- 융합전공명칭
- 인공지능 융합전공(Interdisciplinary Major in Artificial Intelligence)
- 개요
- 4차 산업혁명의 도래와 기술 개발 패러다임의 변화에 따라 기초과학, 공학 등의 다양한 분야에 응용 가능한 인공지능 기술을 개발 및 접목할 수 있는 융복합적이고 창의적인 인재 양성
- 본 융합전공은 인공지능 및 4차 산업혁명의 핵심 기술(사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등)에 대한 기초 지식을 제공하여 기계공학, 뇌인지과학, 바이오의공학, 산업경영공학, 전기전자공학, 컴퓨터과학 등의 다양한 분야의 전공자들이 각 분야의 관점에서 인공지능 기술을 어떻게 접목시키고 새로운 기술을 발전시켜 나갈지에 대한 융복합 중점의 교육을 진행
- 학위명
- 공학사(Bachelor of Engineering)
- 교육과정 이수 규정
- 전공필수 9학점을 포함하여 총 36학점 이상 이수
- 이수학점의 경우, 인공지능 융합전공 교과목 중 본인 제1전공(주관/참여학과)이 아닌 타 전공 영역에서 최소 18학점 이상 이수
- 제1전공(주관/참여)에서 이수한 교과목 중 최대 6학점까지 중복 인정 가능
- 졸업요구조건은 제1전공 기준에 따른다.
- 교과목 목록
구분 | 학수번호 | 교과목명 | 권장이수 학년/학기 | 학점 (시간) | 이론/실습 |
전공 필수 | BNCS401 | 뇌 및 머신러닝 입문 | 3/2 | 3(3) | 이론 |
COSE213 | 자료구조 | 3/1 | 3(3) | 이론 | |
COSE382 | 확률및랜덤과정 | 3/1 | 3(3) | 이론 | |
전공 선택 | BNCS311 | 뇌 및 인지과학 개론 | 3/1 | 3(3) | 이론 |
BNCS313 | 뇌 및 의공학 입문 | 3/2 | 3(3) | 이론 | |
BNCS314 | 생명물리학 | 3/2 | 3(3) | 이론 | |
BMED311 | 생체신호처리 | 3/2 | 3(3) | 이론 | |
BMED318 | 의학영상처리 | 4/1 | 3(3) | 이론 | |
COSE281 | 공학수학 | 3/1 | 3(3) | 이론 | |
COSE361 | 인공지능 | 4/1 | 3(3) | 이론 | |
COSE362 | 기계학습 | 4/2 | 3(3) | 이론 | |
COSE461 | 자연어처리 | 4/1 | 3(3) | 이론 | |
COSE474 | 딥러닝 | 4/2 | 3(3) | 이론 | |
COSE485 | 정보이론과 추론학습 | 3/1 | 3(3) | 이론 | |
IMEN151 | 선형대수 | 3/1 | 3(3) | 이론 | |
IMEN321 | 데이터마이닝 | 4/1 | 3(3) | 이론 | |
KECE470 | 패턴인식 | 4/1 | 3(3) | 이론 | |
KECE471 | 컴퓨터비젼 | 3/2 | 3(3) | 이론 | |
MECH457 | 수치해석 | 3/1 | 3(3) | 이론 | |
MECH483 | 로봇공학 | 4/1 | 3(3) | 이론 | |
AICE301 | 인공지능과 윤리 | 3/2 | 3(3) | 이론 | |
AICE401 | 인공지능 응용과 이해 | 4/2 | 3(3) | 이론 |