학사
학사안내
교육목표
학문적 수월성과 산업적 감각을 동시에 갖춘 AI 분야의 창의적 융합 인재를 양성한다. 구체적으로, AI와 데이터과학에 특화된 교육과정을 통해 전문성을 높이고, 창의적이며 자율적인 연구 환경을 조성하여 융합연구의 기틀을 마련하며, 글로벌 역량 강화를 통하여 세계를 선도하는 AI 분야의 글로벌 인재를 육성한다.
교과과정 개요
인공지능대학원에서는 석사 및 박사과정 학생들에게 AI와 데이터과학에 특화된 교육과정을 제공한다. 구체적으로, AI 원천기술 및 핵심 알고리즘을 전공필수 교과목으로 편성하고, AI대학원 중점 연구 분야와 연계성 높은 고급 기술 교과목을 전공선택으로 편성한다. 더불어 통합적 인재양성을 위한 교과목 및 비이공계 학생을 위한 별도의 기초 교과목을 제공할 뿐만 아니라, 최신 AI 연구 동향과 AI 융합 분야에 대한 수업을 편성하여 최신 AI 연구결과 및 응용 융합 연구가 교육에 직접 연결되는 유기적인 교육을 실시한다.
석사과정
- 졸업이수학점 : 총 28학점 (교과학점: 18학점, 연구학점: 10학점)
- 공통필수 : AIGS800(인공지능 세미나) 2학기 이상 이수
- ICEC501(연구윤리) 1회 이수
* 공통필수는 졸업학점 불포함 - 전공필수 : 3과목 (9학점)
- 기계학습, 인공지능과 데이터과학, 딥러닝 - 선 택 : 3학점 이상 이수
- TA의무사항 : 1회
박사과정
- 졸업이수학점 : 총 32학점 (교과학점: 15학점, 연구학점: 17학점)
- 공통필수 : AIGS800(인공지능 세미나) 2학기 이상 이수
- ICEC501(연구윤리) 1회 이수
* 공통필수는 졸업학점 불포함 - 전공필수, 전공선택 : 9학점 이상
- TA의무사항 : 2회
석·박사통합과정
- 졸업이수학점 : 총 60학점 (교과학점: 30학점, 연구학점: 30학점)
- 공통필수 : AIGS800(인공지능 세미나) 4학기 이상 이수
- ICEC501(연구윤리) 1회 이수
* 공통필수는 졸업학점 불포함 - 전공필수 : 3과목 (9학점)
- 기계학습, 인공지능과 데이터과학, 딥러닝 - 선 택 : 12학점 이상 이수
- TA의무사항 : 3회
전공과목 일람표
| 이수구분 | 학수번호 | 교과목명 | 강-실-학 |
|---|---|---|---|
| 전공필수 | AIGS515/CSED515 | 기계학습 | 3-0-3 |
| AIGS537 | 인공지능과 데이터과학 | 3-0-3 | |
| AIGS538 | 딥러닝 | 3-0-3 | |
| 전공선택 | AIGS500/CSED500 | 컴퓨터공학을 위한 고급 선형대수 이론 | 3-0-3 |
| AIGS501/CSED501 | 변환론 | 3-0-3 | |
| AIGS502/CSED502 | 계산이론 | 3-0-3 | |
| AIGS503/CSED503 | 고급 컴퓨터구조 | 3-0-3 | |
| AIGS504/CSED504 | 고급 운영체제 | 3-0-3 | |
| AIGS505/CSED505 | 네트워크 성능평가 | 3-0-3 | |
| AIGS506/CSED506 | 디지털 논리테스팅 | 3-0-3 | |
| AIGS507/CSED507 | 소프트웨어 공학 | 3-0-3 | |
| AIGS508/CSED508 | 이산 및 계산기하학 | 3-0-3 | |
| AIGS509/CSED509 | 컴퓨터 애니메이션 | 3-0-3 | |
| AIGS510/CSED510 | 기계학습의 구현 및 가속 | 3-0-3 | |
| AIGS511/CSED511 | 가상현실 입문 | 3-0-3 | |
| AIGS513/CSED513 | 시뮬레이션 | 3-0-3 | |
| AIGS514/CSED514 | 패턴 인식론 | 3-0-3 | |
