인공지능 수학 세특 주제예시

고등학교 · 2022 개정 교육과정 · 성취기준 15개 · 주제 31개

성취기준

[12인수01-01] 인공지능의 개념을 이해하고 학습 방식을 수학적으로 해석할 수 있다.
[12인수01-02] 인공지능에서 수학을 활용한 역사적 사례를 탐구하고 설명할 수 있다.
[12인수01-03] 빅데이터의 개념과 특성을 알고 인공지능에서 빅데이터를 활용한 사례를 찾을 수 있다.
[12인수02-01] 집합과 벡터를 이용하여 텍스트 데이터를 목적에 맞게 표현할 수 있다.
[12인수02-02] 빈도수 벡터를 이용하여 텍스트 데이터를 요약하고 유용한 정보를 추출할 수 있다.
[12인수02-03] 인공지능이 텍스트를 특성에 따라 분석하는 수학적 방법을 설명할 수 있다.
[12인수03-01] 행렬을 이용하여 이미지 데이터를 목적에 맞게 표현할 수 있다.
[12인수03-02] 행렬의 연산을 이용하여 이미지 데이터를 다양하게 변환할 수 있다.
[12인수03-03] 인공지능이 이미지를 자동으로 분류하는 수학적 방법을 설명할 수 있다.
[12인수04-01] 데이터를 분석하여 사건이 일어날 확률을 구하고 이를 예측에 이용할 수 있다.
[12인수04-02] 공학 도구를 사용하여 데이터의 경향성을 추세선으로 나타내고 이를 예측에 이용할 수 있다.
[12인수04-03] 손실함수를 이해하고 최적화된 추세선을 찾을 수 있다.
[12인수04-04] 경사하강법을 이해하고 최적화된 예측을 위한 인공지능의 학습 방법을 설명할 수 있다.
[12인수05-01] 수학적 원리를 이용하여 인공지능이 실생활 문제를 합리적으로 해결하는 사례를 찾을 수 있다.
[12인수05-02] 인공지능과 관련된 수학 주제를 선정하여 탐구할 수 있다.

