인공지능·빅데이터의이해

AI 학부를 전공하는 학생들이 기본적으로 이해해야 할 제반 분야를 파악하고, 특히 인공지능 및 빅데이터의 개념, 문제해결 방법, 그리고 다양한 분야에 관한 기초적인 지식을 습득한다.

확률과통계

확률적 문제에 대한 수학적 표현과 정의 및 해법을 습득하고, 확률 및 랜덤변수, 확률 분포, 통계적 추론 및 회귀 등을 공부한다.

미분적분학

자연과학과 공학의 기초가 되는 미분과 적분에 대한 기본 원리를 이해하고 이를 응용하는 방법을 공부한다.

인공지능프로그래밍

AI 학부를 전공하는 학생들이 기본적으로 이해해야 할 제반 분야를 파악하고, 특히 인공지능 및 빅데이터의 개념, 문제해결 방법, 그리고 다양한 분야에 관한 기초적인 지식을 습득한다.

인공지능·빅데이터의이해

AI 학부를 전공하는 학생들이 기본적으로 이해해야 할 제반 분야를 파악하고, 특히 인공지능 및 빅데이터의 개념, 문제해결 방법, 그리고 다양한 분야에 관한 기초적인 지식을 습득한다.

확률과통계

확률적 문제에 대한 수학적 표현과 정의 및 해법을 습득하고, 확률 및 랜덤변수, 확률 분포, 통계적 추론 및 회귀 등을 공부한다.

미분적분학

자연과학과 공학의 기초가 되는 미분과 적분에 대한 기본 원리를 이해하고 이를 응용하는 방법을 공부한다.

인공지능프로그래밍

AI 학부를 전공하는 학생들이 기본적으로 이해해야 할 제반 분야를 파악하고, 특히 인공지능 및 빅데이터의 개념, 문제해결 방법, 그리고 다양한 분야에 관한 기초적인 지식을 습득한다.

인공지능·빅데이터의이해

AI 학부를 전공하는 학생들이 기본적으로 이해해야 할 제반 분야를 파악하고, 특히 인공지능 및 빅데이터의 개념, 문제해결 방법, 그리고 다양한 분야에 관한 기초적인 지식을 습득한다.

인공지능프로그래밍

AI 학부를 전공하는 학생들이 기본적으로 이해해야 할 제반 분야를 파악하고, 특히 인공지능 및 빅데이터의 개념, 문제해결 방법, 그리고 다양한 분야에 관한 기초적인 지식을 습득한다.

미분적분학

자연과학과 공학의 기초가 되는 미분과 적분에 대한 기본 원리를 이해하고 이를 응용하는 방법을 공부한다.

확률과통계

확률적 문제에 대한 수학적 표현과 정의 및 해법을 습득하고, 확률 및 랜덤변수, 확률 분포, 통계적 추론 및 회귀 등을 공부한다.

인공지능

인공지능의 정의, 논리, 추론, 지식, 지식 표현 방법 및 탐색 등 전반적인 개념을 수학적으로 이해하고 신경망, 유전자 알고리즘, 퍼지이론, 기계학습 및 딥러닝 등 심화 내용을 소개한다.

자바프로그래밍

프로그래밍 언어인 Java 언어를 실습으로 함수와 객체지향언어를 사용하는 방법을 숙지하며 프로그래밍 능력을 향상시킨다.

AI수학

AI 및 빅데이터 분야를 이해하는데 필수적인 수학적 기초 이론과 응용을 학습한다.

자료구조

다양한 자료구조들의 정의, 특성 등 기본적인 개념을 이해하고, 효율적인 처리 방법을 위한 사용 방법과 응용을 공부한다.

R을이용한데이터분석

R을 이용하여 효과적이고 효율적인 데이터 분석을 위한 데이터 저장 및 활용에 대한 기본 원리를 학습한다.

인공지능

인공지능의 정의, 논리, 추론, 지식, 지식 표현 방법 및 탐색 등 전반적인 개념을 수학적으로 이해하고 신경망, 유전자 알고리즘, 퍼지이론, 기계학습 및 딥러닝 등 심화 내용을 소개한다.

R을이용한데이터분석

R을 이용하여 효과적이고 효율적인 데이터 분석을 위한 데이터 저장 및 활용에 대한 기본 원리를 학습한다.

자료구조

다양한 자료구조들의 정의, 특성 등 기본적인 개념을 이해하고, 효율적인 처리 방법을 위한 사용 방법과 응용을 공부한다.

AI수학

AI 및 빅데이터 분야를 이해하는데 필수적인 수학적 기초 이론과 응용을 학습한다.