| AIGS518/CSED518 | 자연어처리를 위한 언어학 기초 | 3-0-3 | |
| AIGS520/CSED519 | 3D 모델 복원 | 3-0-3 | |
| AIGS521/CSED521 | 퍼지 및 지능시스템 | 3-0-3 | |
| AIGS523/CSED523 | 통계적 자연어처리 | 3-0-3 | |
| AIGS524/CSED524 | 확률 그래프 모델 | 3-0-3 | |
| AIGS526/CSED526 | 데이터마이닝 | 3-0-3 | |
| AIGS527/CSED527 | 햅틱스 입문 | 3-0-3 | |
| AIGS528/CSED528 | 기계학습을 위한 최적화 | 3-0-3 | |
| AIGS529/CSED520 | 계산 이미징 | 3-0-3 | |
| AIGS530/CSED530 | 컴퓨터공학을 위한 고급 확률 이론 | 3-0-3 | |
| AIGS531/MATH530 | 수리통계학 | 3-0-3 | |
| AIGS532/MATH532 | 수학의 응용과 빅데이터 | 3-0-3 | |
| AIGS536/CSED536 | 고급 알고리즘 | 3-0-3 | |
| AIGS539 | 컴퓨터 비전 | 3-0-3 | |
| AIGS540 | 빅데이터 처리 | 3-0-3 | |
| AIGS551/CSED551 | 계산사진학 | 3-0-3 | |
| AIGS570 | 인공지능 기술 스타트업 | 3-0-3 | |
| AIGS571 | 비즈니스 AI | 3-0-3 | |
| AIGS572 | AI+X 솔루션 스튜디오 A | 2-2-3 | |
| AIGS573 | AI+X 솔루션 스튜디오 B | 2-2-3 | |
| AIGS574/IMEN574 | 데이터 과학을 위한 프로그래밍 | 3-0-3 | |
| AIGS600/CSED600 | 분산처리 | 3-0-3 | |
| AIGS601/CSED601 | 디펜더블 컴퓨팅 | 3-0-3 | |
| AIGS602/CSED602 | 고급 데이터베이스 | 3-0-3 | |
| AIGS603/CSED603 | 병렬 알고리즘 | 3-0-3 | |
| AIGS604/CSED604 | 병렬처리 | 3-0-3 | |
| AIGS605/CSED605 | 실시간 시스템 | 3-0-3 | |
| AIGS607/CSED607 | 네트워크 관리 시스템 | 3-0-3 | |
| AIGS608/CSED608 | 고급 컴퓨터 네트워크 | 3-0-3 | |
| AIGS609/CSED609 | 랜덤변수 및 프로세서의 컴퓨터공학 응용 | 3-0-3 | |
| AIGS610/CSED610 | 정보검색 | 3-0-3 | |
| AIGS611/CSED611 | 기계번역 | 3-0-3 | |
| AIGS613/CSED613 | 정형적 명세 기술 | 3-0-3 | |
| AIGS615/CSED615 | 고급 가상현실 | 3-0-3 | |
| AIGS616/CSED616 | 인간언어 처리론 | 3-0-3 | |
| AIGS617/CSED617 | 고급 햅틱스 | 3-0-3 | |
| AIGS620/CSED620 | 모바일네트워크 | 3-0-3 | |
| AIGS621/CSED621 | 시각-언어 상호지능 | 3-0-3 | |
| AIGS626/CSED626 | 멀티미디어 네트워킹 | 3-0-3 | |
| AIGS627 | 강화학습 | 3-0-3 | |
| 연구과목 | AIGS699 | 석사논문연구 | 가변학점 |
| AIGS800A/B | 인공지능 세미나 A/B | 1-0-1 | |
| AIGS801 | 개별연구 | 가변학점 | |
| AIGS899 | 박사논문연구 | 가변학점 | |
| 공통필수 | ICEC501 | 연구윤리 | 1-0-1 |