수업 기록
2026.03 – 2026.07
Google Classroom에 게시한 자료와 과제를 기준으로 실제 수업 진행 흐름을 정리하였다.
| 시기 | 수업 흐름 | 주요 활동 |
|---|---|---|
| 3월 초 | 탐색 알고리즘 | 탐색 알고리즘 비교하기 · 최상 우선 탐색 코드 실행 · 휴리스틱과 경로 추적 |
| 3월 중순 | 데이터와 전처리 | 새로운 지식 발견 · CSV 업로드 · 데이터 결합 · 중복 제거 · 범주 값 통일 |
| 3월 말 | 이상값과 데이터 정리 | 상자 그림으로 이상값 탐색 · 불필요한 열 제거 · 전처리 결과 파일 제출 |
| 4월 | 아이리스 데이터 | 아이리스 전처리 · 산점도 · 품종별 시각화 · 기계학습 유형과 데이터 관계 확인 |
| 5월 초~중순 | 분류와 예측 모델 | 아이리스 분류 모델 · 예측 모델 · 다이아몬드 데이터 · 선형 회귀와 실제값/예측값 비교 |
| 5월 말~6월 초 | 예측 모델 분석 | 독립변수/종속변수 선택 · 속성 선택 이유 설명 · 모델링 · 예측 결과와 성능 분석 |
| 6월 초 | 컴퓨터 비전 | 쓰레기 분리배출 이미지 분류 · 이미지 파일과 학습된 모델을 활용한 실습 |
| 6월 중순 | AI 활용 종합 프로젝트 | 1차시 문제 정의·목표·AI 기술·데이터·성공 기준·한계·윤리·추진 계획 수립 → 2~3차시 구현·테스트·수정 → 4차시 최종 결과와 한계·개선 방향 정리 |
| 7월 | 인공지능 윤리와 성찰 | 인공지능 윤리 활동 · 프로젝트/데이터 분석에서 이어지는 한계와 개선 방향 정리 |
실제 수업은 교과서의 개념과 실습을 참고하되, 필요한 코드와 데이터를 추가하여 실행·관찰·분석 활동으로 확장하였다.