교육과정로드맵
Department of AI Convergence Engineering
Roadmap
인공지능공학과는 다음 6가지 전공능력 함양을 위한 로드맵으로 구성되어 있음
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1
인공지능 기초능력: 인공지능과 관련된 기초 수학을 포함하여 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이해하고 이를 활용할 수 있는 능력
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2
인공지능 프로그래밍 능력: 데이터를 수집, 정제, 가공 및 분석하여 유의미한 정보를 추출하고 이를 기반으로 문제를 해결하거나 의사결정을 내리는 능력
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3
데이터 분석 및 처리 능력: 데이터를 수집, 정제, 가공 및 분석하여 유의미한 정보를 추출하고 이를 기반으로 문제를 해결하거나 의사결정을 내리는 능력
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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
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5
시스템 설계 및 개발 능력: 소프트웨어와 하드웨어를 통합하여 실제 환경에서 작동 가능한 AI 기반 시스템을 설계, 개발, 구현하는 능력
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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
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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 |
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| 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 |
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| 2학기 | 컴퓨터 그래픽스 | AI융합 세미나, 졸업논문 |
융합SW프로젝트2 | |||||
| 유의사항 |
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