2017년 융합인재교육(STEAM) 프로그램 학문분야 주제별 융합형 프로그램 인공지능(AI)과 BIG DATA의 세계.

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1 2017년 융합인재교육(STEAM) 프로그램 학문분야 주제별 융합형 프로그램 인공지능(AI)과 BIG DATA의 세계

2 1차시 인공지능(AI)의 세계

3 학습목표 가. 인공지능이 스스로 학습하는 방법에 대해 설명할 수 있다.
나. 인공지능이 실생활에 사용되는 사례를 설명할 수 있다.

4 알파고(인공지능)와 프로바둑 기사의 바둑대결 동영상
인공지능의 세계 01 알파고(인공지능)와 프로바둑 기사의 바둑대결 동영상 ■ 출처 : YTN(

5 고양이에게서만 볼 수 있는 특징 02 인공지능의 세계
■ 출처 :

6 고양이에게서만 볼 수 있는 특징(학생 답안 예시안)
인공지능의 세계 03 고양이에게서만 볼 수 있는 특징(학생 답안 예시안) ① 귀가 뾰족하며 쫑긋하게 올라가 있고, 세워져 있음. ⑩ 동공 모양이 김. ② 수염이 개에 비해 많고 김. ⑪ 혓바닥이 없음. ③ 표정이 굳어 있음. ⑫ 눈꼬리가 살짝 올라가 있음. ④ 얼굴이 평면적이며, 역삼각형 구조로 됨. ⑬ 귀가 대체적으로 곧게 세워져 있음. ⑤ 눈과 눈동자의 경계가 뚜렷함. ⑭ 혓바닥을 안 내밈. ⑥ 귀 속이 훤히 들어남, ⑮ 충성심이 없고, 무례함. ⑦ 눈동자 색의 스펙트럼이 넓음. ⑯ 사료를 아무거나 먹지 않음. ⑧ 코 모양이 비슷하며, 라인이 뚜렷함. ⑰ 민첩함. ⑨ 높은 곳을 좋아함. ⑱

7 인공지능의 세계 04 인공지능의 작동 원리 ■ 출처 : 핫테크 3분 클래스

8 인공지능의 세계 05 인공지능의 작동 원리 ■ 출처 : EBS(

9 인공지능이 만드는 새로운 시장 06 인공지능의 세계
■ 출처 :

10 인공지능이 만드는 새로운 시장 07 인공지능의 세계
■ 출처 :

11 인공지능의 세계 08 인간형 인공지능 iCub ■ 출처 :

12 2차시 DATA MINING과 우리의 생활

13 학습목표 가. Data Mining과 BIG DATA 개념을 설명할 수 있다.

14 ○○카드사의 카드 홍보 동영상 09 Data Mining과 우리의 생활
■ 출처 : 신한카드(

15 ○○카드사의 CODE 9 10 Data Mining과 우리의 생활
■ 출처 :

16 올빼미 버스 현황 11 Data Mining과 우리의 생활
■ 출처 :

17 서울 지하철 노선도 12 Data Mining과 우리의 생활
■ 출처 :

18 심야버스 노선을 정해야 할 때 필요한 DATA(학생 답안 예시안)
Data Mining과 우리의 생활 13 심야버스 노선을 정해야 할 때 필요한 DATA(학생 답안 예시안) ① 심야 시간대 핸드폰 통화량 ⑦ 주요 회사 븐포 ② 지하철 노선도 ⑧ 지하철 환승역 분포 ③ 버스 노선도 ⑨ 구별 인구 분포 현황 ④ 주요 지역의 유흥가 분포 ⑩ 구별 청장년층 분포 현황 ⑤ 주요 지역의 음식점 분포 ⑪ 구별 전기 사용용량 ⑥ 주요지역 대학가 분포

19 올빼미 버스 노선도 14 Data Mining과 우리의 생활
■ 출처 :

20 3차시 BIG DATA와 미래 생활

21 학습목표 BIG DATA가 우리 생활에 어떤 영향을 미치는지 설명할 수 있다.

22 Amazon Yesterday Shipping
BIG DATA와 미래 생활 15 Amazon Yesterday Shipping ■ 출처 : AMAZON(

23 고객의 물품 주문에 대한 데이터 (학생 답안 예시안)
BIG DATA와 미래 생활 16 고객의 물품 주문에 대한 데이터 (학생 답안 예시안) ① 주문 시기 ⑫ 물품 취향 ② 주문 상품 빈도 ⑬ 브랜드 선호도 ③ 성별 ⑭ 구입 제품 ④ 나이 ⑮ 장바구니 기록 현황 ⑤ 주소 ⑯ 주소지 변경 사항 ⑥ 크기 ⑰ 신체 특징 ⑦ 평균 사용 기한 ⑱ 쿠폰 내역 ⑧ 제품 특징 ⑲ 조회가 많은 사이트 ⑨ 주문 내역 ⑳ 물품 가격대 ⑩ 검색 기록 ㉑ 고객의 월급날 ⑪ 구입 시기 ㉒

24 물품 배달 시 예측해야 되는 사항 (학생 답안 예시안)
BIG DATA와 미래 생활 17 물품 배달 시 예측해야 되는 사항 (학생 답안 예시안) ① 주문 날짜 ⑫ 재구입 가능성 ② 주문 상품 ⑬ 취향의 변화 ③ 고객 신체 사이즈 ⑭ 수입의 변화 ④ 필요 대상 ⑮ 무엇이 필요한 지 예측 ⑤ 물건을 다 썼을 시점 ⑯ 언제쯤 시킬지 예측 ⑥ 신제품 출시 현황 ⑰ 과소비할 가능성 유무 ⑦ 계절 ⑱ 고객 거주지의 날씨 예측 ⑧ 제품 지속성 ⑲ 구매자 신체 특징 ⑨ 주소지 변경 ⑳ 고객 재산 현황 ⑩ 구매자 잔고 ㉑ 고객 직종 변화 ⑪ 현재 트렌드 (유행) ㉒ 신상품 출시

25 AMAZON Drone <Prime Air>
BIG DATA와 미래 생활 18 AMAZON Drone <Prime Air> ■ 출처 : AMAZON(

26 DHL Drone <Paketkopter>
BIG DATA와 미래 생활 19 DHL Drone <Paketkopter> ■ 출처 : DHL Drone Paketkopter(

27 DRONE의 기본 구조 20 BIG DATA와 미래 생활
■ 출처 :

28 DRONE의 기본 구조 21 BIG DATA와 미래 생활
■ 출처 :

29 무인자동차와 무인 DRONE 22 BIG DATA와 미래 생활
■ 출처 : 서울경제TV(

30 무인자동차와 무인 DRONE 23 BIG DATA와 미래 생활
■ 출처 : 서울경제TV(