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구분 | 2024-25학년도 입시 일반전형 2차(내·외국인 동일) | 비고 | |
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원서 접수 기간 | 7.1(월)~9.24(화) | ||
학과전형 | 1단계(서류) 합격자 발표 |
10.11(금) 20:00 이후 |
|
2단계(면접/전공) 평가 |
인성면접(온라인): 10.17(목) 시간미정 박사면접(온라인): 10.17(목) 시간미정 필기시험(현장): 10.18(금)11:00~13:00 |
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전공탐색과정 |
10.18(금) 14:00 이후 | ||
예비 합격자 발표 |
10.21(월) 19:00 이후 |
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지도교수 선정 기간 |
10.22(화)~11.7(목) | ||
최종 합격자 발표 |
11.21(목) 14:00 | 대학 홈페이지 발표 | |
입학시기 |
2025년 2월 | ||
* 해당일정은 입시 환경 및 전형 운영 상황에 따라 달라질 수 있음. |
전형절차 및 평가기준
step 01 서류전형
평가 요소 및 평가 방법학업 성취도(전공 및 성적), 자기소개서, 연구계획서, 연구실적물 등을 평가하여 학과 대학원위원회에서 합격자 선정
평가기준학업 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
- 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 |
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석사 석·박사통합 |
구술 |
알고리즘, 기초수학 |
교수평가위원과의 질의응답 및 면접을 통해 평가 |
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인성 | 학문적 소양, 도전정신, 열정, 논리적 사고력, 연구열의 등 평가 |
교수평가위원과의 면접을 통해 평가 |
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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 | |
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미디어 AI | 컴퓨터비전, 기계학습 | 곽수하 |
메디컬이미징, 머신러닝, 컴퓨터비전 | 김원화 | |
자연어처리 | 이근배 | |
컴퓨터그래픽스, 컴퓨터비전 | 이승용 | |
기계학습, 컴퓨터비전 | 김광인 | |
컴퓨터비전, 기계학습 | 조민수 | |
컴퓨터그래픽스, 컴퓨터비전 | 조성현 | |
메디컬이미징, 컴퓨터비전, 컴퓨터그래픽스 | 류일우 | |
데이터 AI | AI시스템, 빅데이터 시스템, 클라우드 컴퓨팅 | 전명재 |
인공지능 최적화, 컴퓨터아키텍처 | 박은혁 | |
데이터마이닝, 기계학습 | 유환조 | |
IoT 데이터 분석, AIoT | 서영주 | |
데이터베이스, 데이터마이닝 | 한욱신 | |
AI 이론 | 기계학습 | 김동우 |
알고리즘, 계산기하학 | 안희갑 | |
기계학습, 강화학습 | 옥정슬 | |
수리인공지능, 신경망미분방정식 | 황형주 | |
기계학습, 그래프 인공신경망 | 안성수 | |
심층학습, 기계학습, 최적화 | 이남훈 | |
기계학습, 신뢰할 수 있는 기계학습, 컴퓨터보안 | 박상돈 |