주제예시

[12인수03-01] · 조사 과일 사진 행렬 표현과 인공지능 품종 자동 분류 원리 조사 사과·배 등 과일 사진을 행렬로 표현하고, 인공지능이 색상·형태 특성으로 품종을 자동 분류하는 수학적 방법을 조사한다. 소재: 과일 사진, 품종 자동 분류 (과일 사진, 행렬 표현, 품종 자동 분류, 색상 형태 특성)
[12인수05-02] · 프로젝트 얼굴 인식 잠금 해제 기술의 수학적 원리 탐구 주제 선정 스마트폰 얼굴 인식 잠금 해제 기능을 탐구 주제로 선정해 얼굴 특징점 좌표화와 유사도 계산의 수학적 원리를 탐구한다. 소재: 얼굴 인식 잠금 해제, 유사도 계산 (얼굴 인식 잠금 해제, 특징점 좌표화, 유사도 계산, 탐구 주제 선정)
[12인수04-03] · 실험 아파트 매매가 추세선의 손실함수 최소화 실습 지역 아파트 매매가 데이터에 여러 추세선을 그어보고 손실함수 값을 비교해 오차가 가장 작은 추세선을 찾는다. 소재: 아파트 매매가, 손실함수 (아파트 매매가, 손실함수, 추세선 최적화, 오차 비교)
[12인수04-01] · 실험 환율 변동 확률 예측과 경사하강법 학습 방법 탐구 일별 원달러 환율 데이터로 상승·하락 확률을 구하고, 인공지능이 경사하강법으로 환율 예측을 학습하는 방법을 탐구한다. 소재: 원달러 환율, 경사하강법 (원달러 환율, 변동 확률, 경사하강법, 예측 학습)
[12인수01-02] · 조사 IBM 왓슨의 등장 배경과 의료 빅데이터 활용 사례 탐구 IBM 왓슨이 개발된 역사적 배경을 조사하고, 왓슨이 의료 빅데이터를 활용해 진단을 보조한 사례를 함께 정리한다. 소재: IBM 왓슨, 의료 빅데이터 (IBM 왓슨, 역사적 배경, 의료 빅데이터, 진단 보조 사례)
[12인수03-02] · 조사 손글씨 숫자 이미지 변환과 MNIST 분류 원리 탐구 손글씨 숫자 이미지를 행렬 연산으로 변환해 보고, MNIST 데이터셋을 인공지능이 자동으로 분류하는 수학적 방법을 조사한다. 소재: 손글씨 숫자 이미지, MNIST 데이터셋 (손글씨 숫자 이미지, 행렬 연산, MNIST 데이터셋, 자동 분류)
[12인수01-02] · 조사 퍼셉트론 등장 이전 튜링의 계산 가능성 이론 탐구 앨런 튜링의 튜링기계 개념이 오늘날 인공신경망의 계산 모델로 이어지는 역사적 흐름을 시대별 자료로 정리한다. 소재: 튜링기계 (튜링기계, 앨런 튜링, 계산 가능성, 인공신경망, 역사적 사례)
[12인수04-02] · 실험 편의점 매출 추세선과 손실함수로 최적 예측선 찾기 동네 편의점 월별 매출 데이터로 추세선을 그리고, 손실함수 비교를 통해 오차가 최소인 최적화된 추세선을 찾는다. 소재: 편의점 매출, 손실함수 (편의점 매출, 추세선, 손실함수, 최적화)
[12인수01-03] · 조사 넷플릭스 추천 시스템에 쓰이는 시청 기록 빅데이터 활용 사례 넷플릭스가 사용자 시청 기록 빅데이터를 수집·분석해 추천 목록을 구성하는 과정을 자료로 찾아 정리한다. 소재: 넷플릭스 추천 시스템, 시청 기록 빅데이터 (넷플릭스 추천 시스템, 시청 기록 빅데이터, 데이터 수집, 추천 알고리즘)
[12인수03-03] · 조사 테슬라 자율주행차 표지판 인식의 이미지 분류 수학 원리 테슬라 자율주행차가 도로 표지판을 자동으로 분류·인식하는 과정에 쓰이는 수학적 방법을 조사해 설명한다. 소재: 테슬라 자율주행차, 표지판 인식 (테슬라 자율주행차, 표지판 인식, 이미지 분류, 수학적 방법)
[12인수02-02] · 조사 유튜브 댓글 빈도수 벡터 요약과 악성 댓글 분류 방법 탐구 유튜브 영상 댓글을 빈도수 벡터로 요약하고, 인공지능이 악성 댓글을 특성에 따라 분류하는 수학적 방법을 함께 조사한다. 소재: 유튜브 댓글, 악성 댓글 분류 (유튜브 댓글, 빈도수 벡터, 악성 댓글 분류, 특성 분석)
[12인수04-01] · 실험 프로야구 타율 데이터의 확률 분석과 시즌 추세선 예측 프로야구 선수의 최근 타율 데이터로 안타 확률을 구하고, 공학 도구로 시즌 성적 추세선을 그려 향후 성적을 예측한다. 소재: 프로야구 타율, 시즌 추세선 (프로야구 타율, 확률 분석, 시즌 추세선, 공학 도구)
[12인수02-02] · 실습 교내 신문 기사 빈도수 벡터로 핵심 키워드 추출하기 교내 신문 기사 여러 편을 빈도수 벡터로 요약하고 상위 빈출 단어를 뽑아 기사의 핵심 정보를 추출한다. 소재: 교내 신문 기사, 빈도수 벡터 (교내 신문 기사, 빈도수 벡터, 핵심 키워드 추출, 상위 빈출 단어)
[12인수04-03] · 실험 자전거 대여량 예측 모델의 손실함수와 경사하강법 학습 탐구 공공자전거 대여량 데이터를 예측하는 모델에서 손실함수를 정의하고 경사하강법으로 최적화하는 학습 과정을 탐구한다. 소재: 공공자전거 대여량, 경사하강법 (공공자전거 대여량, 손실함수, 경사하강법, 예측 모델)
[12인수03-01] · 실습 교복 사진의 행렬 표현과 좌우 반전 변환 실습 교복 착용 사진을 행렬로 표현한 뒤 행렬 연산을 적용해 좌우 반전·회전 등 이미지 변환을 구현한다. 소재: 교복 사진, 행렬 연산 (교복 사진, 행렬 표현, 좌우 반전, 행렬 연산)
