미래를 주도할 핵심 인재를 양성하는 AI학부 교수진
보기AI·빅데이터 소프트웨어 개발자·연구원, AI·빅데이터 데이터 과학자, AI·빅데이터 서비스 기획자·컨설턴트, 스타트업 창업, CRM, 데이터마이닝, 고객정보분석, 사회여론조사, 인터넷 리서치 관련 업체, 공무원, 대학원 진학 등 국내·외 다양한 산업체, 연구소, 정부 기관의 관련 분야로 진출
빅데이터분석기사, 정보처리기사, 정보처리산업기사등 국가 자격증 및 민간, 국제 자격증을 취득할 수 있는 교육과정을 운영
AI학부에서는 기술의 지속 발전을 위한 다양한 기초학문에 대한 교육을 바탕으로, AI 전공 및 빅데이터 전공을 위한 심화 교육과정으로 구성되어 있습니다.
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(劉鍾榮 / Yoo, Jong Young)
학사 | 성균관대학교 |
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석사 | 서울대학교 |
박사 | 성균관대학교 |
경력 |
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(李完周 / Lee, Wanjoo)
학사 | 연세대학교 |
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석사 | 연세대학교 |
박사 | 연세대학교 |
경력 |
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(金容喆 / Kim, Yong-chul)
학사 | 경희대학교 |
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석사 | 미) 미주리대학교 |
박사 | 미) 미주리대학교 |
경력 |
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(李京宰 / KYUNGJAE LEE)
학사 | 경희대학교 |
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석사 | 연세대학교 |
박사 | 연세대학교 |
경력 |
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(朴鎭洙 / Park, Jinsoo)
학사 | 성균관대학교 |
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석사 | 성균관대학교 |
박사 | 성균관대학교 |
경력 |
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(李仲鎬 / Joongho, Lee)
학사 | 울산대학교 |
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석사 | 울산대학교 |
박사 | 울산대학교 |
경력 |
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(千良河 / Chun yang ha)
학사 | 삼육대학교 |
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석사 | 성균관대학교 |
박사 | 숭실대학교 |
경력 |
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(金銀花 / Kim Eun Hwa)
학사 | 경북대학교 |
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석사 | 경북대학교 |
박사 | 경북대학교 |
경력 |
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( / KIM YOUNG KI)
학사 | 서강대학교 |
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석사 | 서강대학교 |
박사 | 인하대학교 |
경력 |
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학수번호 | 550157A | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 기초전공 | 사수 | 0 |
전공학과(학부) | AI학부 | ||
교과목 | 인공지능·빅데이터의이해 | ||
설명 | AI 학부를 전공하는 학생들이 기본적으로 이해해야 할 제반 분야를 파악하고, 특히 인공지능 및 빅데이터의 개념, 문제해결 방법, 그리고 다양한 분야에 관한 기초적인 지식을 습득한다. |
학수번호 | 560003C | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | 빅데이터(전공) | ||
교과목 | 확률과통계 | ||
설명 | 확률적 문제에 대한 수학적 표현과 정의 및 해법을 습득하고, 확률 및 랜덤변수, 확률 분포, 통계적 추론 및 회귀 등을 공부한다. |
학수번호 | 560001D | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | 빅데이터(전공) | ||
교과목 | 미분적분학 | ||
설명 | 자연과학과 공학의 기초가 되는 미분과 적분에 대한 기본 원리를 이해하고 이를 응용하는 방법을 공부한다. |
학수번호 | 550165C | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 기초전공 | 사수 | 0 |
전공학과(학부) | 빅데이터(전공) | ||
교과목 | 인공지능프로그래밍 | ||
설명 | AI 학부를 전공하는 학생들이 기본적으로 이해해야 할 제반 분야를 파악하고, 특히 인공지능 및 빅데이터의 개념, 문제해결 방법, 그리고 다양한 분야에 관한 기초적인 지식을 습득한다. |
학수번호 | 550157A | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 기초전공 | 사수 | 0 |
전공학과(학부) | 빅데이터(전공) | ||
교과목 | 인공지능·빅데이터의이해 | ||
