인공지능학과
인공지능학과
- Department of Artificial Intelligence
교육 목표
인공지능 분야에서 요구하는 다양한 형태로 제공되는 데이터 특성을 체계화하고 자동화 방법을 고안할 수 있는 역량을 갖춘 인재의 육성
- 요구 역량은 대표적으로 알고리즘 최적화, 기계학습, 수리통계, 산업데이터 모델링
- 기초연구를 바탕으로 다양한 분야에서 인공지능을 활용할 수 있는 인재의 육성
전공 및 연구분야
전공분야: 인공지능
연구분야: 알고리즘 기반 머신러닝, Deep Neural Network, Convolution Neural Network, Recurrent Neural Network
참여 교수
성명 | 최종학위 | 전공분야 | 연구분야 |
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고선우 | 공학박사 | 산업공학 | 선형모형 및 딥러닝 |
한동숭 | 이학박사 | 수학 | CNN |
박경수 | 이학박사 | 수학 | 강화학습, RNN |
민정익 | 공학박사 | 산업공학 | 최적화 및 알고리즘 |
권수태 | 공학박사 | 산업공학 | 최적화 및 알고리즘 |
박성희 | 이학박사 | 수학 | 딥러닝 |
한동욱 | 경영공학박사 | 경영과학 | 대용량데이터분석 |
교육과정
- 선수과목
- 타계열 전공자는 주임교수의 지도에 따라 전공 관련분야에서 지정한 3과목(9학점)을 이수하여야 한다.
- 논문지도와 논문심사 청구자격
- 석사과정의 지도교수는 입학 후 6개월 이내에 학생의 신청에 의하여 선임한다. 다만, 학생이 신청하지 아니한 경우 학과 운영위원회에서 결정한다.
- 논문심사의 청구자격은 지도교수와 국내외 학술지에 1편 이상의 논문을 게재한 경우 논문심사 자격을 부여한다. 연구실적 게제논문은 지도교수를 제외한 환산지수가 100% 이상이어야 한다.
학점 이수 로드맵
구분 | 학기 | 이수 교과목명 | 학점 | 비고 |
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인공지능 전공 |
1학기 |
인공지능개론 확률 및 통계학 선형대수학 정보이론 인공지능 프로그래밍 |
3 3 3 3 3 |
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2학기 | Deep Leaning Ⅰ Data Mining 인공지능 Algorithm 최적화이론 뇌과학 개론 |
3 3 3 3 3 |
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3학기 | 컴퓨터 비전 Deep Leaning Ⅱ HCI설계 강화학습 인공지능세미나 |
3 3 3 3 3 |
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4학기 | 논문지도 | P |