전공소개

교과목개요

교과목명 교과목개요
컴퓨터사이언스개론 Fundamental of Computer Science 컴퓨터의 가장 기본인 0과 1의 비트 표현에서부터 모바일, 빅데이터, 사물인터넷까지 IT 기술의 최신 동향을 이해하고 학습한다.
오픈소프트웨어 Open Source Software 오픈소프트웨어란 소프트웨어의 저작권자가 해당 소스코드를 공개해 이를 사용, 복제, 수정, 배포할 수 있는 권한을 부여한 소프트웨어로서 자유로운 접근으로 인해 인공지능의 기술혁신을 가속화 할 수 있으므로 이에 대한 사용법을 공유하고 학습한다.
인터렉티브프로그래밍 InteractiveProgram HTML/CSS, Javascript를 사용하여 정적인 UI에 인터렉션과 동적 데이터를 적용할 수 있는 프로그래밍부터 웹 시스템 활용 콘텐츠를 이용할 수 있는 정보표현의 방법을 익히고 디지털 사고력 증진을 학습한다.
BIMAC창의설계 BIMAC Creative Design Big Data, IoT, Mobil, Artificial Intelligence, Cloud 에 적용 가능한 문제와 해결과정, 팀웍, 아이디어 개발 기법과 설계프로세스를 이해하고, 창의력을 중심으로 기초적 문제해결능력을 증진하도록 학습한다.
BIMAC프로그래밍기초 BIMAC Programing Basics Big Data, IoT, Mobil, Artificial Intelligence, Cloud 에 적용 가능한 프로그래밍에 대한 기초적인 방법론을 학습하며, 실습과 이론을 병행하여 다양한 프로그래밍을 경험하도록 학습한다.
자료구조 Data Structure 자료구조는 컴퓨터 관련 전공의 가장 핵심적인 기초 과목으로서, data와 알고리즘의 관계 및 배열, 연결리스트, 스택과 큐, 트리, 정렬 및 탐색, 해싱 등을 학습한다.
컴퓨터구조 Computer Architecture 컴퓨터의 기본적인 구성 및 설계에 대한 개념과 기법을 소개하고, 자료의 표현, 연산, 인스트럭션과 주소 지정 방식, 인스트럭션의 수행과 제어, 레지스터의 기능과 전송 등의 연산 장치, 제어장치, 기억장치, 입출력 장치의 기본 기능과 구조를 학습한다.
데이터베이스 Database 정보화 사회에서 필요한 대량의 데이터를 컴퓨터에 구조화하여 저장하고 효율적으로 자료를 관리 및 검색하기 위한 데이터베이스의 기본 개념, 데이터모델링의 개념, 데이터베이스 관리시스템 (DBMS)의 구조와 기능, 데이터베이스의 설계 방법과 구현 방법, 질의 언어(SQL) 등을 학습하고 실용 데이터베이스 시스템을 이용하여 주요 사례를 기반으로 시스템 구축을 실습한다.
컴퓨터운영체제 Computer Operation System 컴퓨터 하드웨어의 효율적 운영을 위하여 사용되는 운영체제의 내부 이론을 기본 개념과 처리기 스케쥴링, 기억장치 경영, 가상기억장치, 병행 프로세스의 동기화, 교착상태 처리, 디스크 스케쥴링 등으로 세분하여 심도 있게 학습한다.
컴퓨터통신 Computer Networks WAN과 라우팅, 인터네트워크 운영체제, TCP/IP 프로토콜의 동작, IP 주소설정과 서브네트워크 할당, 라우팅 프로토콜의 동작 원리, VLAN 등을 학습한다. 라우터의 IOS를 숙지하고 주어진 IP주소를 가지고 서브네트워크를 설계 및 구축할 수 있도록 하며, ACL의 사용 방법과 동작원리를 이해하고 실제 라우터에 이를 적용함으로써 라우터를 이용한 네트워크 보안 방법을 실습한다.
웹프로그래밍 Web Programming IT 기술의 중요한 부분을 차지하는 웹 개발 기술에 대해 학습한다. 웹 문서에서 필요한 HTML/CSS, 자바스크립트, XHTML, 자바 애플릿 등에 대해 학습하며, 실습을 통하여 데이터베이스와 멀티미디어를 활용한 역동적인 웹 페이지를 구성하는 능력을 배양한다.
인공지능개론 Fundamental of Artificial Intelligence 인공지능의 원리와 방법 및 활용 분야를 개괄적으로 살펴봄으로써 미래의 창의적 융합인재가 갖추어야 할 소양을 함양하며 빅데이터 시대에 적합한 문제해결능력과 사회변화를 배우며 통찰력을 키운다.