설명 | AI 학부를 전공하는 학생들이 기본적으로 이해해야 할 제반 분야를 파악하고, 특히 인공지능 및 빅데이터의 개념, 문제해결 방법, 그리고 다양한 분야에 관한 기초적인 지식을 습득한다. |
학수번호 | 560003C | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 확률과통계 | ||
설명 | 확률적 문제에 대한 수학적 표현과 정의 및 해법을 습득하고, 확률 및 랜덤변수, 확률 분포, 통계적 추론 및 회귀 등을 공부한다. |
학수번호 | 560001D | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 미분적분학 | ||
설명 | 자연과학과 공학의 기초가 되는 미분과 적분에 대한 기본 원리를 이해하고 이를 응용하는 방법을 공부한다. |
학수번호 | 550165C | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 기초전공 | 사수 | 0 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 인공지능프로그래밍 | ||
설명 | AI 학부를 전공하는 학생들이 기본적으로 이해해야 할 제반 분야를 파악하고, 특히 인공지능 및 빅데이터의 개념, 문제해결 방법, 그리고 다양한 분야에 관한 기초적인 지식을 습득한다. |
학수번호 | 550157A | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 기초전공 | 사수 | 0 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 인공지능·빅데이터의이해 | ||
설명 | AI 학부를 전공하는 학생들이 기본적으로 이해해야 할 제반 분야를 파악하고, 특히 인공지능 및 빅데이터의 개념, 문제해결 방법, 그리고 다양한 분야에 관한 기초적인 지식을 습득한다. |
학수번호 | 550165C | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 기초전공 | 사수 | 0 |
전공학과(학부) | AI학부 | ||
교과목 | 인공지능프로그래밍 | ||
설명 | AI 학부를 전공하는 학생들이 기본적으로 이해해야 할 제반 분야를 파악하고, 특히 인공지능 및 빅데이터의 개념, 문제해결 방법, 그리고 다양한 분야에 관한 기초적인 지식을 습득한다. |
학수번호 | 560001D | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI학부 | ||
교과목 | 미분적분학 | ||
설명 | 자연과학과 공학의 기초가 되는 미분과 적분에 대한 기본 원리를 이해하고 이를 응용하는 방법을 공부한다. |
학수번호 | 560003C | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI학부 | ||
교과목 | 확률과통계 | ||
설명 | 확률적 문제에 대한 수학적 표현과 정의 및 해법을 습득하고, 확률 및 랜덤변수, 확률 분포, 통계적 추론 및 회귀 등을 공부한다. |
학수번호 | 550031E | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI학부 | ||
교과목 | 인공지능 | ||
설명 | 인공지능의 정의, 논리, 추론, 지식, 지식 표현 방법 및 탐색 등 전반적인 개념을 수학적으로 이해하고 신경망, 유전자 알고리즘, 퍼지이론, 기계학습 및 딥러닝 등 심화 내용을 소개한다. |
학수번호 | 560053E | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | 빅데이터(전공) | ||
교과목 | 자바프로그래밍 | ||
설명 | 프로그래밍 언어인 Java 언어를 실습으로 함수와 객체지향언어를 사용하는 방법을 숙지하며 프로그래밍 능력을 향상시킨다. |
학수번호 | 560011D | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | 빅데이터(전공) | ||
교과목 | AI수학 | ||
설명 | AI 및 빅데이터 분야를 이해하는데 필수적인 수학적 기초 이론과 응용을 학습한다. |
학수번호 | 550173C | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | 빅데이터(전공) | ||
교과목 | 자료구조 | ||
설명 | 다양한 자료구조들의 정의, 특성 등 기본적인 개념을 이해하고, 효율적인 처리 방법을 위한 사용 방법과 응용을 공부한다. |
학수번호 | 550171C | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | 빅데이터(전공) | ||
교과목 | R을이용한데이터분석 | ||
설명 | R을 이용하여 효과적이고 효율적인 데이터 분석을 위한 데이터 저장 및 활용에 대한 기본 원리를 학습한다. |
학수번호 | 550031E | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | 빅데이터(전공) | ||
교과목 | 인공지능 | ||
설명 | 인공지능의 정의, 논리, 추론, 지식, 지식 표현 방법 및 탐색 등 전반적인 개념을 수학적으로 이해하고 신경망, 유전자 알고리즘, 퍼지이론, 기계학습 및 딥러닝 등 심화 내용을 소개한다. |
학수번호 | 550171C | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI학부 | ||
교과목 | R을이용한데이터분석 | ||
설명 | R을 이용하여 효과적이고 효율적인 데이터 분석을 위한 데이터 저장 및 활용에 대한 기본 원리를 학습한다. |
학수번호 | 550173C | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI학부 | ||
교과목 | 자료구조 | ||
설명 | 다양한 자료구조들의 정의, 특성 등 기본적인 개념을 이해하고, 효율적인 처리 방법을 위한 사용 방법과 응용을 공부한다. |
학수번호 | 560011D | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI학부 | ||
