Go to login Go to sub menu Go to text
KAIST 기술경영학부 권영선 교수
KAIST 기술경영학부 권영선 교수
  • Type MOOC course
  • Period 2020.08.03 ~ 2020.12.18
    19 weeks 5 days
  • Learning Time Study freely
  • Course approval method Automatic approval
  • Certificate Issue Online

Instructor Introduction

  • KAIST 기술경영학부 권영선 교수

    권영선 교수는 미국 시라큐스 대학교에서 도시경제학 박사학위를 취득하였다. 당시 JAVA를 통해 일반균형이론을 이용한 도시의 구조적 특성의 시뮬레이션을 가능하게 하는 프로그램을 작성하였다. 해당 프로그램은 도시 경제학 수업에서 국제적으로 사용할 수 있게 하였으며 여전히 시라큐스대학 멕스웰대학원과 권영선 교수의 홈페이지에서 이용할 수 있다.

    현재 KAIST 경영대학 기술경영학부 교수직과 교육원장 겸 교수학습혁신센터장으로 재임 중이며 2018년부터 KAIST 경영대학에서 인공지능관련 코딩 수업을 가르치고 있다.

    홈페이지 : http://itip.kaist.ac.kr/

Lecture plan

강의 & 퀴즈
  1. [1주차 : 강좌 개요 및 기본 환경 설정]
    1. 환영합니다! 강좌 시작 전 여기를 클릭해 주세요.
    1. 강좌 개발 목적
    1. 1-1 프로그래밍 언어란 무엇이며, 왜 파이썬을 배워야 하나
    1. 1-2 파이썬 사용을 위한 아나콘다 설치
    1. 1-3 개발자 환경 구축 및 파이썬 설치
    1. 1-4 텐서플로우 설치
    1. 1-5 주피터랩 설치 및 동작해보기
    1. 1-6 파이썬 코딩 기초 개념과 코딩의 달인
    1. 1주차 퀴즈
  2. [2주차 : 주피터 노트북 사용, 데이터 타입, 변수값 동적 할당]
    1. 2-1 주피터 노트북 사용(마크다운), 들여쓰기, 문자열 인쇄
    1. 2-2 데이터 타입, 해쉬사용, 가감승제, 식별자 사용 규칙
    1. 2-3 정수와 부동 소수점을 사용한 계산과 프린트 사용
    1. 2-4 Boolean, Triple quoted string, 변수값 동적 할당
    1. 2-5 Input 함수 사용, 문자열과 유리수의 정수 변환
    1. 2주차 퀴즈
  3. [3주차 : 통제문(if, while, for문), Range 함수, f-string]
    1. 3-1 if, if else 통제문과 JupyterLab 종료 절차
    1. 3-2 if, elif, else를 이용한 통제문
    1. 3-3 while 반복문, f-string 소개
    1. 3-4 for 반복문, augmented assignment, f-string에서 소수점 표현
    1. 3-5 range 함수 사용, 반복문에서 break, continue, else 사용
    1. 3주차 퀴즈
  4. [4주차 : 함수 만들기 및 기본 라이브러리 개념]
    1. 4-1 코딩에서 함수개념과 사용원칙에 대한 설명
    1. 4-2 한 개 입력만 받는 함수 만들기
    1. 4-3 여러 개 입력을 받는 함수 만들기
    1. 4-4 파이썬 메인함수와 __name__ 변수 학습
    1. 4-5 파이썬 기본 라이브러리와 메소드 개념 소개
    1. 4-6 random number 추출, 라이브러리와 함수 불러 쓰기
    1. 4주차 퀴즈
  5. [5주차 : list와 tuple 만들기 및 활용]
    1. 5-1 list 개념, 만들기, 연산 배우기
    1. 5-2 tuple 이해, unpacking 방법, enumerate 함수
    1. 5-3 list의 데이터 잘라내기 (slicing)
    1. 5-4 숫자와 문자 배열의 재정리와 검색
    1. 5주차 퀴즈
  6. [6주차 : list에서 함수와 통제문 활용 (list comprehension)]
    1. 6-1 list comprehension 기본 개념과 사례
    1. 6-2 filter, map 생성함수와 list comprehension
    1. 6-3 문자열 정렬과 map 함수 사용
    1. 6-4 2차원의 list 인덱스 이해하기
    1. 6주차 퀴즈
  7. [7주차 : 사전형 데이터와 집합 데이터 학습]
    1. 7-1 사전형(dictionary) 데이터와 집합(set)형 데이터의 개념 및 사전형 데이터 생성 후 연산
    1. 7-2 사전형 데이터에 반복문 적용과 요소 추출
    1. 7-3 사전형 데이터에 comprehension 표현 사용하기
    1. 7-4 사전형 데이터 활용사례 : 단어 추출(word tokenizing)
    1. 7-5 집합형 데이터를 만들고 활용하기
    1. 7주차 퀴즈
  8. [8주차 : numpy library의 특징과 array 구조]
    1. 8-1 list, numpy, tensorflow, pandas의 장단점과 관계
    1. 8-2 numpy의 다차원 array 구조 list와 비교 이해하기
    1. 8-3 numpy array 특수 배열과 indexing
    1. 8-4 numpy flattening, reshape, arange, linspace 함수 소개
    1. 8주차 퀴즈
  9. [9주차 : numpy를 이용한 matrix 연산과 slicing]
    1. 9-1 numpy array를 이용한 matrix 연산과 broadcasting
    1. 9-2 numpy array의 기초통계량 계산과 slicing
    1. 9-3 numpy array의 reshape, flatten, stacking
    1. 9주차 퀴즈
  10. [10주차 : Pandas 기본 사용법 익히기]
    1. 10-1 pandas Series와 DataFrame 만들기 및 index 설정
    1. 10-2 pandas DataFrame 잘라내기 (slicing)
    1. 10-3 pandas descriptive statistics, transporting, sorting
    1. 10주차 퀴즈
  11. [11주차 : f-string, 데이터 읽고 기초통계량 구하기, 데이터 시각화, 클래스 만들기]
    1. 11-1 strings, files, and data visualization
    1. 11-2 데이터 파일을 pandas로 읽어서 기초 통계량 구하기
    1. 11-3 matplotlib를 이용한 데이터 시각화 기초
    1. 11-4 matplotlib를 이용한 데이터 시각화 실습
    1. 11-5 객체지향프로그래밍 개념과 클래스 개념 설명
    1. 11-6 클래스 만들기 실습
    1. 11주차 퀴즈
  12. ★강의 수강 후 의견을 부탁드리겠습니다.★
    1. 교수님 강의에 대한 별점을 매겨주세요. 여러분의 의견이 많은 도움이 됩니다:D

Additional Info

[수강 대상]
인공지능 프로그래밍의 기초를 배양하고 싶은 학습자

[수료 기준]
1. 진도율 100% 
2. 퀴즈 70점 이상

* 강좌 수료 기준을 충족하시면 수료증을 제공해드립니다