인공지능 전공

전공 소개

소프트웨어융합대학원 인공지능전공 과정은 혁신성장을 주도하는 핵심으로 각광받고 있는 인공지능 분야의 전문인력을 배출할 수 있도록 체계적이고 실전 중심의 교육과정을 제공하고자 합니다.

본 전공은 기술 및 연구 중심에서 한발짝 더 나아가, 실제 산업현장에서 접목 가능한 실용적인 학문을 추구하며, 이를 통해 새로운 비즈니스 기회를 창출하고 기존의 기술과 인공지능을 융합하여 산업 경쟁력 강화 및 생산력 향상에 기여하고자 합니다.

이를 위하여 실무 현장 전문가를 포함하는 교강사진을 구성하고, 인공지능 기반지식, 응용 및 활용과정, 실전형 프로젝트 등의 다양한 교과과정을 제공하며, 궁극적으로는 인공지능 분야의 영역 및 저변을 확대하고자 합니다.

교육 목표

– 성장과 수요에 비해 공급이 현저히 부족한 인공지능 분야의 전문인력을 양성합니다.
– 인공지능을 접목한 비즈니스 모델 발굴부터 실제 산업현장에서의 활용에 이르기까지 인공지능 기술의 저변 확대 및 산업 경쟁력 강화에 기여합니다.
– 인공지능 분야의 새로운 영역을 창출할 수 있는 인재를 양성하고 이를 통해 긍정적이고 바람직한 인공지능의 미래를 제시합니다.

특성과 차별점

Q. 인공지능 전공은 어떤 것에 목적을 둔 교육 프로그램인가요?

A. 21세기 정보기술은 이제 인공지능으로 귀결되고 있습니다. 테크놀로지의 핵이라고 일컬을 수 있는 인공지능의 성장 가능성과 잠재력은 미래사회에서 가장 중요한 이정표가 될 것입니다.
하지만 이러한 인공지능의 성장과 수요에 비해 필요한 전문인력의 공급은 현저히 부족한 실정입니다. 이에 국민대학교 소프트웨어융합대학원 인공지능전공은 인공지능 분야의 다양한 전문인력을 배출할 수 있도록 체계적이고 실전 중심의 교육과정을 제공하고자 합니다.
또한 기술 및 연구 중심에서 한발짝 더 나아가, 실제 산업현장에서 접목 가능한 실용적인 학문을 추구하며, 이를 통해 새로운 비즈니스 기회를 창출하고 기존의 기술과 인공지능을 융합하여 인공지능 분야의 영역과 저변을 확대하고자 합니다.

 

Q. 인공지능 전공에서는 어떤 내용의 교육이 이루어지나요?

A. 인공지능 전공 과정에서는 실무 현장 전문가를 포함하는 교강사진을 구성하고, 인공지능 기반지식, 응용 및 활용과정, 실전형 프로젝트 등의 다양한 교과과정을 제공합니다.
또한 인공지능을 접목한 비즈니스 모델 발굴부터 실제 산업현장에서의 활용에 이르기까지 인공지능 기술의 A부터 Z까지를 다루게 됩니다. 이를 통하여 학생들은 인공지능 분야의 새로운 영역을 창출할 수 있는 인재로 성장하고, 긍정적이고 바람직한 인공지능의 미래를 제시할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.

 
아래는 인공지능 전공 과정에서 다루게 되는 교과목의 일부입니다.

· 인공지능 개론 (Introduction to Artificial Intelligence)
· 기계학습 기초 및 응용 (Machine Learning Fundamentals and Application)
· 자연어처리 기초 및 응용 (Natural Language Processing Fundamentals and Application)
· 로보틱스 기초 및 응용 (Robotics Fundamentals and Application)
· 빅데이터 분석 및 응용 (Big Data Analysis and Application)
· 컴퓨터비전과 음성인식 (Computer Vision and Voice Recognition)
· 인공지능 시대의 콘텐츠와 미디어 (Contents and Media in AI era)
· 인공지능 사회의 비즈니스와 미래 (Business and Future of AI Society)
· 인공지능 법제 및 정책 연구 (Artificial Intelligence Law and Policy)

 

Q. 인공지능 전공 학위 취득 후 어떤 경로의 사회 진출이 가능할까요?

A. 인공지능의 활용분야는 그 한계를 가늠하기 힘들 정도로 기업과 사회, 그리고 일상생활의 각 분야에 퍼져가고 있습니다. 본 전공의 차별화된 교과과정 및 다양한 기업과의 연계를 통한 학위 취득 후에는 각자의 관심 영역에 맞추어 공공 및 민간 기업의 혁신을 주도하는 핵심 영역에 진출할 수 있게 됩니다. 또한 국민대학교의 우수한 창업 지원 인프라 및 전문기관 활용을 통하여 창업의 기회도 제공됩니다.

