AI 융합형 인재양성과 기술확산의 허브
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교과목 개요
교과목 개요 (전기컴퓨터공학과 인공지능전공)
교과목 구성 및 이수체계
교과목 소개
(1) 핵심 기초 과목
| 순번 | 교과목 | 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 | 확률과정론 | 확률 기본 이론과 다양한 랜덤프로세스 모델 및 응용 사례 소개 |
| 4 | AI프로그래밍 | 인공지능 모델 구현을 위한 프로그래밍 기초 및 플랫폼 활용 역량 배양 |
| 5 | 고급선형대수 | 벡터 기반 데이터 처리를 위한 선형대수 기본 이론 및 알고리즘 이해 |
| 6 | 심층신경망 | 딥러닝에 대한 이론적 지식 이해와 딥러닝 프로그래밍 능력 함양 |
| 7 | 알고리즘특론 | AI 분야의 이해와 응용의 기반이 되는 알고리즘 분석 방법 습득 |
| 8 | 심층생성모델 | 심층생성모델의 원리 이해 및 생성형 인공지능 응용 역량 배양 |
| 9 | 최적화기법 | 인공지능 학습 및 시스템 설계를 위한 최적화 이론과 알고리즘 학습 |
| 10 | 강화학습 | 환경과의 상호작용을 통한 정책 학습 원리 이해와 순차적 의사결정 문제 해결 학습 |
(2) AI+제조 심화과목
| 순번 | 교과목 | 주요 학습 주제 |
| 1 | 머신비전 | 로봇 또는 자동화 시스템에서 카메라를 이용한 물체 인식 |
| 2 | 기하매니폴드학습 | 비유클리드 공간에서의 데이터 표현과 매니폴드 기반 학습 및 최적화 이론 이해 |
| 3 | 멀티미디어특론 | 멀티미디어 데이터 처리를 위한 기본 기술 학습 및 관련 실무 능력 함양 |
| 4 | 음성인공지능 | 음성신호의 모델링, 양자화, 부호화 등 음성 인식에 대한 다양한 이론 습득 |
| 5 | 감성컴퓨팅 | 사람의 감정, 인지에 미치는 영향을 인지하고 분석하는 기법을 학습 |
| 6 | 인간과컴퓨터상호작용 | 인간과 로봇의 상호작용을 위한 휴먼 인지, 모션 계획, 협업 |
| 7 | 컴퓨터제어 | 디지털기기를 이용한 시스템제어이론 학습과 마이크로프로세서를 이용한 실습 |
| 8 | 지능제어시스템 | 디지털제어이론과 지능형 제어 시스템에 대한 최근 추세 파악 |
| 9 | 최적제어이론 | 동적 시스템의 최적제어 이론 학습 및 최적제어기 설계 실습 |
| 10 | 비주얼 SLAM | 카메라를 이용한 Simultaneous Localization and Mapping 기법에 대한 학습 |
| 11 | 멀티모달인공지능 | 텍스트, 이미지, 오디오, 센서 데이터 등 서로 다른 형태의 데이터 모달리티를 통합하여 지능형 시스템을 구축하는 멀티모달 인공지능의 핵심 이론과 최신 연구 동향 학습 |
(3) AI+제조 응용과목
| 순번 | 교과목 | 주요 학습 주제 |
| 1 |
스마트팩토리와 공정시뮬레이션 |
스마트팩토리 구축을 위한 공정 모델링, 시뮬레이션 및 가상-물리 시스템 연계 기술 학습 |
| 2 | 제조AI특론 | 제조 도메인에 특화된AI 기법의 이론과 최신 연구 동향 학습 |
| 3 | 제조디지털트윈 | 제조 설비·공정의 디지털트윈 구축, 실시간 동기화, 가상 실험 및 최적화 기법 학습 |
| 4 | 지능형비전검사 | 딥러닝 기반 결함 검출, 치수 측정 등 지능형 비전 검사 시스템 설계 및 구현 |
| 5 | 로봇공학 | 로봇공학 이론 기본 개념과 휴머노이드 로봇에 접목한 응용 사례 소개 |
| 6 | 바이오인식 | 지문, 얼굴, 홍채 등 다양한 바이오인식 기술의 핵심 원리와 생체영상 획득, 특징 추출, 매칭, 성능 평가 등 시스템을 구성하는 핵심 기술 요소를 학습 |
| 7 | 컴퓨터그래픽스 | 스마트팩토리의 디지털트윈 구현에 필요한 3차원 모델링과 렌더링 기법 학습 |
(4) AI+물류 심화 과목
| 순번 | 교과목 | 주요 학습 주제 |
