AI 융합형 인재양성과 기술확산의 허브 

산업 혁신형 AI 융합 특화인재 양성

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교과목 개요  

교과목 개요 (전기컴퓨터공학과 인공지능전공)

교과목 구성 및 이수체계

교과목 소개

(1) AI 기초 과목​

순번 교과목명 주요 학습 주제
1 인공지능 AI 전 분야에 대한 이해를 바탕으로 심화/특화 수업에 대한 배경 지식 학습
2 기계학습 AI 기술을 이해, 분석, 적용하기 위해 필수적인 기계학습의 기본 개념 정립
3 AI 프로그래밍 제조/물류/포털 분야별 데이터를 획득, 생성, 처리 및 분석할 수 있는 실무 프로그래밍 능력 함양
4 고급선형대수 벡터기반 데이터 처리를 위한 선형대수 기본 이론 및 알고리즘 이해
5 심층신경망 딥러닝에 대한 이론적 지식 이해와 딥러닝 프로그래밍 능력 함양
6 데이터마이닝 AI에서 획득 및 축적된 대용량 데이터를 분석하기 위한 핵심 기술 습득
7 확률과정론 확률 기본 이론과 다양한 랜덤프로세스 모델 및 응용 사례 소개
8 알고리즘특론 AI 분야의 이해와 응용의 기반이 되는 알고리즘 분석 방법 습득
9 영상처리 영상처리의 개념 및 이론을 이해하고, 실습을 통한 응용 방법 학습
10 데이터사이언스 추천 시스템에 심화/특화된 수업을 통하여 관련 이론과 기술 학습

(2) AI 심화 공통 과목

순번 교과목명 주요 학습 주제
1 고급수치해석 곡선접합, 수치적분 등 고급 수치해석 이론 학습
2 패턴인식 패턴인식 알고리즘에 대한 이론과 실습을 통한 패턴인식의 동작원리 이해
3 컴퓨터비젼 AI 분야에서 가장 활발히 연구되는 컴퓨터 비전 분야에 대한 이해
4 디지털신호처리 디지털 신호처리 분야 대표적 기법들 학습 및 관련 분야 최신 연구 동향 파악
5 강화학습 강화학습 분야에 대한 이해 및 관련 분야 연구 내용 파악
6 임베디드신경망 경량신경망에 대한 기본 개념과 최신 기술 동향 파악
7 최적화기법 다양한 목적함수를 최적화하기 위한 알고리즘 및 이론 지식 습득
8 인공지능 보안 특론 인공지능의 신뢰성을 높이기 위한 보안 기술 및 인공지능 기반의 보안 분야 난제 해결 방안 학습

(3) AI+제조 트랙(로봇인지지능) 심화 과목

- 제조 분야 AI의 핵심 분야인 산업용 로봇 및 스마트 팩토리 등에 활용되는 심화 과정 수업

- 로봇 인지지능 실현을 위한 컴퓨터 비전, 로봇 공학, 영상 및 음성 처리 분야 등으로 구성

순번 교과목명 주요 학습 주제
1 머신비전 로봇 또는 자동화 시스템에서 카메라를 이용한 물체 인식
2 멀티미디어특론 멀티미디어 데이터 처리를 위한 기본 기술 학습 및 관련 실무 능력 함양
3 디지털음성처리 음성신호의 모델링, 양자화, 부호화 등 음성 인식에 대한 다양한 이론 습득
4 인간과컴퓨터상호작용 인간과 로봇의 상호작용을 위한 휴먼 인지, 모션 계획, 협업
5 컴퓨터제어 디지털기기를 이용한 시스템제어이론 학습과 마이크로프로세서를 이용한 실습
6 지능제어시스템 디지털제어이론과 지능형 제어 시스템에 대한 최근 추세 파악
7 최적제어이론 동적 시스템의 최적제어 이론 학습 및 최적제어기 설계 실습
8 로봇공학 로봇공학 이론 기본 개념과 휴머노이드 로봇에 접목한 응용 사례 소개
9 비주얼SLAM 카메라를 이용한 Simultaneous Localization and Mapping 기법에 대한 학습

(4) AI+물류 트랙(시공간분석지능) 심화 과목

- 물류 분야 AI의 핵심 분야인 자율주행 드론, 운송 시스템 자동화 등을 위한 원천 기술 개발을 위한 심화 연구
주도형 수업

- 시공간 분석 지능 실현을 위한 자율주행기법, 공급체인최적화 등 관련 분야 수업으로 구성

순번 교과목명 주요 학습 주제
1 AI기반공급체인전략 공급사슬에 활용되는 전략과 관련기법들의 AI 기술 응용 사례 분석
2 AI기반물류운영계획 물류운영에서 계획과 운영관련 이론 및 AI 기반 응용사례 소개
3 물류관리론 기업의 물류관리에 대한 개념과 중요성, 물류시스템의 구성과 역할, 물류전략과 기법 등에 대한 학습
4 기계학습특론 온라인기계학습과 분산기계학습에 대한 학습
5 AI기반물류수요분석 AI 기술 기반 물류 수요 분석 기술 소개 및 응용 사례 분석
6 공급체인데이터분석 공급 사슬의 개념과 유통 정보화를 위한 공급체인데이터 분석 사례 소개
7 물류네트워크분석 물류시스템을 분석하는 기본적인 방법론과 네트워크에 대해 학습
8 물류최적화이론 AI 최적화 기법을 다양한 물류 데이터에 적용 및 실습
9 엣지및클라우드컴퓨팅 모바일 및 IoT 기기간 데이터 공유를 위한 분산 개방형 처리 기법 학습