인공지능통계수학 Artificial Intelligence Statistics 인공지능에 있어 필수적인 기초 수학 중 하나인 통계에 대해 학습한다. 빅데이터 통계에 대한 기초 개념과 선형 회귀 분석, 로지스틱 회귀 분석, 미분경사법과 같은 개념을 배우고 예제로 학습한다.
데이터마이닝 Data Mining 데이터마이닝은 대용량 데이터에서 유용한 패턴을 찾기 위한 이론과 기법을 의미한다. 데이터마이닝은 웹, 사기 탐지, 추천 시스템, 사이버 보안 등 중요한 응용에 활용되고 있다. 본 과목에서는 데이터마이닝을 위한 중요 알고리즘과 이론을 설명한다.
인공지능기반소프트웨어공학 Artificial Intelligence Based Software Engineering 인공지능 소프트웨어 개발 원리를 배우고 올바르고 성능 좋은 소프트웨어를 구분하고 개발할 수 있는 사고력, 자신감, 능력을 배운다.
오픈소프트웨어기계학습 Open Source Software Machine Learning 다양한 응용들에서 좋은 성과를 나타낸 것으로 알려진 기초적인 기계학습 알고리즘들을 다룬다. 이론을 통해 알고리즘들의 원리를 배우며 오픈 소프트웨어를 적용하여 실습을 진행하고 개념을 익힌다.
패턴인식 Pattern Recognition 패턴인식을 위해 필요한 세선화 기법과 clustering, classification을 위한 통계적 접근방법이나 신경망 접근방법 등을 다룬다.
모바일지능형소프트웨어 Mobile Intelligent Software 모바일에 적용 가능한 인공지능 환경에 대해 파이썬과 같은 프로그램을 이용하여 앱 개발 기술에 대하여 학습한다. 모바일 지능형 소프트웨어 전문가를 목표로 기초부터 응용까지 전반적인 내용을 학습한다.
정보이론 Information Protection 컴퓨터 시스템과 네트워크를 통해 유통되는 정보를 안전하게 보호하기 위한 기초 지식과 인공지능을 활용하는 사례들에 대해 전반적으로 배우며 데이터 정보이론을 습득할 수 있는 과목이다.
자연어처리 Natural Language Processing 컴퓨터를 이용하여 인간의 언어를 이해하고 생성하기 위한 자연어처리의 핵심 원리와 규칙기반, 통계기반, 그리고 딥러닝 기반의 자연어처리 접근법을 학습한다. 자연어처리 기술을 이용한 대화시스템, 기계번역, 정보검색, 텍스트 마이닝 분석 등에 대한 응용 기술에 대해서 다양한 응용 사례를 학습한다.
종합설계프로젝트 Capstone Design Project 산업체와 연계한 프로젝트를 수행함으로서 연구, 개발의 계획 수립에서 설계, 구현 및 운용에 이르기까지의 연구 및 개발을 위한 구조적으로 체계화된 프로젝트 수행방법에 대하여 학습한다. 빅데이터를 활용한 공학적 이론과 도구를 배우고 인공지능을 적용할 수 있는 실무 능력 배양을 학습한다.
고급인공지능:딥러닝 Advanced Artificial Intelligence:Deep Learning 딥러닝의 기초가 되는 신경망의 원리, 딥러닝의 학습 원리, 그리고 딥러닝을 위한 다양한 모델들을 학습하도록 한다. 이를 위하여 CNN, RNN, LSTM, Attention Mechanism, Sequence-to-Sequence 모델의 학습 원리와 이를 이용한 응용 시스템에 대하여 학습한다.
컴퓨터비전 Computer Vision 컴퓨터비전은 학계와 산업계 모두에서 가장 빠르게 발전하는 인공 지능 분야로, 3차원 세계를 기록한 사진 및 동영상과 같은 시작정보들을 획득, 처리, 분석, 이해할수 있는 방법을 학습한다.
인공지능실무프로젝트 Practice Project of Artificial Intelligence 인공지능과 빅데이터 분석을 이용하여 머신러닝을 통해 빅 데이터를 분석하고, 동시에 새로운 비즈니스에 적용가능 하도록 산업현장 전문가에 의한 교육과 함께 논리적 프로세서 진행과정을 학습한다. 아이디어를 도출하고 기획서를 작성하고 아이디어를 개념화하며 발표할 수 있도록 진행한다.