 

Q. 인공지능 전공의 다른 교육 프로그램과 구별되는 특징은 무엇인가요?

A. 본 전공의 특징을 요약하면 아래와 같습니다:
– 인공지능 관련 기술, 경영, 정책, 문화 등 사회 전반의 다양한 분야를 아우르는 융합교육과정
– 이론과 실무를 겸비한 실용적인 교육과정
– 학부 전공에 관계 없이 학위과정을 수행할 수 있는 다채로운 커리큘럼
– 현장 경험이 풍부한 산업계 리더들과 전문학자들로 구성된 교수진
– 확보된 교수진을 최대한 활용할 수 있는 Team Teaching System
– 효율적인 과정운영을 통해 1년 6개월 (1년?) 만에 석사학위 취득이 가능함
– 학생 편의를 위한 온라인 수업 (선별된 과목에 한함)
– 기업 연계를 통한 현장 인턴십 기회 제공
– 각자의 전문분야 및 관심분야별 맞춤형 프로젝트 수행
– 국민대학교의 창업 지원 인프라 및 전문기관 활용을 통한 창업 기회 제공
– 해외 단기 연수과정 등을 통한 글로벌 역량 강화

 

Q. 기간도 짧고 강력한 프로그램인데 저도 당장 할 수 있을까요?

A. 네, 물론입니다. 학부 전공에 관계 없이 학위과정을 수행할 수 있는 다채로운 커리큘럼이 제공되며, 현장 경험이 풍부한 산업계 리더들과 전문학자들로 구성된 교수진이 전 과정에 걸쳐 학생들과 긴밀하게 소통하며 프로그램을 이끌어 가기 때문에, 의지와 열정이 있는 여러분이라면 당장 할 수 있습니다.

주요 과목 소개

인공지능 개론 (Introduction to Artificial Intelligence)

인공지능의 개념을 수립하는 과목입니다. 인공지능 용어, 기술적 기초, 필요성, 작동원리, 인공지능의 한계, 활용사례, 전망 등 인공지능의 기초를 다룹니다. 기술적인 지식이나 배경이 없는 학생도 이 강좌를 통하여 인공지능 전공 과정을 이수하는데 필요한 기초를 다지게 됩니다.

 

기계학습 기초 및 응용 (Machine Learning Fundamentals and Application)

기계학습의 기본 개념과 원리, 다양한 학습 방법에 관한 모델 구조와 알고리즘을 익히고 간단한 프로젝트를 수행함으로써 기계학습의 응용 및 활용 방법을 습득하게 됩니다.

 

자연어처리 기초 및 응용 (Natural Language Processing Fundamentals and Application)

자연어처리의 기본 원리와 응용 사례를 학습하는 과목입니다. 기계번역, 문서요약, 텍스트 마이닝, 감성분석 등 여러가지 자연어처리 응용기술을 배우고, 이를 활용하는 다양한 실제 시스템 예제를 다루게 됩니다.

 

빅데이터 분석 및 응용 (Big Data Analysis and Application)

빅데이터의 생성, 수집, 저장 및 관리에 대한 전반적인 프로세스를 학습하고, 빅데이터 분석 및 활용을 위한 다양한 도구들과 처리기법을 익힙니다. 또한 실제 데이터를 활용하여 빅데이터가 산업 및 경영에서 활용되는 사례를 학습합니다.

 

컴퓨터비전과 음성인식 (Computer Vision and Voice Recognition)

컴퓨터비전과 음성정보 처리의 기초 이론 및 기술을 소개하고, 영상 및 음성 인식의 기본 알고리즘을 구현해보게 됩니다.

 

인공지능 시대의 콘텐츠와 미디어 (Contents and Media in AI era)

인공지능을 활용하여 콘텐츠를 직접 만들고 유통하는 과정을 통해서, 인공지능 시대에서의 콘텐츠의 생산 방식, 소비 양식 및 미디어의 역할과 이슈를 도출하고 연구하는 과목입니다.

 

인공지능 사회의 비즈니스와 미래 (Business and Future of AI Society)

인공지능과의 융합으로 만들어지는 미래 사회를 디자인해보는 과목입니다. 인공지능을 활용하는 비즈니스의 기획 및 실현 과정을 통하여 인공지능 시대에 고려해야 할 사회적, 윤리적 영향 및 다양한 영역에서의 기회와 리스크를 다루게 됩니다.

 

인공지능 법제 및 정책 연구 (Artificial Intelligence Law and Policy)

인공지능 관련 국내외 법 및 제도를 학습하고, 인공지능 기술의 발전과 더불어 발생할 수 있는 여러 이슈를 체계적으로 연구하여 추후 유용한 정책을 제안할 수 있는 바탕을 마련하게 됩니다.