(5) AI+포털 트랙 (시계열예측지능) 심화 과목

- 포털 분야에서 항공, 항만 교통 관리 및 해양 기술을 위한 AI 원천 기술 개발을 위한 심화 연구주도형 수업

- 시계열 예측 지능 실현을 위한 확률 기반 분석 방법들과 순차 스트링 데이터 처리 방법들을 포함한 수업들로
구성

순번 교과목명 주요 학습 주제
1 데이터베이스특론 빅데이터 시스템 구현을 위한 데이터베이스처리 기본 기능들에 대한 이해
2 스트링알고리즘 추상화된 형태의 시계열 데이터를 다루기 위한 스트링 알고리즘 기법 이해
3 빅데이터컴퓨팅 대용량데이터 처리에 필요한 다양한 확률적 알고리즘과 자료구조 학습
4 데이터인텔리전스 대용량데이터로부터 패턴과 규칙을 발견하기 위한 탐색과 분석 방법 이해
5 확률적추론법 최신 확률 기반 모델링, 학습 및 추론 기법 학습
6 항공운항빅데이터처리 항공분야의 방대한 데이터분석 및 항공운항 안전성, 효율성 증대 기법 학습
7 AI기반항공교통관제 항공 교통 관제 업무의 기계학습, 인공지능 기반 자동화 기법 학습
8 항만운용모델링 항만 주변의 해양상황과 예측모델링을 결합하여 항만의 효율적 운영을 위한 자료비교분석 및 예측방법 학습
9 해양항만AI응용 항만 주변의 해양 및 기상 관련 상황 정보를 효율적으로 수요자에게 전달할 수 있는 모바일 및 AI 연계기법 학습

(6) AI+의료 트랙 (의료데이터해석· 예측) 심화 과목

- 의료 분야 생체신호처리, 의료영상처리, 뇌과학 분야 AI 응용 및 원천 기술 개발을 위한 심화 연구주도형 수업

- 비전, 신호처리 관련 교과목을 기반으로 의료 데이터 (시계열 생체신호, 의료영상, 뇌과학, 유전체 정보)에 특화된 수업들로 구성

순번 교과목명 주요 학습 주제
1 의료인공지능특론 의료 데이터를 활용한 인공지능·머신러닝 기법들에 대한 이해
2 컴퓨터그래픽스 3차원 데이터의 효율적인 시각화를 위한 그래픽스의 여러 이론을 학습
3 생체신호처리 각종 생체정보를 취득, 처리, 분석, 예측 할 수 있는 기법에 대한 이해
4 감성컴퓨팅 사람의 감정, 인지에 미치는 영향을 인지하고 분석하는 기법을 학습
5 의료로봇공학 로봇공학 이론 기본 개념과 의료로봇으로의 적용이론 학습
6 의료영상처리 X-ray, CT, MRI, 현미경 영상 등 다양한 의료 영상에 특화된 영상처리 기법
7 뇌인지과학특론 뇌의 구조, 기능을 신경생물학, 심리학, 컴퓨터과학의 융합적 시각에서 해석
8 뉴로이미징특론 뇌 영상 데이터 취득, 전처리 및 기계학습 기반 해석 기법
9 네트워크신경과학 그래프 기반 뇌 연결성 분석 기법 이해

(7) AI+X 융합 교과목

순번 교과목명 주요 학습 주제
1 AI+X 융합 프로젝트
( 1, 2 )
제조, 물류, 포털 산업 분야에서 필요한 AI 융합기술을 담당 교수의 책임하에 팀 프로젝트 진행
2 인공지능융합세미나
( I, II )
최근 인공지능 기술의 연구동향 및 산업계 트렌드 소개

[인공지능융합프로젝트 과목]

- 제조, 물류, 포털 산업 분야에서 필요한 AI 융합기술을 담당교수의 책임 하에 팀단위로 개발

- AI 융합 교육위원회에서 연구센터 협력업체로부터 수요 기술을 발굴하고 관련기술 보유 교수에게 전달

- 해당 교수는 인공지능융합프로젝트 과목을 설강하고 수요 기술을 개발할 팀원들을선정

- 전공필수로 지정하여 석사/박사/통합과정은 3차 이후에 인공지능융합프로젝트 1, 2(2 과목)를 수강

- 석사과정에서 인공지능융합프로젝트 1, 2를 수강하고 박사과정으로 진학하는 경우에는인공지능융합프로젝트 1, 2 수강을 면제

- 인공지능융합프로젝트 1은 인공지능융합프로젝트 2의 선수과목