| 1 | 컴퓨터비전 | 물류 환경에서의 객체 인식, 추적 및 영상 기반 자동화 기술 학습 |
| 2 | 데이터베이스특론 | 대규모 물류 데이터의 저장, 관리 및 처리 시스템 설계와 데이터베이스 기술 이해 |
| 3 | 물류관리론 | 물류 시스템의 구조와 운영 원리, 공급망 관리 및 물류 프로세스 이해 |
| 4 | 물류기계학습특론 | 물류 데이터 기반 수요 예측, 분류, 이상 탐지 등을 위한 기계학습 기법 학습 |
| 5 | 스트링알고리즘 | 물류 데이터 검색, 문자열 처리 및 효율적 데이터 매칭 알고리즘 학습 |
| 6 | 물류빅데이터컴퓨팅 | 대규모 물류 데이터 처리 및 분산 컴퓨팅 기반 분석 기술 학습 |
| 7 | 물류네트워크분석 | 물류 네트워크 구조 분석, 흐름 최적화 및 그래프 기반 모델링 기법 학습 |
| 8 | 물류최적화이론 | 물류 경로 계획, 재고 관리, 자원 배분을 위한 최적화 이론 및 알고리즘 학습 |
| 9 | 임베디드신경망 | 자원 제약 환경에서 동작 가능한 경량 신경망 모델 설계, 임베디드 최적화 학습 |
| 10 | 고급수치해석 | 비선형방정식 해법, 수치 미분·적분, 행렬 계산 및 수치 안정성 분석 학습 |
(5) AI+물류 응용과목
| 순번 | 교과목 | 주요 학습 주제 |
| 1 | 엣지및클라우드컴퓨팅 | 물류 시스템의 실시간 데이터 처리 및 분산 환경에서의 컴퓨팅 기술 학습 |
| 2 | 공급체인데이터분석 | 공급망 데이터 분석을 통한 병목 분석, 성능 평가 및 의사결정 지원 기법 학습 |
| 3 | 데이터인텔리전스 | 대규모 물류 데이터에서 패턴 추출, 이상 탐지 및 지능형 의사결정 기법 학습 |
| 4 | AI기반공급체인전략 | AI를 활용한 공급망 설계, 전략 수립 및 운영 최적화 기법 학습 |
| 5 | AI기반물류운영계획 | 물류 운영 계획 수립을 위한 수요·재고·운송 계획 최적화 기법 학습 |
| 6 | AI기반물류수요분석 | 시계열 분석 및 기계학습 기반 물류 수요 예측 및 변동성 분석 기법 학습 |
| 7 | 확률적추론법 | 최신 확률 기반 모델링, 학습 및 추론 기법 학습 |
(6) AI+의료 트랙 심화 과목
| 순번 | 교과목 | 주요 학습 주제 |
| 1 | 의료인공지능특론 | 의료 데이터를 활용한 인공지능·머신러닝 기법들에 대한 이해 |
| 2 | 생체신호처리 | 각종 생체정보를 취득, 처리, 분석, 예측할 수 있는 기법에 대한 이해 |
| 3 | 의료로봇공학 | 로봇공학 이론 기본 개념과 의료로봇으로의 적용이론 학습 |
| 4 | 의료영상처리 | X-ray, CT, MRI, 현미경 영상 등 다양한 의료 영상에 특화된 영상처리 기법 |
| 5 | 뇌인지과학특론 | 뇌의 구조, 기능을 신경생물학, 심리학, 컴퓨터과학의 융합적 시각에서 해석 |
| 6 | 뉴로이미징특론 | 뇌 영상 데이터 취득, 전처리 및 기계학습 기반 해석 기법 |
| 7 | 네트워크신경과학 | 그래프 기반 뇌 연결성 분석 기법 이해 |
| 8 | 생명정보학 | 유전체 정보에 대한 이해 및 유전 정보 분석 기법 학습 |
| 9 | 뇌-컴퓨터 인터페이스 | 뇌의 해부학과 생리학에 대한 기본적인 지식을 바탕으로 뇌 신호를 취득, 처리, 분석, 예측할 수 있는 기법에 대한 이해 |
(7) 인공지능 실습·연구과목
| 순번 | 교과목 | 주요 학습 주제 |
| 1 | 인공지능융합프로젝트 | AX 융합 문제의 기획부터 분석·설계·구현·평가까지 팀 단위 수행 |
| 2 | 인공지능융합실무실습 | 산업·연구 연계 실습을 통한 AX 시스템 개발·운용·검증 및 문제 해결 학습산업체 장기 인턴쉽으로 대체 가능 |
| 3 | 인공지능융합세미나 | 최신 AX 기술·사례 분석과 발표·토론을 통한 연구 기획 역량 강화 |
| 4 | 석사·박사논문연구 | 연구문제 설정부터 실험·논문 작성까지 학위연구 전 과정 학습 |