자바프로그래밍

프로그래밍 언어인 Java 언어를 실습으로 함수와 객체지향언어를 사용하는 방법을 숙지하며 프로그래밍 능력을 향상시킨다.

인공지능

인공지능의 정의, 논리, 추론, 지식, 지식 표현 방법 및 탐색 등 전반적인 개념을 수학적으로 이해하고 신경망, 유전자 알고리즘, 퍼지이론, 기계학습 및 딥러닝 등 심화 내용을 소개한다.

R을이용한데이터분석

R을 이용하여 효과적이고 효율적인 데이터 분석을 위한 데이터 저장 및 활용에 대한 기본 원리를 학습한다.

자료구조

다양한 자료구조들의 정의, 특성 등 기본적인 개념을 이해하고, 효율적인 처리 방법을 위한 사용 방법과 응용을 공부한다.

AI수학

AI 및 빅데이터 분야를 이해하는데 필수적인 수학적 기초 이론과 응용을 학습한다.

자바프로그래밍

프로그래밍 언어인 Java 언어를 실습으로 함수와 객체지향언어를 사용하는 방법을 숙지하며 프로그래밍 능력을 향상시킨다.

컴퓨터네트워크

컴퓨터 통신의 기본기술, 네트워크 토폴로지와 기본 기술 등을 배우고 ISO의 표준화 모델 계층(layer)의 기능을 이해한다. 또한, 각 계층의 프로토콜에 대해서 공부한다.

통계적데이터마이닝

데이터에 존재하는 의미 있는 정보를 추출하여 분석하는 통계적 이론 및 기법을 이해하고, 여러 문제를 해결하는 활용 능력을 습득한다.

웹·앱프로그래밍

웹 및 앱 프로그램 설계 및 방법에 관하여 공부하고, 프로그래밍 언어 능력을 습득한다.

다변량데이터분석

다변량 데이터 이해, 정규분포, 등 다변량분석의 기본 이론을 습득하고, 예제 실습을 통해 응용 능력을 향상시킨다.

텍스트마이닝

비정형 빅데이터 분석의 핵심으로, 텍스트 마이닝 기법의 이론 및 접근방법을 공부하고 이를 통해 텍스트 분석 및 활용 능력을 향상시킨다.

빅데이터분석및응용

빅데이터 기본 개념을 이해하고 빅데이터의 생성, 처리, 가공, 관리, 분석, 특성, 해석 등 전반적인 지식을 습득한다. 또한, 관련 프로그램 실습을 통해 응용 능력을 향상시킨다.

운영체제

운영체제, 특히 다중 프로그래밍, 시분할 시스템, 동기 프로세스의 기본 개념을 다룬다. 스케줄링, 메모리 관리, 정보의 공유 및 보호 등의 문제에 관하여 배우고, 실제 시스템 프로그래밍을 개발해 본다.

컴퓨터비전

컴퓨터의 시각 정보를 기반으로 한 컴퓨터비전 분야의 기본 이론과 원리를 공부하고, 이를 활용한 응용 능력을 향상시킨다.

패턴인식

패턴인식의 이론, 개념과 응용에 대해 공부한다. 머신러닝 및 통계적 접근 방식을 접목하여 특징 분류를 위한 알고리즘을 탐구하며 다양한 응용 능력을 향상시킨다.

딥러닝

심층신경망(딥러닝)의 이론 및 기본 개념을 이해하고 그 구현 방법을 소개한다. 또한, 이를 적용하는 방법을 공부한다.

컴퓨터네트워크

컴퓨터 통신의 기본기술, 네트워크 토폴로지와 기본 기술 등을 배우고 ISO의 표준화 모델 계층(layer)의 기능을 이해한다. 또한, 각 계층의 프로토콜에 대해서 공부한다.

운영체제

운영체제, 특히 다중 프로그래밍, 시분할 시스템, 동기 프로세스의 기본 개념을 다룬다. 스케줄링, 메모리 관리, 정보의 공유 및 보호 등의 문제에 관하여 배우고, 실제 시스템 프로그래밍을 개발해 본다.

컴퓨터비전

컴퓨터의 시각 정보를 기반으로 한 컴퓨터비전 분야의 기본 이론과 원리를 공부하고, 이를 활용한 응용 능력을 향상시킨다.

패턴인식

패턴인식의 이론, 개념과 응용에 대해 공부한다. 머신러닝 및 통계적 접근 방식을 접목하여 특징 분류를 위한 알고리즘을 탐구하며 다양한 응용 능력을 향상시킨다.

