교육체계
실무형 맞춤 인재양성을 위한 교육
- 교과영역: AI-Core, AI융합영역별 특화교육(도메인, AI융합기술), AI산업체실무
- [교수·산업체] 지도교수제도
- 이론부터 제품 상용화까지 산업체의 프로젝트 전 주기 경험
다양한 전공 및 비전공자를 아우르는
수준별 교육
- 컴퓨터공학전공, AI융합 도메인 비전공자
- 비컴퓨터공학전공, AI융합 도메인 관련 전공자
산업계 인재양성 및 글로벌화
- 재직자교육
- 산학교차인턴십
- 해외인턴십 (윤송이 명예석좌교수, 엔씨소프트/엔씨웨스트 사장)
대학과 협력기관의 교육 및 연구
- AI융합분야
- 연구분야
- 연구목표
-
- 협력기관
- 교수
-
- 산학과제
- 교육과정
AI기반 융합기술
- AI 보안 연구
- 개인정보가 담긴 데이터 보호
- 멀티 모달 AI 연구
- 컨텐츠 생성/인지 지능
- AI 시스템 연구
- AI모델의 빅데이터 처리속도 향상
AI-의료·바이오
- AI 정밀의료 플랫폼
- 의료 데이터 기발 진단 및 예후 예측 알고리즘
- AI 디지털 헬스케어
- 복합데이터 기반 헬스케어 모니터링 SW 개발
- AI 로봇-XR융합 의료기기
- AI재활/수술 로봇의료기기 개발 및 임상적 실증
교과영역
-
- AI-Core - 기본(필수) / 심화
- 인공지능 기초 및 이론 교과 / 수강기간: 석사 1~2학기
-
- AI특화교육(AI융합기술)
-
- AI·의료·바이오
- 개론
- 융합 도메인 기초 교과 / 수강기간: 석사 1학기
- AI융합기술
- 해당 AI융합분야에 특화된 교과 / 수강기간: 석사 2~3학기
- AI융합기반기술
- 개론 / 수강기간: 석사 1학기
- AI융합기술 / 수강기간: 석사 2~3학기
- AI·의료·바이오
-
- AI 산업체 실무
- 산학협력 기반 실무 적용가능한 AI 융합 실전 교과 / 수강기간: 석사 2~4학기
- 융합분야
- 산업체
- 지도교수
- 산업체지도교수
| 과정구분 | AI-Core기술(기본+심화) | AI 융합 기반 기술(도메인) | AI 융합 기반 기술(AI 융합) | AI 산업체 실무 | 총 이수학점 |
|---|---|---|---|---|---|
| 석사과정 | 6학점 이상 | 3학점 이상 | 3학점 이상 | 9학점 이상 | 24학점 이상 |
| 박사과정 | 12학점 이상 | 3학점 이상 | 6학점 이상 | 9학점 이상 | 36학점 이상 |
| 석박사통합과정 | 15학점 이상 | 6학점 이상 | 6학점 이상 | 18학점 이상 | 60학점 이상 |
프로젝트 전 주기 경험 예시
- AI-Core : 기반기술연구
- AI특화교육 (AI 융합 기술) : 기반기술연구
- AI산업체 실무
-
- AI융합기초1(필수)
- AI융합기초2
- AI 융합프로젝트 Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ : PoC
- AI 융합 인턴십 Ⅰ,Ⅱ : 제품개발, 상용화 - 제품개발, 상용화 타겟에 따른 인턴과목, 구체적 요구사항 제시(시간, 내용) 및 평가
- 창업연계 캡스톤 프로젝트
- AI 융합 기술이전 Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ : PoC, 제품개발
- AI 융합 기술 상용화 : 상용화
-