- 기초 : Optimization, Gradient Descent, Overfitting, Regression, Logistic Regression, ANN (from Perceptron to MLP), CNN
- 심화 : Class Activation Maps, Modern CNNs, Transfer Learning, Autoencoder, Convolutional Autoencoder, GAN, FCN
- 데모 S/W : Python with TensorFlow 강의자료: 추후 이메일 안내

- 기본 : MDP, Bellman Eqn., DP, Policy Iteration, Value Iteration, Monte-Carlo Prediction, TD, SARSA, Q-Learning, Policy Gradient, Actor-Critic
- 심화  : DQN, A3C(A2C), PPO, RL with Transfer Learning, Imitation Learning
- 데모 S/W : Python with TensorFlow, 강의자료: 추후 이메일 안내

응용 01: 유체 흐름의 인공신경망 학습 및 예측 (유동현 교수)
인공신경망 기술을 이용하여 난류 유동의 특성을 학습하여 특성을 파악하고 미래의 유체 흐름을 예측하는 연구 소개
응용 02: 의공학에서 인공지능 기술의 활용 (최상헌 교수)
딥러닝과 CT 영상기술을 활용하여 시멘트 분진 노출, COVID-19 증상 악화, 만성폐쇄성 폐질환 등을 예측하는 연구사례
응용 03: 딥러닝 기반 제조 설비 지능화 (윤종필 박사)
제조업에 인공지능 기술이 적용된 다양한 사례 (설비 진단, 제품 검사 등) 소개
응용 04: 인체의 음향, 진동 인식 기술 (박용화 교수)
인체에서 발생하거나 측정할 수 있는 음향 또는 진동 신호를 머신러닝과 접목하여 인식하는 신규 응용 분야를 소개 (기침인식카메라, 개인식별기)
응용 05: 인공지능과 공학설계 (강남우 교수)
딥러닝으로 설계를 생성/평가/추천하는 인공지능 기반 설계 자동화 연구 소개
응용 06: 인공지능 기반 위상최적설계 가속화 기술 (유용균 박사)
인공지능기반 예측방법론과 기존 수치적인 위상최적설계 방법을 융합한 가속화 기술을 소개
응용 07: 머신러닝 기반 복합소재 설계 (유승화 교수)
설계공간이 매우 큰 복합소재 설계 문제에 대하여, 데이터 크기 및 설계공간의 크기에 따라 적절한 머신러닝 기반 설계 활용방법을 소개
응용 08: 이미지 형식 엔지니어링 도면의 디지털 변환을 위한 딥러닝 기술 활용 (문두환 교수)
딥러닝 기술을 활용하여 엔지니어링 도면을 구성하는 여러 정보 객체들을 인식한 후 통합 및 구조화 단계를 거쳐 디지털 도면으로 변환하는 기술 개발 사례 소개
응용 09: 딥러닝에 의한 로봇의 자율성 증대 (김동환 교수)
딥러닝에 의한 로봇의 자율성 향상 사례 (bin picking, 자율주행, 드론의 자율 비행 등)를 소개
응용 10: Human Pose Estimation and Activity Recognition 이론과 실습 (김종환 교수)
Open Pose 알고리즘을 적용하여 영상정보를 기초로 인체 자세를 추정하고 어떤 활동을 하는지를 인식하는 이론 소개와 실습
응용 11: 인공신경망 경량화를 위한 양자화 인지 가지치기 방법 (한수희 교수)
강화학습을 산업용 임베디드 시스템에 사용하기 위한 네트워크 압축기술을 소개
응용 12: 인공지능을 활용한 자율작업 기계 기술 (김창현 박사)
중소제조업에 모바일 매니퓰레이터를 적용하기 위한 인공지능 응용 자율주행 및 작업 기술 소개
응용 13: 인공지능 기술을 활용한 4족 보행 로봇 제어 (이준호 박사과정)
험지에서의 4족 보행 로봇 보행 제어 및 자율주행 성능 향상을 위해 인공지능 기술이 적용된 사례 소개