교육과정 로드맵

본문 바로가기

교육과정로드맵

Department of AI Convergence Engineering

Roadmap

인공지능공학과는 다음 6가지 전공능력 함양을 위한 로드맵으로 구성되어 있음

  1. 1
    인공지능 기초능력: 인공지능과 관련된 기초 수학을 포함하여 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이해하고 이를 활용할 수 있는 능력
  2. 2
    인공지능 프로그래밍 능력: 데이터를 수집, 정제, 가공 및 분석하여 유의미한 정보를 추출하고 이를 기반으로 문제를 해결하거나 의사결정을 내리는 능력
  3. 3
    데이터 분석 및 처리 능력: 데이터를 수집, 정제, 가공 및 분석하여 유의미한 정보를 추출하고 이를 기반으로 문제를 해결하거나 의사결정을 내리는 능력
  4. 4
    인공지능 기반 문제 해결 능력: 단일/멀티 모달리티(음성, 영상, 언어 등) 기반의 인공지능을 다양한 공학 및 산업 분야에 접목하여 복합적이고 다학제적인 문제를 창의적으로 해결할 수 있는 능력
  5. 5
    시스템 설계 및 개발 능력: 소프트웨어와 하드웨어를 통합하여 실제 환경에서 작동 가능한 AI 기반 시스템을 설계, 개발, 구현하는 능력
  6. 6
    인공지능 응용 서비스 설계 능력: 사용자 요구를 반영하여 실생활에서 활용 가능한 AI 기반 서비스를 기획하고 사용성, 접근성, 사용자 경험(UX)을 고려한 인터페이스 설계를 할 수 있는 능력
  • !
  • 비교과 프로그램 :

    매년 학과에서 공식적으로 하는 비교과 프로그램(탐방, 견학, 실습, 학술제, 졸업 전시, 졸업생과의 만남, 초청 강연 등)

학년 학년학기 인공지능
기초능력
인공지능 프로그래밍
능력
데이터 분석 및
처리 능력
인공지능 기반 문제
해결 능력
시스템 설계 및
개발 능력
인공지능 응용
서비스 설계 능력
비교과
프로그램명
1 1학기
2학기 전산응용 기계제도,
인공지능 융합개론
2 1학기 머신러닝 이해,
컴퓨터개론
객체지향
프로그래밍
자료구조 및 알고리즘
2학기 확률통계,
전기전자 공학개론,
컴퓨터 구조
머신러닝 활용
(캡스톤디자인)
모바일 프로그래밍
3 1학기 딥러닝 통계적 학습이론 디지털 신호처리 인간컴퓨터상호작용 오픈소스 프로그래밍
2학기 기계학습 강화학습 영상처리 프로그래밍,
자연언어처리/음성인식
학생연구프로젝트(URP)I
4 1학기 컴퓨터비전 데이터 사이언스/
빅데이터
졸업논문 학생연구프로젝트(URP)II(캡스톤디자인),
융합SW프로젝트1
2학기 컴퓨터 그래픽스 AI융합 세미나,
졸업논문
융합SW프로젝트2
유의사항
  • 심층상담: 1학년 전학기 개설 - 인공지능기초능력
  • 현장실습1, 현장실습3, 표준현장실습1, 표준현장실습3: 3,4학년 전학기 개설 - 인공지능 기반 문제 해결 능력
  • 비교과 프로그램: 매년 학과에서 적극적으로 하는 비교과 프로그램(탐방, 견학, 실습, 학술제, 졸업 전시, 졸업생과의 만남, 초청 강연 등)