AI융합교육전공
AI융합교육전공
- Department of Artificial Intelligence
- 학위수여명: 교육학석사 (AI융합교육전공)
교육 목표
- 다양한 형태로 제공되는 데이터 특성을 체계화하고 자동화 방법을 고안할 수 있는 역량을 갖춘 교육 인재의 육성
- ○ 알고리즘 최적화, 기계학습, 수리통계, 산업데이터 모델링
- ○ 기초연구를 바탕으로 교육 분야에서 인공지능을 교육할 수 있는 인재의 육성
- ○ 전공분야: 인공지능
- ○ 연구분야: 알고리즘 기반 머신 러닝, Deep Neural Network, Convolution Neural Network, Recurrent Neural Network, 생성 모델
전임교원 명단
교수명 | 최종학위 | 전공분야 | 연구분야 |
---|---|---|---|
고선우 | 공학박사 | 산업공학 | 확률통계, 딥러닝 |
권수태 | 공학박사 | 산업공학 | 최적화이론, 기계공학 |
이근호 | 공학박사 | 전기공학 | 인공지능 개론, 신호이론 |
민정익 |
공학박사 |
산업공학 |
강화학습, 선형대수 |
송주환 | 이학박사 | 컴퓨터공학 | 파이썬프로그래밍, 영상이론 |
김영수 | 공학박사 | 컴퓨터공학 | 자연어처리, 로봇비전 |
전공자 범위
- 공학계열, 경상계열, 농학계열, 이학계열의 졸업생은 전공자로 인정
- 타계열 전공자는 주임교수의 지도에 따라 전공 관련분야에서 지정한 3과목(6학점)을 이수하여야 한다.
학기별 개설 교과목 (수업연한: 5학기)
학기 | 구분 | 학수번호 | 교과목명 | 학점 | 비고 |
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1 | 전필 | 491201 | 인공지능개론 | 2 | |
전선 | 491301 | 선형대수학 | 2 | ||
전필 | 491202 | 인공지능프로그래밍 | 2 | ||
2 | 전필 | 491203 | 빅데이터분석 | 2 | |
전선 | 491302 | 인공지능알고리즘 | 2 | ||
전필 | 491204 | 확률및통계학 | 2 | ||
전선 | 491303 | 최적화이론 | 2 | ||
3 | 전필 | 491205 | 딥러닝 | 2 | |
전필 | 491206 | 기계학습 | 2 | ||
전필 | 491207 | 영상분석 | 2 | ||
전선 | 491304 | 인공지능시대의사고 | 2 | ||
4 | 전선 | 491305 | 비지도학습 | 2 | |
전선 | 491306 | 컴퓨터비전 | 2 | ||
전필 | 491208 | 강화학습 | 2 | ||
5 | 전선 | 491307 | 유전알고리즘 | 2 | |
전선 | 491308 | 인공지능세미나 | 2 | ||
전선 | 491309 | 자연어처리(LLM) | 2 |