소프트웨어융합대학원

주요 과목 소개

프로그래밍특론 (Advanced Programming)

파이썬 프로그래밍 언어를 이용하여 기초적인 프로그래밍 스킬을 학습하여 전공과정을 이수하는데 필요한 기초를 다질수 있도록 한다.

자료구조및알고리즘 (Data Structure and Algorithm)

문제 해결에 필요한 다양한 자료구조들의 개념 및 사용법과 알고리즘 기술에 필요한 원칙과 기법에 대해 소개하며, 스택(stack), 큐(queue), 정렬(sorting), 검색(searching) 등을 구현하고 분석한다.

데이터분석 (Data Analysis)

공공 데이터를 활용하여 데이터 전처리, 데이터 시각화등을 다루며, 알고리즘을 이용하여 인공지능 예측 모델을 학습한다.

컴퓨터시스템과클라우드 (Computer System and Cloud)

인터넷 기반의 컴퓨팅 환경인 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 개요, 현황, 구축, 서비스 전환 전략 및 운영과 활용을 다룬다. 국내 및 국외 클라우드 서비스 이해와 클라우드 서비스에서 제공하는 서버, 스토리지, 네트워크 및 Database 서비스에 대한 실습을 통해 클라우드 컴퓨팅 서비스를 이해하고 실습을 통한 데이터분석 플랫폼에 대한 아키텍쳐를 연구한다.

웹서비스구축 (Web Service Establishment)

웹서비스 최신 기술에 대해서 이론을 학습하고 실습을 통해서 구현 능력을 개발한다. 또한 공개된 실제 웹서비스 플랫폼을 활용하여 프로젝트를 실시하고 토론한다.

데이터엔지니어링 (Data Engineering)

데이터베이스(DB)는 대용량의 지식과 정보를 저장하는 장치이다. 데이터베이스는 정보를 추출하고 가공하여 데이터를 분석(Analysis)하고, 시각화(Visualisation)하여 사용자에게 정보와 인사이트를 제공하는데 사용된다. 데이터는 정형 데이터(가로x세로 형태의 데이터)와 비정형 데이터(NoSQL, 형태가 일정하지 않은 데이터)로 나뉜다. 이 수업에서는 MySQL을 사용하여 정형 데이터를 주로 다룬다. MySQL을 사용하여 정형 데이터를 저장하고, 조건문(query)을 통해 필요한 내용을 가공/추출하며, 클라이언트에게 필요한 정보를 제공하기 위해 데이터를 입력/출력하는 실습을 진행한다. 수업은 DB소프트웨어(MySQL Workbench) 및 간략한 코딩(SQL)을 강사를 따라 입력하며, 실습하는 방식으로 진행된다. 또한 공공데이터(Public Data)의 활용 방안, 가공을 마친 데이터를 사용자에게 웹 및 모바일로 전달하는 방법에 대해서도 알아본다.

DevOps & Deployment (DevOps & Deployment)

인공지능 모델이나 소프트웨어의 개선사항을 반영하기 위한 지속적인 통합과 코드 분석 등의 자동화 기술에 대해서 학습한다. 또한 클라우드에 배포하는 자동화 기술에 대해서 학습한다.

딥러닝특론 (Advanced Deep Learning)

딥러닝(Deep Learning)의 기본 원리를 이해하고 다양한 딥러닝 알고리즘을 학습하여, 이를 토대로 딥러닝 실습 프로젝트를 수행하고 네트워크 모델의 설계와 응용 원리를 학습한다.

클라우드와AI (Cloud and AI)

클라우드와 에지시스템에 데이터가 저장, 처리, 분석되는 과정에 대한 실용적인 이슈를 다룬다. 학생들은 클라우드 컴퓨팅시스템과, 에지 디바이스, 대규모 데이터수집, 초고속 데이터처리 시스템을 실습한다. 특히 이런 시스템을 활용하여 딥러닝 및 인공지능 응용이 어떻게 효율적으로 처리될 수 있는지를 중심으로 실습을 진행한다.

인공지능수학 (Mathematics Fundamentals for Artificial Intelligence)

인공지능 기술의 기반 원리를 구성하는 수학적 요소인 선형대수학, 확률론 등을 배우고 연습문제를 직접 해결해 봄으로써 인공지능을 가능하게 하는 배경을 이해한다.

풀스택서비스구축 (Full-Stack Service Establishment)

인공지능 모델을 적용하는 백엔드와 프론트엔드 소프트웨어 구현 기술을 활용하여, 동작하는 서비스 개발을 하는 프로젝트를 수행하며 익힌다.

소프트웨어기초응용 (Basic Application of Software)

크로스 플랫폼 프레임워크를 활용해 다양한 영역에서 실용적으로 모바일 앱을 만드는 방법에 대해 학습한다. 공공 데이터를 이용해 앱을 만들고 구글플레이 스토어에 배포하는 과정을 살펴본다.

인공지능기초응용I (Basic Application of Artificial Intelligence I)

인간의 시각 (vision)을 모사하는 컴퓨터 비전 분야에 적용된 인공지능 기술의 기초를 배우고, low-level 영상처리 및 high-level 태스크인 이미지 분류, 객체 인식, 장면 검출 등의 프로젝트를 통하여 시각 인공지능 분야의 기본 지식을 확보한다.

인공지능기초응용II (Basic Application of Artificial Intelligence II)

인공지능을 활용한 자연어 처리의 기본 원리와 응용 사례를 학습한다. 기계번역, 문서요약, 텍스트 마이닝, 감성분석 등 여러 가지 자연어 처리 응용 기술을 배우고, 이를 활용하는 다양한 실제 시스템 예제를 다룬다.

인공지능기초응용III (Basic Application of Artificial Intelligence III)

머신러닝 모델을 활용한 AI 응용시스템을 구축할 때 발생하는 기술적인 문제들을 이론 및 실습을 통해 학습한다. 데이터 파이프라인과, 데이터 검증, 모델 아키텍처 및 튜닝, 그리고 ML모델을 제공하는 시스템까지 전반적인 분야를 다루며, 실전에서 쓰이는 ML 시스템들의 사례들을 살펴본다.

인공지능응용프로젝트 (AI Application Project)

다양한 분야의 딥러닝 기반 기본 모델 네트워크와 최신 기술 논문을 리뷰하고, 딥러닝 모델 기반 추론 기능을 제공할 수 있는 프로그램 개발 프로젝트를 수행한다.

인공지능과산업 (AI and Industry)

인공지능이 현대 산업 체계에 미치는 영향을 이해하고 분석함으로써, 이후에 인공지능기술이 산업의 발전에 기여할 수 있는 가능성을 탐색한다.

글로벌커리어세미나 (Seminar on Global Career)

인공지능 응용 분야에 종사하는 국내외 전문가들을 초청하여 특강 형태의 세미나를 행한다.

캡스톤프로젝트 (Capstone Project)

학생들이 2-4인으로 팀을 구성한 후, 학생들 스스로 설정한 주제로 프로젝트를 진행하고, 개발하여 완성시키는 것을 목표로 한다. 이를 위해 제안서 발표, 중간 보고, 최종 발표 등 현업에서의 프로젝트 수행 과정을 그대로 진행하여, 자기주도적인 프로젝트 수행 능력을 기른다.