교과목 | AI수학 | ||
설명 | AI 및 빅데이터 분야를 이해하는데 필수적인 수학적 기초 이론과 응용을 학습한다. |
학수번호 | 560053E | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI학부 | ||
교과목 | 자바프로그래밍 | ||
설명 | 프로그래밍 언어인 Java 언어를 실습으로 함수와 객체지향언어를 사용하는 방법을 숙지하며 프로그래밍 능력을 향상시킨다. |
학수번호 | 550031E | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 인공지능 | ||
설명 | 인공지능의 정의, 논리, 추론, 지식, 지식 표현 방법 및 탐색 등 전반적인 개념을 수학적으로 이해하고 신경망, 유전자 알고리즘, 퍼지이론, 기계학습 및 딥러닝 등 심화 내용을 소개한다. |
학수번호 | 550171C | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | R을이용한데이터분석 | ||
설명 | R을 이용하여 효과적이고 효율적인 데이터 분석을 위한 데이터 저장 및 활용에 대한 기본 원리를 학습한다. |
학수번호 | 550173C | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 자료구조 | ||
설명 | 다양한 자료구조들의 정의, 특성 등 기본적인 개념을 이해하고, 효율적인 처리 방법을 위한 사용 방법과 응용을 공부한다. |
학수번호 | 560011D | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | AI수학 | ||
설명 | AI 및 빅데이터 분야를 이해하는데 필수적인 수학적 기초 이론과 응용을 학습한다. |
학수번호 | 560053E | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 자바프로그래밍 | ||
설명 | 프로그래밍 언어인 Java 언어를 실습으로 함수와 객체지향언어를 사용하는 방법을 숙지하며 프로그래밍 능력을 향상시킨다. |
학수번호 | 550019E | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 컴퓨터네트워크 | ||
설명 | 컴퓨터 통신의 기본기술, 네트워크 토폴로지와 기본 기술 등을 배우고 ISO의 표준화 모델 계층(layer)의 기능을 이해한다. 또한, 각 계층의 프로토콜에 대해서 공부한다. |
학수번호 | 560063C | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | 빅데이터(전공) | ||
교과목 | 통계적데이터마이닝 | ||
설명 | 데이터에 존재하는 의미 있는 정보를 추출하여 분석하는 통계적 이론 및 기법을 이해하고, 여러 문제를 해결하는 활용 능력을 습득한다. |
학수번호 | 560049C | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | 빅데이터(전공) | ||
교과목 | 웹·앱프로그래밍 | ||
설명 | 웹 및 앱 프로그램 설계 및 방법에 관하여 공부하고, 프로그래밍 언어 능력을 습득한다. |
학수번호 | 560041D | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | 빅데이터(전공) | ||
교과목 | 다변량데이터분석 | ||
설명 | 다변량 데이터 이해, 정규분포, 등 다변량분석의 기본 이론을 습득하고, 예제 실습을 통해 응용 능력을 향상시킨다. |
학수번호 | 560039F | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | 빅데이터(전공) | ||
교과목 | 텍스트마이닝 | ||
설명 | 비정형 빅데이터 분석의 핵심으로, 텍스트 마이닝 기법의 이론 및 접근방법을 공부하고 이를 통해 텍스트 분석 및 활용 능력을 향상시킨다. |
학수번호 | 560031E | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | 빅데이터(전공) | ||
교과목 | 빅데이터분석및응용 | ||
설명 | 빅데이터 기본 개념을 이해하고 빅데이터의 생성, 처리, 가공, 관리, 분석, 특성, 해석 등 전반적인 지식을 습득한다. 또한, 관련 프로그램 실습을 통해 응용 능력을 향상시킨다. |
학수번호 | 550033G | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 운영체제 | ||
설명 | 운영체제, 특히 다중 프로그래밍, 시분할 시스템, 동기 프로세스의 기본 개념을 다룬다. 스케줄링, 메모리 관리, 정보의 공유 및 보호 등의 문제에 관하여 배우고, 실제 시스템 프로그래밍을 개발해 본다. |
학수번호 | 550143E | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 컴퓨터비전 | ||
설명 | 컴퓨터의 시각 정보를 기반으로 한 컴퓨터비전 분야의 기본 이론과 원리를 공부하고, 이를 활용한 응용 능력을 향상시킨다. |
학수번호 | 550163C | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 패턴인식 | ||
설명 | 패턴인식의 이론, 개념과 응용에 대해 공부한다. 머신러닝 및 통계적 접근 방식을 접목하여 특징 분류를 위한 알고리즘을 탐구하며 다양한 응용 능력을 향상시킨다. |
학수번호 | 550179C | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 딥러닝 | ||
설명 | 심층신경망(딥러닝)의 이론 및 기본 개념을 이해하고 그 구현 방법을 소개한다. 또한, 이를 적용하는 방법을 공부한다. |
학수번호 | 550019E | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 컴퓨터네트워크 | ||
