2026학년도 1학기
인공지능 기초 · 실제 수업 흐름
사용 교과서: 미래엔 『인공지능 기초』
수업 운영 방향
이 수업의 중심은 Python 프로그래밍 숙련이 아니라 인공지능의 원리와 활용 과정에 대한 이해였다. 1학년 정보에서 배운 기초 Python 문법을 전제로 하고, 탐색·데이터 처리·기계학습과 같이 코드 규모가 커지는 영역에서는 예제 코드를 제공한 뒤 학생이 필요한 부분을 수정하고 실행 결과를 관찰·해석하도록 운영하였다.
문제 해결 원리
탐색 · 휴리스틱 · 규칙과 추론
↓
데이터 이해와 전처리
CSV · 결측/중복/이상값 · 속성 선택 · 시각화
↓
기계학습
분류 · 예측 · 선형 회귀
↓
모델링과 성능 분석
독립변수/종속변수 · 학습/평가 데이터 · 실제값/예측값 비교
↓
컴퓨터 비전과 프로젝트
이미지 분류 · 모델 활용 · 결과 분석 · 개선
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인공지능 윤리와 성찰
사회적 영향 · 한계 · 책임 · 개선 방향
수업
| 영역 | 수업에서 다룬 내용 |
|---|---|
| 1. 탐색과 문제 해결 | 탐색 알고리즘 비교 · 최상 우선 탐색 · 휴리스틱 · 경로 추적 · 규칙 기반 추론 |
| 2. 데이터 이해와 전처리 | CSV · 데이터 정리 · 중복/이상값 · 속성 선택 · 아이리스 데이터 · 산점도 |
| 3. 기계학습 모델과 성능 분석 | 분류 · 예측 · 선형 회귀 · 독립/종속변수 · 실제값과 예측값 비교 |
| 4. 컴퓨터 비전과 AI 활용 프로젝트 | 문제 정의 · 인공지능 기술 선택 · 데이터/결과물 설계 · 성공 기준 · 한계·윤리 검토 · 구현 · 테스트 · 개선 |
| 5. 인공지능 윤리와 성찰 | 기술의 사회적 영향 · 한계 · 책임 · 프로젝트 결과와 윤리적 쟁점 연결 |
수업 운영
| 자료 | 내용 |
|---|---|
| 평가 개요 | 수행평가 영역과 각 평가에서 확인한 능력 정리 |
| 수업 기록 | 클래스룸 게시 기록을 바탕으로 3월~7월 실제 수업 흐름 정리 |
예제 코드의 문법 요소를 암기하거나 처음부터 모두 구현하는 것보다, 코드가 어떤 데이터를 입력받고 어떤 원리로 처리하며 결과가 어떻게 달라지는지 설명하는 활동을 중심으로 구성하였다. 학기 후반에는 이러한 학습을 바탕으로 학생이 스스로 문제를 정하고 인공지능 기술을 선택해 해결책을 설계·구현하는 프로젝트를 핵심 활동으로 운영하였다.