홈으로 센터소개 센터소개 IC-PBL Connect & Share 교수지원 학습지원 IC-PBL Connect & Share IC-PBL 소개 IC-PBL Connect & Share IC-PBL 명예의 전당 IC-PBL 통계 IC-PBL 자료실 IC-PBL Share IC-PBL Connect IC-PBL Share IC-PBL Share IC-PBL Share는 한양대학교에서 이루어진 다양한 학부와 대학원 IC-PBL 수업 과정 및 결과를 공유하는 공간입니다. (비로그인 회원에게는 일부정보가 제한되어 표기됩니다.) ※ 2022학년도 첨부파일만 제공되니 전년도 자료가 필요하신 분들은 IC-PBL 교수학습센터로 메일 주시기 바랍니다. 기본정보 입력 [학부] 화공과 캡스톤PBL 공정인공지능 여영구19.12.23조회 37 계열 이공계열 학부/대학원 학부 전공 학년도 2019 학기 2학기 과목명 화공과 캡스톤PBL 공정인공지능 담당교수 여영구 소속 화학공학과 IC-PBL 유형 M(현장통합형) 문제제시·기업 평가·기업 E(현장평가형) 문제제시·교수자 평가·기업 C(문제해결형) 문제제시·교수자 평가·교수자 ○ A(현장문제형) 문제제시·기업 평가·교수자 보고서 내용 수업목표 컴퓨터를 이용하는 화학공정의 운전 및 최적화에 이용되는 공정 인공지능 기법들을 이해하고 컴퓨터를 통하여 이들 기법들을 활용할 수 있는 능력을 배양한다. 특히 공정 인공지능의 기반이 되는 퍼지 이론, 인공 신경망, 머신러닝과 딥 러닝, 유전자 알고리듬 기법들에 대하여 컴퓨터를 활용하여 공정 인공지능 기법들의 화학공정에의 적용방법을 실습하고 실제 조업현장에서 이용할 수 있는 능력을 배양한다. IC-PBL 수업 문제 교과목의 운영:1. 공정 인공지능 교과목 주제들에 대하여 기본 개념과 기술현황 및 기초적인 이론들을 소개한다. 2. 개별적인 인공지능 기법들에 대하여 MATLAB 프로그래밍을 통한 실습을 수행한다. 3. 각 인공지능 기법에 대하여 프로젝트 과제를 팀별로 부여하고 MATLAB 프로그램을 이용하여 문제를 해결하며 결과를 보고서로 제출하도록 한다. 4. 프로젝트는 인공신경망, 머신/딥 러닝, 유전자 알고리듬 각각에 대하여 과제를 부여한다. 5. 최종 결과를 구두발표하고 팀별 토의를 거쳐 최선의 해결방안에 도달하였는지를 논의하고 별도의 해결방안이 있는지를 찾도록 한다.프로젝트 주제: 1. MATLAB 함수를 이용한 Fuzzy 실습 - 팁 산출 Fuzzy 시스템 구성 2. MATLAB 함수를 이용한 인공 신경망 실습 - 제지공장 운전데이터 기반 신경망 모델 개발 3. 머신러닝실습 - 제지공장 운전데이터 기반 SVR 모델 개발 4. Genetic 알고리듬 - 최적화 계산 실습 리스트수정삭제 top