[12인수04-01] · 실험 축구 경기 승부 확률 예측과 손실함수 기반 추세선 최적화 프로축구 경기 결과 데이터로 승부 확률을 구하고, 손실함수를 이용해 예측 추세선을 최적화하는 과정을 실습한다. 소재: 축구 경기 승부 확률, 손실함수 (축구 경기 승부 확률, 손실함수, 추세선 최적화, 경기 결과 데이터)
[12인수05-01] · 프로젝트 배달 앱 배차 알고리즘 사례 조사와 수학 탐구 주제 확장 배달 앱이 여러 라이더 중 최적 배차를 정하는 사례를 조사하고, 이를 심화 수학 탐구 주제로 확장해 탐구한다. 소재: 배달 앱 배차 알고리즘, 최적 배차 (배달 앱 배차 알고리즘, 최적 배차, 탐구 주제 확장, 사례 조사)
[12인수04-01] · 실험 로또 당첨 번호 데이터로 사건 발생 확률 분석하기 최근 로또 당첨 번호 데이터를 수집해 각 번호가 나올 확률을 구하고 다음 회차 경향을 예측에 이용해 본다. 소재: 로또 당첨 번호, 확률 분석 (로또 당첨 번호, 확률 분석, 데이터 수집, 예측)
[12인수01-01] · 조사 기상청 강수량 빅데이터로 보는 인공지능 예측 모델의 수학적 원리 기상청이 축적한 강수량 빅데이터가 인공지능 예측 모델의 학습에 쓰이는 방식을 수학적으로 해석해 설명한다. 소재: 기상청 강수량 빅데이터, 인공지능 예측 모델 (기상청 강수량 빅데이터, 인공지능 예측 모델, 학습 방식, 수학적 해석)
[12인수02-03] · 조사 챗GPT의 문장 감정 분석에 쓰이는 수학적 방법 설명 챗GPT 같은 인공지능이 문장의 긍정·부정 감정을 특성값으로 분석하는 수학적 절차를 자료로 조사해 설명한다. 소재: 챗GPT, 감정 분석 (챗GPT, 감정 분석, 특성값 분석, 수학적 절차)
[12인수01-01] · 조사 알파고 학습 방식과 초기 신경망 역사의 연결 탐구 알파고의 강화학습 구조를 수학적으로 해석하고, 그 뿌리가 되는 초기 인공신경망 연구의 역사적 사례와 비교한다. 소재: 알파고, 인공신경망 역사 (알파고, 강화학습, 인공신경망 역사, 수학적 해석)
[12인수05-01] · 조사 카카오맵 최단 경로 안내의 수학적 해결 원리 탐구 카카오맵이 실시간 교통 데이터를 바탕으로 최단 경로를 합리적으로 찾아내는 수학적 원리를 사례로 조사한다. 소재: 카카오맵, 최단 경로 안내 (카카오맵, 최단 경로 안내, 실시간 교통 데이터, 수학적 원리)
[12인수02-01] · 실습 영화 리뷰 텍스트를 원-핫 벡터로 표현하는 방법 탐구 네이버 영화 리뷰 문장을 단어 집합으로 정리하고 원-핫 벡터로 변환해 텍스트 데이터를 수치로 표현한다. 소재: 네이버 영화 리뷰, 원-핫 벡터 (영화 리뷰 텍스트, 원-핫 벡터, 단어 집합, 네이버 영화 리뷰)
[12인수03-02] · 실습 인스타그램 필터의 색상 반전 효과를 행렬 연산으로 구현 인스타그램 사진 필터가 만드는 색상 반전·흑백 전환 효과를 행렬 연산으로 재현해 이미지를 변환한다. 소재: 인스타그램 필터, 행렬 연산 (인스타그램 필터, 색상 반전, 행렬 연산, 이미지 변환)
[12인수03-01] · 실습 흑백 증명사진을 행렬로 표현해 픽셀값 정리하기 흑백 증명사진 이미지를 픽셀 단위로 나누어 각 픽셀의 명암값을 행렬로 표현한다. 소재: 흑백 증명사진, 행렬 표현 (흑백 증명사진, 픽셀값, 행렬 표현, 명암값)
[12인수02-01] · 조사 도서 줄거리 텍스트의 벡터화와 장르 자동 분류 원리 탐구 도서 줄거리 문장을 집합과 벡터로 표현하고, 이를 바탕으로 인공지능이 장르를 자동 분류하는 수학적 방법을 조사한다. 소재: 도서 줄거리 텍스트, 장르 자동 분류 (도서 줄거리 텍스트, 벡터화, 장르 자동 분류, 수학적 방법)
[12인수04-02] · 실험 전력 사용량 추세선 예측과 경사하강법 학습 원리 비교 가정용 전력 사용량 데이터로 추세선을 그려 경향을 예측하고, 경사하강법이 이 추세선을 학습해 최적화하는 원리를 비교 설명한다. 소재: 전력 사용량, 경사하강법 (전력 사용량, 추세선 예측, 경사하강법, 학습 원리)
[12인수04-04] · 조사 기온 예측 모델의 경사하강법 학습 과정 설명 일별 기온 데이터를 예측하는 인공지능 모델이 경사하강법으로 오차를 줄여가며 학습하는 과정을 단계별로 설명한다. 소재: 기온 예측 모델, 경사하강법 (기온 예측 모델, 경사하강법, 오차 감소, 단계별 학습)
[12인수02-01] · 실습 급식 메뉴 만족도 설문 텍스트의 벡터 표현과 빈도 요약 급식 메뉴 만족도 서술형 설문 응답을 벡터로 표현하고, 빈도수 벡터로 요약해 자주 언급된 의견을 추출한다. 소재: 급식 만족도 설문, 서술형 응답 (급식 만족도 설문, 서술형 응답, 벡터 표현, 빈도수 요약)
[12인수04-02] · 실험 서울시 연도별 미세먼지 농도 추세선으로 향후 경향 예측 서울시 연도별 미세먼지 농도 데이터를 공학 도구로 추세선을 그려 향후 농도 변화 경향을 예측한다. 소재: 미세먼지 농도, 추세선 (미세먼지 농도, 공학 도구, 추세선, 경향 예측)
[12인수01-01] · 조사 스팸 메일 필터의 베이즈 분류 원리 수학적 해석 지메일 스팸 필터가 단어 출현 확률로 스팸 여부를 판단하는 과정을 조건부확률 식으로 재구성해 학습 방식을 설명한다. 소재: 스팸 메일 필터, 베이즈 분류 (스팸 메일 필터, 베이즈 분류, 조건부확률, 단어 출현 확률, 지메일)

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