인공지능 전공

전공 소개

소프트웨어융합대학원 인공지능전공 과정은 혁신성장을 주도하는 핵심으로 각광받고 있는 인공지능 분야의 전문인력을 배출할 수 있도록 체계적이고 실전 중심의 교육과정을 제공하고자 합니다.

본 전공은 기술 및 연구 중심에서 한발짝 더 나아가, 실제 산업현장에서 접목 가능한 실용적인 학문을 추구하며, 이를 통해 새로운 비즈니스 기회를 창출하고 기존의 기술과 인공지능을 융합하여 산업 경쟁력 강화 및 생산력 향상에 기여하고자 합니다.

이를 위하여 실무 현장 전문가를 포함하는 교강사진을 구성하고, 인공지능 기반지식, 응용 및 활용과정, 실전형 프로젝트 등의 다양한 교과과정을 제공하며, 궁극적으로는 인공지능 분야의 영역 및 저변을 확대하고자 합니다.

교육 목표

– 성장과 수요에 비해 공급이 현저히 부족한 인공지능 분야의 전문인력을 양성합니다.
– 인공지능을 접목한 비즈니스 모델 발굴부터 실제 산업현장에서의 활용에 이르기까지 인공지능 기술의 저변 확대 및 산업 경쟁력 강화에 기여합니다.
– 인공지능 분야의 새로운 영역을 창출할 수 있는 인재를 양성하고 이를 통해 긍정적이고 바람직한 인공지능의 미래를 제시합니다.

특성과 차별점

Q. 인공지능 전공은 어떤 것에 목적을 둔 교육 프로그램인가요?

A. 21세기 정보기술은 이제 인공지능으로 귀결되고 있습니다. 테크놀로지의 핵이라고 일컬을 수 있는 인공지능의 성장 가능성과 잠재력은 미래사회에서 가장 중요한 이정표가 될 것입니다.
하지만 이러한 인공지능의 성장과 수요에 비해 필요한 전문인력의 공급은 현저히 부족한 실정입니다. 이에 국민대학교 소프트웨어융합대학원 인공지능전공은 인공지능 분야의 다양한 전문인력을 배출할 수 있도록 체계적이고 실전 중심의 교육과정을 제공하고자 합니다.
또한 기술 및 연구 중심에서 한발짝 더 나아가, 실제 산업현장에서 접목 가능한 실용적인 학문을 추구하며, 이를 통해 새로운 비즈니스 기회를 창출하고 기존의 기술과 인공지능을 융합하여 인공지능 분야의 영역과 저변을 확대하고자 합니다.

 

Q. 인공지능 전공에서는 어떤 내용의 교육이 이루어지나요?

A. 인공지능 전공 과정에서는 실무 현장 전문가를 포함하는 교강사진을 구성하고, 인공지능 기반지식, 응용 및 활용과정, 실전형 프로젝트 등의 다양한 교과과정을 제공합니다.
또한 인공지능을 접목한 비즈니스 모델 발굴부터 실제 산업현장에서의 활용에 이르기까지 인공지능 기술의 A부터 Z까지를 다루게 됩니다. 이를 통하여 학생들은 인공지능 분야의 새로운 영역을 창출할 수 있는 인재로 성장하고, 긍정적이고 바람직한 인공지능의 미래를 제시할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.

 
아래는 인공지능 전공 과정에서 다루게 되는 교과목의 일부입니다.

· 인공지능 개론 (Introduction to Artificial Intelligence)
· 기계학습 기초 및 응용 (Machine Learning Fundamentals and Application)
· 자연어처리 기초 및 응용 (Natural Language Processing Fundamentals and Application)
· 로보틱스 기초 및 응용 (Robotics Fundamentals and Application)
· 빅데이터 분석 및 응용 (Big Data Analysis and Application)
· 컴퓨터비전과 음성인식 (Computer Vision and Voice Recognition)
· 인공지능 시대의 콘텐츠와 미디어 (Contents and Media in AI era)
· 인공지능 사회의 비즈니스와 미래 (Business and Future of AI Society)
· 인공지능 법제 및 정책 연구 (Artificial Intelligence Law and Policy)

 

Q. 인공지능 전공 학위 취득 후 어떤 경로의 사회 진출이 가능할까요?

A. 인공지능의 활용분야는 그 한계를 가늠하기 힘들 정도로 기업과 사회, 그리고 일상생활의 각 분야에 퍼져가고 있습니다. 본 전공의 차별화된 교과과정 및 다양한 기업과의 연계를 통한 학위 취득 후에는 각자의 관심 영역에 맞추어 공공 및 민간 기업의 혁신을 주도하는 핵심 영역에 진출할 수 있게 됩니다. 또한 국민대학교의 우수한 창업 지원 인프라 및 전문기관 활용을 통하여 창업의 기회도 제공됩니다.