설명 | 컴퓨터 통신의 기본기술, 네트워크 토폴로지와 기본 기술 등을 배우고 ISO의 표준화 모델 계층(layer)의 기능을 이해한다. 또한, 각 계층의 프로토콜에 대해서 공부한다. |
학수번호 | 550033G | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 운영체제 | ||
설명 | 운영체제, 특히 다중 프로그래밍, 시분할 시스템, 동기 프로세스의 기본 개념을 다룬다. 스케줄링, 메모리 관리, 정보의 공유 및 보호 등의 문제에 관하여 배우고, 실제 시스템 프로그래밍을 개발해 본다. |
학수번호 | 550143E | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 컴퓨터비전 | ||
설명 | 컴퓨터의 시각 정보를 기반으로 한 컴퓨터비전 분야의 기본 이론과 원리를 공부하고, 이를 활용한 응용 능력을 향상시킨다. |
학수번호 | 550163C | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 패턴인식 | ||
설명 | 패턴인식의 이론, 개념과 응용에 대해 공부한다. 머신러닝 및 통계적 접근 방식을 접목하여 특징 분류를 위한 알고리즘을 탐구하며 다양한 응용 능력을 향상시킨다. |
학수번호 | 550175C | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 2 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 창의적종합설계(캡스톤디자인) | ||
설명 | 전공에서 습득한 지식을 기반으로 창의적인 프로젝트를 설계, 구현, 테스트, 문서화 및 발표를 진행한다. |
학수번호 | 550179C | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 딥러닝 | ||
설명 | 심층신경망(딥러닝)의 이론 및 기본 개념을 이해하고 그 구현 방법을 소개한다. 또한, 이를 적용하는 방법을 공부한다. |
학수번호 | 550201A | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 0 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 국내인턴쉽(장기)ICT학점이수인턴제1 | ||
설명 | 학교강의를 통해 취득한 이론적지식을 실무현장에서 인턴쉽을 통해 체험하도록 하여 이론과 실무의 격차를 해소하고, 학습동기 유발 및 실무적응력을 배양할 수 있도록 함. |
학수번호 | 550203A | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 0 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 국내인턴쉽(장기)ICT학점이수인턴제2 | ||
설명 | 학교강의를 통해 취득한 이론적지식을 실무현장에서 인턴쉽을 통해 체험하도록 하여 이론과 실무의 격차를 해소하고, 학습동기 유발 및 실무적응력을 배양할 수 있도록 함. |
학수번호 | 550205A | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 0 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 국내인턴쉽(장기)ICT학점이수인턴제3 | ||
설명 | 학교강의를 통해 취득한 이론적지식을 실무현장에서 인턴쉽을 통해 체험하도록 하여 이론과 실무의 격차를 해소하고, 학습동기 유발 및 실무적응력을 배양할 수 있도록 함. |
학수번호 | 550207A | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 0 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 국내인턴쉽(장기)ICT학점이수인턴제4 | ||
설명 | 학교강의를 통해 취득한 이론적지식을 실무현장에서 인턴쉽을 통해 체험하도록 하여 이론과 실무의 격차를 해소하고, 학습동기 유발 및 실무적응력을 배양할 수 있도록 함. |
학수번호 | 550231A | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 0 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 국내인턴쉽(장기)1 | ||
설명 | 본 인턴쉽 과정은 대학교육과정의 일부를 산업체의 현장실습을 통해 실무능력을 향상시켜 현장 적응력과 응용력을 함양한다.(4학기 이상 이수한 재학생으로 정규학기 인턴쉽 교과목 개설 운영 학과에서 선발된 학생은 인턴쉽 인정 국내 관련기관에서 16주(총 640시간) 이상의 현장 실습과정을 이수하면 12학점을 인정한다) |
학수번호 | 550233A | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 0 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 국내인턴쉽(장기)2 | ||
설명 | 본 인턴쉽 과정은 대학교육과정의 일부를 산업체의 현장실습을 통해 실무능력을 향상시켜 현장 적응력과 응용력을 함양한다.(4학기 이상 이수한 재학생으로 정규학기 인턴쉽 교과목 개설 운영 학과에서 선발된 학생은 인턴쉽 인정 국내 관련기관에서 16주(총 640시간) 이상의 현장 실습과정을 이수하면 12학점을 인정한다) |
학수번호 | 550235A | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 0 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 국내인턴쉽(장기)3 | ||
설명 | 본 인턴쉽 과정은 대학교육과정의 일부를 산업체의 현장실습을 통해 실무능력을 향상시켜 현장 적응력과 응용력을 함양한다.(4학기 이상 이수한 재학생으로 정규학기 인턴쉽 교과목 개설 운영 학과에서 선발된 학생은 인턴쉽 인정 국내 관련기관에서 16주(총 640시간) 이상의 현장 실습과정을 이수하면 12학점을 인정한다) |