창의적종합설계(캡스톤디자인)

전공에서 습득한 지식을 기반으로 창의적인 프로젝트를 설계, 구현, 테스트, 문서화 및 발표를 진행한다.

딥러닝

심층신경망(딥러닝)의 이론 및 기본 개념을 이해하고 그 구현 방법을 소개한다. 또한, 이를 적용하는 방법을 공부한다.

국내인턴쉽(장기)ICT학점이수인턴제1

학교강의를 통해 취득한 이론적지식을 실무현장에서 인턴쉽을 통해 체험하도록 하여 이론과 실무의 격차를 해소하고, 학습동기 유발 및 실무적응력을 배양할 수 있도록 함.

국내인턴쉽(장기)ICT학점이수인턴제2

학교강의를 통해 취득한 이론적지식을 실무현장에서 인턴쉽을 통해 체험하도록 하여 이론과 실무의 격차를 해소하고, 학습동기 유발 및 실무적응력을 배양할 수 있도록 함.

국내인턴쉽(장기)ICT학점이수인턴제3

학교강의를 통해 취득한 이론적지식을 실무현장에서 인턴쉽을 통해 체험하도록 하여 이론과 실무의 격차를 해소하고, 학습동기 유발 및 실무적응력을 배양할 수 있도록 함.

국내인턴쉽(장기)ICT학점이수인턴제4

학교강의를 통해 취득한 이론적지식을 실무현장에서 인턴쉽을 통해 체험하도록 하여 이론과 실무의 격차를 해소하고, 학습동기 유발 및 실무적응력을 배양할 수 있도록 함.

국내인턴쉽(장기)1

본 인턴쉽 과정은 대학교육과정의 일부를 산업체의 현장실습을 통해 실무능력을 향상시켜 현장 적응력과 응용력을 함양한다.(4학기 이상 이수한 재학생으로 정규학기 인턴쉽 교과목 개설 운영 학과에서 선발된 학생은 인턴쉽 인정 국내 관련기관에서 16주(총 640시간) 이상의 현장 실습과정을 이수하면 12학점을 인정한다)

국내인턴쉽(장기)2

본 인턴쉽 과정은 대학교육과정의 일부를 산업체의 현장실습을 통해 실무능력을 향상시켜 현장 적응력과 응용력을 함양한다.(4학기 이상 이수한 재학생으로 정규학기 인턴쉽 교과목 개설 운영 학과에서 선발된 학생은 인턴쉽 인정 국내 관련기관에서 16주(총 640시간) 이상의 현장 실습과정을 이수하면 12학점을 인정한다)

국내인턴쉽(장기)3

본 인턴쉽 과정은 대학교육과정의 일부를 산업체의 현장실습을 통해 실무능력을 향상시켜 현장 적응력과 응용력을 함양한다.(4학기 이상 이수한 재학생으로 정규학기 인턴쉽 교과목 개설 운영 학과에서 선발된 학생은 인턴쉽 인정 국내 관련기관에서 16주(총 640시간) 이상의 현장 실습과정을 이수하면 12학점을 인정한다)

국내인턴쉽(장기)4

본 인턴쉽 과정은 대학교육과정의 일부를 산업체의 현장실습을 통해 실무능력을 향상시켜 현장 적응력과 응용력을 함양한다.(4학기 이상 이수한 재학생으로 정규학기 인턴쉽 교과목 개설 운영 학과에서 선발된 학생은 인턴쉽 인정 국내 관련기관에서 16주(총 640시간) 이상의 현장 실습과정을 이수하면 12학점을 인정한다)

빅데이터분석및응용

빅데이터 기본 개념을 이해하고 빅데이터의 생성, 처리, 가공, 관리, 분석, 특성, 해석 등 전반적인 지식을 습득한다. 또한, 관련 프로그램 실습을 통해 응용 능력을 향상시킨다.

텍스트마이닝

비정형 빅데이터 분석의 핵심으로, 텍스트 마이닝 기법의 이론 및 접근방법을 공부하고 이를 통해 텍스트 분석 및 활용 능력을 향상시킨다.

다변량데이터분석

다변량 데이터 이해, 정규분포, 등 다변량분석의 기본 이론을 습득하고, 예제 실습을 통해 응용 능력을 향상시킨다.

웹·앱프로그래밍

웹 및 앱 프로그램 설계 및 방법에 관하여 공부하고, 프로그래밍 언어 능력을 습득한다.

통계적데이터마이닝

데이터에 존재하는 의미 있는 정보를 추출하여 분석하는 통계적 이론 및 기법을 이해하고, 여러 문제를 해결하는 활용 능력을 습득한다.