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학술대회/행사
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| 제출번호(No.) | 0177 |
|---|---|
| 분류(Section) | Focus Session |
| 분과(Session) | (FS-01) Curriculum for AI Education in Department of Mathematics (FS-01) |
| 발표시간(Time) | 20th-C-10:00 -- 10:10 |
| 영문제목 (Title(Eng.)) |
인공지능 교육을 위한 대학수학 커리큘럼 개발에 대하여 |
| 저자(Author(s)) |
Jin-Hwan Cho1 NIMS1 |
| 초록본문(Abstract) | 과기정통부는 2022년 10월에 열린 국가과학기술자문회의에서 미래성장과 기술 강국 도약을 향한 “국가전략기술 육성방안”을 발표하고 인공지능이 포함된 12대 국가전략기술을 제시하였다. 게다가 챗GPT의 등장으로 인공지능은 더 이상 연구자만의 소유물이 아니라 일반인에게 직접 영향을 끼치는 수준으로 발전하였다. 인공지능을 활용하는 수준을 뛰어넘어 인공지능의 작동원리를 논리적으로 이해하고 비약적으로 발전시키기 위해서는 수학 지식이 필수적인데, 현 시점에서 인공지능과 관련된 수학 지식을 모두 보유한 인재를 양성하여 향후 연구 및 산업 분야의 수요에 대비해야 한다. 일부 대학의 수학(관련)과에서 자체적으로 인공지능 교육이 이루어지고 있지만, 대부분의 대학, 특히 수도권 이외의 대학에서는 인공지능에 대한 기본적인 교육정보와 자료를 확보하기 어렵다. 대한수학회 산업수학위원회는 2023년부터 국내 대학의 수학(관련)과 전공교육에 체계적인 인공지능 교육 커리큘럼 도입을 위해 커리큘럼을 개발하고 개별 교과목 정보와 관련 자료를 수집하였다. 대학에서 2년 동안 기본 수학 과목을 수강한 3~4학년 수학(관련)과 재학생이 순수/응용수학 이외에 인공지능 관련 진로 (예를 들어 AI 대학원 또는 AI 관련 업체 취업)를 목표로 할 때 그들에게 필요한 맞춤형 교과목을 개발하고자 하였다. 이번 집중세션에서는 3학년을 대상으로 개발 중인 기계학습 두 과목과 딥러닝 지도학습 두 과목, 그리고 4학년을 대상으로 개발 중인 딥러닝 생성모델, 기계학습을 위한 최적화, 인공지능과 수리생물학, 과학기계학습 과목을 소개한다. |
| 분류기호 (MSC number(s)) |
97B70, 97P80 |
| 키워드(Keyword(s)) | 수학교육, 인공지능, 기계학습, 딥러닝 지도학습, 딥러닝 생성모델, 최적화, 수리생물학, 과학기계학습, mathematics education, artificial intelligence, machine learning, deep supervised learning, deep generative model, optimization, mathematical |
| 강연 형태 (Language of Session (Talk)) |
Korean |