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대학원 입학정보

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전형절차 및 평가기준

step 01 서류전형

평가 요소 및 평가 방법

학업 성취도(전공 및 성적), 자기소개서, 연구계획서, 연구실적물 등을 평가하여 학과 대학원위원회에서 합격자 선정

평가기준

학업 성취도(전공 및 전체 성적), 연구계획서와 자기소개서, 연구실적물 등을 종합적으로 검토 평가

step 02 전공구술시험 또는 인성면접

평가 요소 및 평가 방법
  • 석사과정 및 석‧박사 통합과정: 전공분야에 대한 기초지식, 학문적 소양, 연구 역량 및 열의 등을 구술시험 및 면접을 통해 종합적으로 평가
  • 박사과정: 지원자의 석사논문, 수행한 연구결과를 발표하고 연구내용 및 전공지식에 대해 평가 .
  • 서류전형에서 우수한 성적을 받은 지원자는 인성 면접으로 선발
평가기준
  • 석사과정 및 석‧박사 통합과정: 전공구술시험 및 면접을 통하여 평가
  • 박사과정: 지원자의 석사논문, 수행한 연구결과를 발표하고, 연구 내용 및 전공 지식에 대하여 평가

전형 과목

과정, 대상, 평가내용, 평가방법, 비고
과정 대상 평가내용 평가방법 비고

석사

석·박사통합

구술

알고리즘, 기초수학

교수평가위원과의 질의응답 및 면접을 통해 평가

인성 학문적 소양, 도전정신, 열정, 논리적 사고력, 연구열의 등 평가

교수평가위원과의 면접을 통해 평가

박사

구술

석사학위논문, 수행한 연구논문, 전공지식 및 향후 연구계획에 대해 발표 교수평가위원과의 질의응답 및 면접을 통해 평가  * 박사과정 지원자는 사전에 희망지도교수를 정하여 면담하고 “지도교수추천서”를 제출해야 함.

인성

학문적 소양, 도전정신, 열정, 논리적 사고력, 연구열의 등 평가 교수평가위원과의 면접을 통해 평가

[석사   및   석·박사통합 과정 구술시험 교재 및 범위]

 - 알고리즘: “Algorithms,” Sanjoy Dasgupta, Christos Papadimitriou, Umesh Vazirani, McGraw-Hill, 2008. (Chapter 2,3,4,5,6)

 - 기초수학: Mathematics for Machine learning(http://mml-book.github.io), Marc Peter Deisenroth, A.Aldo Faisal, Cheng Soon Ong (Part1)

전공 분야

전공분야, 교수진
전공분야 교수진
미디어 AI 컴퓨터비전, 기계학습 곽수하
메디컬이미징, 머신러닝, 컴퓨터비전 김원화
컴퓨터비전 및 그래픽스, 머신러닝 박재식
자연어처리 이근배
컴퓨터그래픽스, 컴퓨터비전 이승용
자연어처리 이종혁
컴퓨터비전, 기계학습 조민수
컴퓨터그래픽스, 컴퓨터비전 조성현
데이터 AI 인공지능 최적화 성효진
인공지능 최적화, 컴퓨터아키텍처 박은혁
데이터마이닝, 기계학습 유환조
위상수학적 데이터분석, 수치해석과 과학계산 정재훈
IoT 데이터 분석, AIoT 서영주
데이터베이스, 데이터마이닝 한욱신
AI 이론 기계학습 김동우
알고리즘, 계산기하학 안희갑
기계학습, 강화학습 옥정슬
수리인공지능, 신경망미분방정식 황형주