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강좌 개요

  • 타입 MOOC 강좌
  • 기간 상시 수강
  • 학습시간 자유롭게 학습
  • 수강 승인 방식 자동 승인
  • 수료증 온라인 발급
http://kooc.kaist.ac.kr/mechanical-engineering-ai
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교수자 소개

  • KAIST 기계공학과 박용화, 박수경, 윤국진, 김진환, 유승화

강의계획

강의
  1. AI in ME - Course Introduction
    1. Course Introduction 1
    1. Course Introduction 2
  2. AI for Biomechanics 1
    1. AI in ME Intro _★필수 확인★
    1. 2.1 카이스트 기계과의 AI in Capstone Design 사례
  3. AI for Biomechanics 2
    1. 2.2 Overview of Machine Learning 머신러닝 개요
    1. 2.3 Basics of Neural Net 신경망 기초
  4. AI for Biomechanics 3
    1. 3.1 Intro to CNN
    1. 3.2 Intro to RNN-LSTM
    1. 3.3 Intro to RL-DQN
    1. 3.4 Review of FCNN-CNN-DQN
  5. AI for Biomechanics 4
    1. 4.1 Intro to Biomechanics 생체역학 개요
    1. 4.2 Prediction of Human Walking using Machine Learning
  6. AI for Visual Perception 1
    1. Computer Vison 1
    1. Computer Vision 2
    1. Motion
    1. 3D Reconstruction
  7. AI for Visual Perception 2
    1. Scene
    1. Object 1
    1. Object 2
    1. Object 3
    1. Integration
  8. AI for Visual Perception 3
    1. 시각지능 분야의 연구사례 (1)
    1. 시각지능 분야의 연구사례 (2)
    1. experiments
    1. 일반적인 카메라의 한계점과 새로운 형태의 카메라
    1. event cameras vs frame-based cameras
  9. AI for Vehicle Intelligence 1
    1. Intelligent Vehicle의 정의
    1. Unmanned Robotic Vehicles (무인 로봇 이동체)
    1. Robot Intelligence & Autonomy Levels
    1. Intelligent Vehicle 구동 방법 및 관련기술
  10. AI for Vehicle Intelligence 2
    1. AI의 정의, Intelligence 모델링 방법, AI 연구 분야 소개
    1. Machine Learning-Supervised Learning & Deep Learning
    1. Machine Learning - Reinforcement Learning
    1. End-to-End Learning
  11. AI for Vehicle Intelligence 3
    1. 김진환 교수님 연구실의 Traditional 연구 소개
    1. 김진환 교수님 연구실의 Machine Learning 관련 연구 소개
    1. 언제 Machine Learning을 활용해야 할까?
  12. AI for Material optimization
    1. Introduction
    1. Solid Mechanics
    1. Learning Composite Properties
    1. Optimizing Composite Properties
    1. More case studies
    1. Outlook and Conclusion