INHA for the TALENT 인하와 성장하는 인재, 

미래사회 핵심인재 Talent for the The FUTURE

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교과목 개요 (전기컴퓨터공학과 인공지능전공)

교과목 구성 및 이수체계

교과목 소개

(1) AI 핵심 기초 과목

교과목명 주요 학습 주제 개설 예정 학점
인공지능 AI 전 분야에 대한 이해를 바탕으로 배경 지식 학습 3
기계학습 AI 기술 이해, 분석 등을 위한 필수적인 기계학습 기본개념 정립 3
AI 프로그래밍 데이터 생성, 처리, 분석할 수 있는 실무 프로그래밍 능력 함양 3
고급선형대수 벡터기반 데이터 처리를 위한 선형대수 이론 및 알고리즘 이해 3
심층신경망 딥러닝에 대한 이론적 지식 이해와 딥러닝 프로그래밍 능력 함양 3
데이터마이닝 AI에서 획득, 축적된 대용량 데이터를 분석하기 위한 기술 습득 3
확률과정론 확률 기본 이론과 다양한 랜덤 프로세스 모델 및 응용 사례 소개 3
알고리즘특론 AI 분야의 이해와 응용의 기반이 되는 알고리즘 분석 방법 습득 3

(2) AI 심화 공통 과목

교과목명 주요 학습 주제 개설 예정 학점
고급수치해석 곡선접합, 수치적분 등 고급 수치해석 이론 학습 3
패턴인식 패턴인식 알고리즘 이론과 패턴인식의 동작 원리 이해 3
컴퓨터비전 AI분야에서 가장 활발히 연구되는 컴퓨터 비전 분야에 대한 이해 3
디지털신호처리 디지털 신호처리의 대표적 기법들 및 최신 연구 동향 파악 3
강화학습 강화학습 분야에 대한 이해 및 관련 분야 연구 내용 파악 3
임베디드신경망 경량신경망에 대한 기본 개념과 최신 기술 동향 파악 3
최적화기법 다양한 목적함수를 최적화하기 위한 알고리즘 및 이론 지식 습득 3

(3) 제조 트랙(AI+Robot) 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

교과목명 주요 학습 주제 개설 예정 학점
머신러닝 로봇 또는 자동화 시스템에서 카메라를 이용한 물체 인식 3
멀티미디어특론 멀티미디어 데이터 처리를 위한 기술 학습 및 실무 능력 함양 3
디지털음성처리 음성신호 모델링, 양자화 등 음성 인식에 대한 다양한 이론 습득 3
감성컴퓨팅 사람의 감정, 인지에 미치는 영향을 인지, 분석하는 기법을 학습 3
인간과컴퓨터상호작용 인간과 로봇의 상호작용을 위한 휴먼 인지, 모션 계획, 협업 3
컴퓨터제어 시스템제어이론 학습과 마이크로프로세서를 이용한 실습 3
지능제어시스템 디지털제어이론과 지능형 제어 시스템에 대한 최근 추세 파악 3
최적제어론 동적 시스템의 최적제어 이론 학습 및 최적제어기 설계 실습 3
로봇공학 로봇공학 이론 기본 개념과 휴머노이드 로봇에 접목한 사례 소개 3
비주얼SLAM Simultaneous Localization and Maping 기법에 대한 학습 3

(4) 물류 트랙(AI+Logistics) 심화 과목

- 자율주행 드론, 운송 시스템 자동화 등을 위한 원천 기술 개발을 위한 심화 연구주도형 수업

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

교과목명 주요 학습 주제 개설 예정 학점
물류자율주행시스템 물류 이동체의 자율 주행 시스템 소개, 진행궤적 제어 방법 학습 3
AI기반공급체인전략 공급사슬에 활용되는 전략과 AI 기술 응용 사례 분석 3
AI기반물류운영계획 물류운영에서 계획과 운영관련 이론 및 AI 기반 응용사례 소개 3
기계학습특론 온라인기계학습(스트림데이터를 위한 온라인러닝, 연속학습 등) 과 분산기계학습(딥러닝 분산학습 기술 이슈와 최신 기법들) 학습 3
AI기반물류수요분석 AI 기술 기반 물류 수요 분석 기술 소개 및 응용 사례 분석 3
공급체인데이터분석 공급 사슬의 개념과 공급체인데이터 분석 사례 소개 3
물류네트워크분석 물류시스템을 분석하는 기본적인 방법론과 네트워크에 대해 학습 3
물류최적화이론 AI 최적화 기법을 다양한 물류 데이터에 적용 및 실습 3
엣지및클라우드컴퓨팅 모바일 및 IoT의 데이터 공유를 위한 분산 개방형 처리기법 학습 3

(5) 포털 트랙(AI+Prediction) 심화 과목

- 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

교과목명 주요 학습 주제 개설 예정 학점
데이터베이스특론 빅데이터 시스템 구현을 위한 데이터베이스처리 기능 이해 3
스트링알고리즘 추상화된 시계열데이터를 다루기 위한 스트링알고리즘 기법 이해 3
빅데이터컴퓨팅 대용량 데이터 처리에 필요한 확률적 알고리즘과 자료구조 학습 3
데이터인텔리전스 대용량 데이터로부터 패턴과 규칙을 발견하기 위한 탐색과 분석 방법 이해 3
확률적추론법 최신 확률 기반 모델링, 학습 및 추론 기법 학습 3
항공운항빅데이터처리 항공분야의 방대한 데이터분석 및 항공운항 안전성, 효율성 증대 기법 학습 3
AI기반항공교통관제 항공 교통 관제 업무의 기계학습, 인공지능 기반 자동화기법 학습 3
해양예측모델링 해양특성을 알고리즘화하여 방대한 관측자료 비교분석 및 예측 방법 학습 3
해양기상AI응용 해양-기상의 지구물리 유체특성에 대한 이해 및 AI적용사례 분석 3

(6) AI+X 융합 교과목

교과목명 주요 학습 주제 개설 예정 학점
AI+X 융합 프로젝트
( I, II, III, IV )
제조, 물류, 포털 산업 분야에서 필요한 AI 융합기술을 담당 교수의 책임하에 팀 프로젝트 진행 3
인공지능융합세미나
( I, II )
최근 인공지능 기술의 연구동향 및 산업계 트렌드 소개 1