 

Q. 인공지능 전공의 다른 교육 프로그램과 구별되는 특징은 무엇인가요?

A. 본 전공의 특징을 요약하면 아래와 같습니다:
– 인공지능 관련 기술, 경영, 정책, 문화 등 사회 전반의 다양한 분야를 아우르는 융합교육과정
– 이론과 실무를 겸비한 실용적인 교육과정
– 학부 전공에 관계 없이 학위과정을 수행할 수 있는 다채로운 커리큘럼
– 현장 경험이 풍부한 산업계 리더들과 전문학자들로 구성된 교수진
– 확보된 교수진을 최대한 활용할 수 있는 Team Teaching System
– 효율적인 과정운영을 통해 1년 6개월 (1년?) 만에 석사학위 취득이 가능함
– 학생 편의를 위한 온라인 수업 (선별된 과목에 한함)
– 기업 연계를 통한 현장 인턴십 기회 제공
– 각자의 전문분야 및 관심분야별 맞춤형 프로젝트 수행
– 국민대학교의 창업 지원 인프라 및 전문기관 활용을 통한 창업 기회 제공
– 해외 단기 연수과정 등을 통한 글로벌 역량 강화

 

Q. 기간도 짧고 강력한 프로그램인데 저도 당장 할 수 있을까요?

A. 네, 물론입니다. 학부 전공에 관계 없이 학위과정을 수행할 수 있는 다채로운 커리큘럼이 제공되며, 현장 경험이 풍부한 산업계 리더들과 전문학자들로 구성된 교수진이 전 과정에 걸쳐 학생들과 긴밀하게 소통하며 프로그램을 이끌어 가기 때문에, 의지와 열정이 있는 여러분이라면 당장 할 수 있습니다.

주요 과목 소개

인공지능 개론 (Introduction to Artificial Intelligence)

인공지능의 개념을 수립하는 과목입니다. 인공지능 용어, 기술적 기초, 필요성, 작동원리, 인공지능의 한계, 활용사례, 전망 등 인공지능의 기초를 다룹니다. 기술적인 지식이나 배경이 없는 학생도 이 강좌를 통하여 인공지능 전공 과정을 이수하는데 필요한 기초를 다지게 됩니다.

 

기계학습 기초 및 응용 (Machine Learning Fundamentals and Application)

기계학습의 기본 개념과 원리, 다양한 학습 방법에 관한 모델 구조와 알고리즘을 익히고 간단한 프로젝트를 수행함으로써 기계학습의 응용 및 활용 방법을 습득하게 됩니다.

 

자연어처리 기초 및 응용 (Natural Language Processing Fundamentals and Application)

자연어처리의 기본 원리와 응용 사례를 학습하는 과목입니다. 기계번역, 문서요약, 텍스트 마이닝, 감성분석 등 여러가지 자연어처리 응용기술을 배우고, 이를 활용하는 다양한 실제 시스템 예제를 다루게 됩니다.

 

빅데이터 분석 및 응용 (Big Data Analysis and Application)

빅데이터의 생성, 수집, 저장 및 관리에 대한 전반적인 프로세스를 학습하고, 빅데이터 분석 및 활용을 위한 다양한 도구들과 처리기법을 익힙니다. 또한 실제 데이터를 활용하여 빅데이터가 산업 및 경영에서 활용되는 사례를 학습합니다.

 

컴퓨터비전과 음성인식 (Computer Vision and Voice Recognition)

컴퓨터비전과 음성정보 처리의 기초 이론 및 기술을 소개하고, 영상 및 음성 인식의 기본 알고리즘을 구현해보게 됩니다.

 

인공지능 시대의 콘텐츠와 미디어 (Contents and Media in AI era)

인공지능을 활용하여 콘텐츠를 직접 만들고 유통하는 과정을 통해서, 인공지능 시대에서의 콘텐츠의 생산 방식, 소비 양식 및 미디어의 역할과 이슈를 도출하고 연구하는 과목입니다.

 

인공지능 사회의 비즈니스와 미래 (Business and Future of AI Society)

인공지능과의 융합으로 만들어지는 미래 사회를 디자인해보는 과목입니다. 인공지능을 활용하는 비즈니스의 기획 및 실현 과정을 통하여 인공지능 시대에 고려해야 할 사회적, 윤리적 영향 및 다양한 영역에서의 기회와 리스크를 다루게 됩니다.

 

인공지능 법제 및 정책 연구 (Artificial Intelligence Law and Policy)

인공지능 관련 국내외 법 및 제도를 학습하고, 인공지능 기술의 발전과 더불어 발생할 수 있는 여러 이슈를 체계적으로 연구하여 추후 유용한 정책을 제안할 수 있는 바탕을 마련하게 됩니다.