인공지능전공
인공지능전공은 4차 산업혁명 시대를 선도할 융합 인재 양성을 목표로 하며, 컴퓨터와 AI에 대한 기초 및 전문지식을 학습하고 다양한 학문과의 융합을 통해 사회 문제 해결 방안을 탐구하는 인공지능 엔지니어를 양성합니다.
전화번호 | 02-300-0643 |
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팩스번호 | 02-300-0646 |
위치 | 본관 3층 |

전공소개 및 특성
인공지능전공은 4차 산업혁명 시대에 맞춰 인공지능 기술을 기반으로 한 고급 인재를 양성하는 것을 목표로 하고 있다. 컴퓨터 프로그래밍, 수학, 통계학 등의 기초 교육과 함께 데이터 처리, 머신러닝, 딥러닝 등 인공지능의 핵심 기술을 체계적으로 학습하며, 이를 다양한 산업 분야에 적용할 수 있는 전문성을 배양한다. 특히 인공지능 기술을 의료, 금융, 제조, 법률 등 다양한 분야에 접목하여 실제 문제 해결 능력을 기르며, 창의적 사고와 실무 능력을 겸비한 전문가로 성장시킨다. 또한, 최신 인공지능 연구와 산업 동향을 반영한 교육을 통해 글로벌 경쟁력을 갖춘 인재 양성에 주력하고 있으며 이를 통해 학생들을 사회의 발전과 혁신에 기여할 수 있는 인공지능 전문가로 양성한다.
교육목표
교육목표 I. (전공기초)
컴퓨터 프로그래밍, 수학, 통계학 등 기본 교과 과정을 통해 인공지능 기술의 기초를 이해하고 적용할 수 있는 능력을 갖추도록 한다.- I-I. (기초활용) 컴퓨터와 데이터 분석의 기본 개념을 활용하여 문제를 창의적으로 해결할 수 있는 능력
- I-II. (문제해결) 수학적, 통계적 모델링을 바탕으로 주어진 문제를 논리적으로 분석하고 해결할 수 있는 능력
교육목표 II. (전공실무)
데이터 처리, 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 인공지능 분야에서 실무 능력을 배양하고, 이를 실제 문제에 적용할 수 있도록 한다.- II-I. (분석설계) 다양한 데이터를 분석하고, 최신 인공지능 알고리즘을 설계할 수 있는 능력
- II-II. (구현능력) 설계된 AI 모델을 구현하고, 이를 테스트 및 최적화할 수 있는 능력
- II-III. (관리능력) AI 시스템을 운영하며 발생하는 문제를 관리하고 해결할 수 있는 능력
교육목표 III. (직업정신)
인공지능 전문가로서 요구되는 직업 윤리와 협력 능력을 배양한다.- III-I. (화합능력) 다양한 분야의 전문가와 협업하며 프로젝트를 성공적으로 수행할 수 있는 능력
- III-II. (윤리관) 인공지능 분야에서의 윤리적 문제와 법적 요구 사항을 이해하고 이를 업무에 적용할 수 있는 능력
교육목표 IV. (국제경쟁력)
인공지능 분야에서 국제적 경쟁력을 갖출 수 있도록 글로벌 소통 능력과 AI 관련 국제 표준을 이해하도록 한다.- IV-I. (국제소통) 외국어를 활용해 글로벌 인공지능 기술 동향을 파악하고, 외국 전문가와 원활하게 소통할 수 있는 능력
- IV-II. (국제역량) AI 관련 국제 표준과 신기술 자료를 이해하고 적용할 수 있는 능력
전공이수로드맵
전공변경 및 전입사정 기준
전공변경 시기 | 매학년도 초(2월중) |
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전공변경 허용 범위 |
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전공변경(전출) 자격 |
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전공변경(전입) 사정 기준 및 선발 |
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전공변경 학점 인정 및 교과이수 |
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복수전공 신청기준 및 교과이수 |
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교과과정
학년 | 전공 기술 | 전공 소양 |
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1 |
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2 |
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3 |
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교과과정표
학년 | 1학기 | 2학기 | ||||||||||
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이수 구분 |
과목명 | 학점 | 설계 | 시간 | 필수 | 이수 구분 |
과목명 | 학점 | 설계 | 시간 | 필수 | |
1 | 전공 | 기초프로그래밍 | 3 | 3 | 필수 | 전공 | 기초프로그래밍2 | 3 | 3 | 필수 | ||
2 | 전공 | 자료구조 | 3 | 3 | 필수 | 전공 | 알고리즘 | 3 | 3 | 필수 | ||
운영체제 | 3 | 3 | 필수 | 데이터베이스 | 3 | 3 | 필수 | |||||
기초웹프로그래밍 | 3 | 3 | 통계데이터분석 | 3 | 3 | |||||||
3 | 전공 | 인공지능 | 3 | 3 | 필수 | 전공 | 딥러닝 | 3 | 3 | 필수 | ||
머신러닝 | 3 | 3 | 필수 | 머신러닝 프로그래밍 | 3 | 3 | 필수 | |||||
백엔드프로그래밍 | 3 | 3 | 데이터마이닝 | 3 | 3 | |||||||
텍스트분석 | 3 | 3 | 정보검색 추천시스템 | 3 | 3 | |||||||
소프트웨어공학 | 3 | 3 | 머신러닝 엔지니어링1 | 3 | 3 | |||||||
3 | 3 | 빅데이터 프로그래밍 | 3 | 3 | ||||||||
4 | 전공 | 캡스톤디자인1 | 3 | 3 | 필수 | 전공 | 캡스톤디자인2 | 3 | 3 | |||
AI세미나1 | 3 | 3 | AI세미나2 | 3 | 3 | |||||||
딥러닝 자연어처리 | 3 | 3 | 생성형 인공지능 | 3 | 3 | |||||||
딥러닝 프로그래밍 | 3 | 3 | 강화학습 | 3 | 3 | |||||||
딥러닝 컴퓨터비전 | 3 | 3 | 바이오 인포매틱스 | 3 | 3 | |||||||
머신러닝 엔지니어링2 | 3 | 3 | 클라우드시스템 | 3 | 3 |