학수번호 | 550237A | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 0 |
전공학과(학부) | AI(전공) | ||
교과목 | 국내인턴쉽(장기)4 | ||
설명 | 본 인턴쉽 과정은 대학교육과정의 일부를 산업체의 현장실습을 통해 실무능력을 향상시켜 현장 적응력과 응용력을 함양한다.(4학기 이상 이수한 재학생으로 정규학기 인턴쉽 교과목 개설 운영 학과에서 선발된 학생은 인턴쉽 인정 국내 관련기관에서 16주(총 640시간) 이상의 현장 실습과정을 이수하면 12학점을 인정한다) |
학수번호 | 560031E | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | 빅데이터(전공) | ||
교과목 | 빅데이터분석및응용 | ||
설명 | 빅데이터 기본 개념을 이해하고 빅데이터의 생성, 처리, 가공, 관리, 분석, 특성, 해석 등 전반적인 지식을 습득한다. 또한, 관련 프로그램 실습을 통해 응용 능력을 향상시킨다. |
학수번호 | 560039F | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | 빅데이터(전공) | ||
교과목 | 텍스트마이닝 | ||
설명 | 비정형 빅데이터 분석의 핵심으로, 텍스트 마이닝 기법의 이론 및 접근방법을 공부하고 이를 통해 텍스트 분석 및 활용 능력을 향상시킨다. |
학수번호 | 560041D | 학점 | 3 |
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과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | 빅데이터(전공) | ||
교과목 | 다변량데이터분석 | ||
설명 | 다변량 데이터 이해, 정규분포, 등 다변량분석의 기본 이론을 습득하고, 예제 실습을 통해 응용 능력을 향상시킨다. |
학수번호 | 560049C | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | 빅데이터(전공) | ||
교과목 | 웹·앱프로그래밍 | ||
설명 | 웹 및 앱 프로그램 설계 및 방법에 관하여 공부하고, 프로그래밍 언어 능력을 습득한다. |
학수번호 | 560063C | 학점 | 3 |
---|---|---|---|
과목구분 | 전공 | 사수 | 1 |
전공학과(학부) | 빅데이터(전공) | ||
교과목 | 통계적데이터마이닝 | ||
설명 | 데이터에 존재하는 의미 있는 정보를 추출하여 분석하는 통계적 이론 및 기법을 이해하고, 여러 문제를 해결하는 활용 능력을 습득한다. |
※ 교육과정년도를 선택하시면 연도별로 교과과정 검색이 가능합니다
이수구분 | 학년 | 학기 | 학수번호 | 교과목명 | 학점 | 주간수업시수 | |
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이론 | 실습 | ||||||
기초전공 | 1 | 1 | 550157A | 인공지능·빅데이터의이해 | 3 | 3 | 0 |
전공 | 1 | 1 | 560003C | 확률과통계 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 1 | 1 | 560001D | 미분적분학 | 3 | 2 | 1 |
기초전공 | 1 | 1 | 550165C | 인공지능프로그래밍 | 3 | 3 | 0 |
기초전공 | 1 | 1 | 550157A | 인공지능·빅데이터의이해 | 3 | 3 | 0 |
전공 | 1 | 1 | 560003C | 확률과통계 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 1 | 1 | 560001D | 미분적분학 | 3 | 2 | 1 |
기초전공 | 1 | 1 | 550165C | 인공지능프로그래밍 | 3 | 3 | 0 |
기초전공 | 1 | 1 | 550157A | 인공지능·빅데이터의이해 | 3 | 3 | 0 |
기초전공 | 1 | 1 | 550165C | 인공지능프로그래밍 | 3 | 3 | 0 |
전공 | 1 | 1 | 560001D | 미분적분학 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 1 | 1 | 560003C | 확률과통계 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 2 | 1 | 550031E | 인공지능 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 2 | 1 | 560053E | 자바프로그래밍 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 2 | 1 | 560011D | AI수학 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 2 | 1 | 550173C | 자료구조 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 2 | 1 | 550171C | R을이용한데이터분석 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 2 | 1 | 550031E | 인공지능 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 2 | 1 | 550171C | R을이용한데이터분석 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 2 | 1 | 550173C | 자료구조 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 2 | 1 | 560011D | AI수학 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 2 | 1 | 560053E | 자바프로그래밍 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 2 | 1 | 550031E | 인공지능 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 