학문분야 주제별 융합형 프로그램
인공지능 (AI) 과 BIG DATA 의 세
계
1 차
인공지능 (AI) 의 시
세계
가 . 인공지능이 스스로 학습하는 방법에 대해 설명할 수 있 다 .
나 . 인공지능이 실생활에 사용되는 사례를 설명할 수 있다
.
알파고 ( 인공지능 ) 와 프로바둑 기사의 바둑대결 동 영상
인공지능의 세 01
계
■ 출처 : YTN(https://www.youtube.com/watch?v=SETVsVAGIos)
■ 출처 : https://www.amazon.com/World-Popular-Breeds-Chart-Poster/dp/B003ATMC7C
03
①
귀가 뾰족하며 쫑긋하게 올라가 있고 , 세워져
있음 .
⑩동공 모양이 김 .
②
수염이 개에 비해 많고 김 .
⑪혓바닥이 없음 .
③
표정이 굳어 있음 .
⑫눈꼬리가 살짝 올라가 있음 .
④
얼굴이 평면적이며 , 역삼각형 구조로 됨 .
⑬귀가 대체적으로 곧게 세워져 있음 .
⑤
눈과 눈동자의 경계가 뚜렷함 .
⑭혓바닥을 안 내밈 .
⑥
귀 속이 훤히 들어남 ,
⑮충성심이 없고 , 무례함 .
⑦
눈동자 색의 스펙트럼이 넓음 .
⑯사료를 아무거나 먹지 않음 .
⑧
코 모양이 비슷하며 , 라인이 뚜렷함 .
⑰민첩함 .
⑨
높은 곳을 좋아함 .
⑱인공지능의 세
계 고양이에게서만 볼 수 있는 특징 ( 학생 답안 예시
안 )
■ 출처 : 핫테크 3 분 클래스 https://www.youtube.com/watch?v=3jCaGDIY6VM
인공지능의 작동 원리
05
■ 출처 : EBS(https://www.youtube.com/watch?v=OD4vRbclIL0)
인공지능의 세 계
인공지능의 작동 원리
인공지능이 만드는 새로운 시장
■ 출처 : http://news.chosun.com/site/data/html_dir/2017/01/16/2017011600930.html
인공지능의 세 07
계
인공지능이 만드는 새로운 시장
■ 출처 : http://cfile25.uf.tistory.com/image/235AA73A581BDDAC23116F
■ 출처 : https://www.youtube.com/watch?v=ErgfgF0uwUo
인간형 인공지능 iCub
2 차
DATA MINING 시 과 우리의
생활
가 . Data Mining 과 BIG DATA 개념을 설명할 수 있다 .
나 . BIG DATA 가 실생활에 이용되는 사례를 설명할 수
있다 .
09
■ 출처 : 신한카드 (https://www.youtube.com/watch?v=ZLNOgeOs4ms)
Data Mining 과 우리의 생활
○○ 카드사의 카드 홍보 동영상
○○ 카드사의 CODE 9
■ 출처 : http://www.shinhancardblog.com/44
Data Mining 과 우리의 생활
11
올빼미 버스 현황
■ 출처 : https://zeronova.kr/2013/08/07/seoul-bus-route-optimization/
서울 지하철 노선도
■ 출처 : http://webs.co.kr/files/attach/images/24684/686/024/c35fa31e3cd37068e3a3fbd7528a1e06.jpg
13
①
심야 시간대 핸드폰 통화량
⑦주요 회사 븐포
②
지하철 노선도
⑧지하철 환승역 분포
③
버스 노선도
⑨구별 인구 분포 현황
④
주요 지역의 유흥가 분포
⑩구별 청장년층 분포 현황
⑤
주요 지역의 음식점 분포
⑪구별 전기 사용용량
⑥
주요지역 대학가 분포
Data Mining 과 우리의 생활
심야버스 노선을 정해야 할 때 필요한 DATA( 학생 답안 예시
안 )
올빼미 버스 노선도
■ 출처 : https://zeronova.kr/2013/08/07/seoul-bus-route-optimization/
3 차
BIG DATA 시 와 미래 생활
BIG DATA 가 우리 생활에
어떤 영향을 미치는지 설명할 수 있다 .
15
■ 출처 : AMAZON(https://www.youtube.com/watch?v=HA_gwzx39LQ)
BIG DATA 와 미래 생활
Amazon Yesterday Ship-
ping
①
주문 시기
⑫물품 취향
②
주문 상품 빈도
⑬브랜드 선호도
③
성별
⑭구입 제품
④
나이
⑮장바구니 기록 현황
⑤
주소
⑯주소지 변경 사항
⑥
크기
⑰신체 특징
⑦
평균 사용 기한
⑱쿠폰 내역
⑧
제품 특징
⑲조회가 많은 사이트
⑨
주문 내역
⑳물품 가격대
⑩
검색 기록
㉑고객의 월급날
⑪
구입 시기
㉒안 )
①
주문 날짜
⑫재구입 가능성
②
주문 상품
⑬취향의 변화
③
고객 신체 사이즈
⑭수입의 변화
④
필요 대상
⑮무엇이 필요한 지 예측
⑤
물건을 다 썼을 시점
⑯언제쯤 시킬지 예측
⑥
신제품 출시 현황
⑰과소비할 가능성 유무
⑦
계절
⑱고객 거주지의 날씨 예측
⑧
제품 지속성
⑲구매자 신체 특징
⑨
주소지 변경
⑳고객 재산 현황
⑩
구매자 잔고
㉑고객 직종 변화
⑪
현재 트렌드 ( 유행 )
㉒신상품 출시
BIG DATA 와 미래 생활
17
물품 배달 시 예측해야 되는 사항 ( 학생 답안 예시
안 )
■ 출처 : AMAZON(https://www.youtube.com/watch?v=46lvylJ-KF8)
AMAZON Drone <Prime Air>
19
■ 출처 : DHL Drone Paketkopter(https://www.youtube.com/watch?v=tc-xBStWBxc)
BIG DATA 와 미래 생활
DHL Drone <Paketkopter>
DRONE 의 기본 구조
■ 출처 : http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=pe7pe&logNo=220768555735
BIG DATA 와 미래 생활
21
DRONE 의 기본 구조
■ 출처 : http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=pe7pe&logNo=220768555735
■ 출처 : 서울경제 TV(https://www.youtube.com/watch?v=Q0Ras7Qiv5M)
무인자동차와 무인 DRONE
23
■ 출처 : 서울경제 TV(https://www.youtube.com/watch?v=TR0XSmPnHh4)
BIG DATA 와 미래 생활