2 | 1 | 550171C | R을이용한데이터분석 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 2 | 1 | 550173C | 자료구조 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 2 | 1 | 560011D | AI수학 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 2 | 1 | 560053E | 자바프로그래밍 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 3 | 1 | 550019E | 컴퓨터네트워크 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 3 | 1 | 560063C | 통계적데이터마이닝 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 3 | 1 | 560049C | 웹·앱프로그래밍 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 3 | 1 | 560041D | 다변량데이터분석 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 3 | 1 | 560039F | 텍스트마이닝 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 3 | 1 | 560031E | 빅데이터분석및응용 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 3 | 1 | 550033G | 운영체제 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 3 | 1 | 550143E | 컴퓨터비전 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 3 | 1 | 550163C | 패턴인식 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 3 | 1 | 550179C | 딥러닝 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 4 | 1 | 550019E | 컴퓨터네트워크 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 4 | 1 | 550033G | 운영체제 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 4 | 1 | 550143E | 컴퓨터비전 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 4 | 1 | 550163C | 패턴인식 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 4 | 1 | 550175C | 창의적종합설계(캡스톤디자인) | 3 | 1 | 2 |
전공 | 4 | 1 | 550179C | 딥러닝 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 4 | 1 | 550201A | 국내인턴쉽(장기)ICT학점이수인턴제1 | 3 | 0 | 0 |
전공 | 4 | 1 | 550203A | 국내인턴쉽(장기)ICT학점이수인턴제2 | 3 | 0 | 0 |
전공 | 4 | 1 | 550205A | 국내인턴쉽(장기)ICT학점이수인턴제3 | 3 | 0 | 0 |
전공 | 4 | 1 | 550207A | 국내인턴쉽(장기)ICT학점이수인턴제4 | 3 | 0 | 0 |
전공 | 4 | 1 | 550231A | 국내인턴쉽(장기)1 | 3 | 0 | 0 |
전공 | 4 | 1 | 550233A | 국내인턴쉽(장기)2 | 3 | 0 | 0 |
전공 | 4 | 1 | 550235A | 국내인턴쉽(장기)3 | 3 | 0 | 0 |
전공 | 4 | 1 | 550237A | 국내인턴쉽(장기)4 | 3 | 0 | 0 |
전공 | 4 | 1 | 560031E | 빅데이터분석및응용 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 4 | 1 | 560039F | 텍스트마이닝 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 4 | 1 | 560041D | 다변량데이터분석 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 4 | 1 | 560049C | 웹·앱프로그래밍 | 3 | 2 | 1 |
전공 | 4 | 1 | 560063C | 통계적데이터마이닝 | 3 | 2 | 1 |
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인터넷 증명 발급 센터에서 발급절차에 따라 신청한 후 개인 프린터로 출력
학부생, 대학원생, 학점은행제(졸업생), 시간강사
발급대상에 포함되지 않는 재학생 및 졸업생은 가까운 동사무소의 FAX 민원이나 본교를 방문하여 증명서를 발급 받으시기 바랍니다.
구분 | 증명서 | 제증명수수료 | 대행수수료 | ||
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학부 | 재적생 (재학생+휴학생) |
국문 | 학적증명서 성적증명서 |
500원 | 1통당 1,000원 추가시 1통당 500원 |
재학(휴학)증명서 수료증명서 졸업예정증명서 장학금(비)수혜증명서 교육비납입증명서 |
300원 | ||||
영문 | 모든 증명서 | 500원 | |||
졸업(제적)생 | 국문/영문 | 모든 증명서 | 1,000원 | ||
대학원 | 국문/영문 | 모든 증명서 | 500원 | ||
학점은행제(졸업생) | 국문 | 학위증명서, 성적증명서 | 1,000원 | ||
시간강사 | 국문/영문 | 시간강사경력증명서 | 100원 |
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