교육목표
인공지능 및 인지과학을 이해하는 능력을 가진 인재 양성
실전 기계학습 계산을 설계 및 작성할 수 있는 전문적인 실무능력을 갖춘 인재 양성
사람의 인지를 기계학습에 이해·적용할 수 있는 융합형 인재 양성
전공 역량
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전공 역량
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세부 역량
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정의 및 달성 기준
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전공 지식
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기초 지식
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 기계학습에 이용되는 수학적 지식 및 기본적인 컴퓨터 프로그래밍(파이썬, 우분투, C/C++) 능력 및 인지과학 기본 개념을 이해하고 설명할 수 있다.
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응용 능력
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기초지식을 바탕으로 실질적인 기계학습 프로그램(텐서플로우, 케라스)을 작성할 수 있으며, 인지과학의 개념을 인공지능에 적용할 수 있다.
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심화 능력
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기초 지식 및 응용 능력을 바탕으로 산업체의 응용 가능한 실질적인 프로그램을 설계 작성할 수 있다.
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실무 능력
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프로젝트 실무 능력
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C/C++-언어와, 텐서플로우/케라스 등 기본적인 기계학습 라이브러리를 사용하여 주어진 문제를 팀 단위로 해결함으로써 실제 적용할 수 있는 프로그램 실무 능력을 배양한다.
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융합형 실무
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사람의 인지를 이해하고 인공지능에 적용할 수 있는 융합형 실무 능력을 배양한다.
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진로 트랙
대기업 및 스타트업 기업
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목표 직종
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이수 목표
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단계별 편성 교과목
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기초
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핵심
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심화
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 인공지능 프로그래머
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기계학습 및 인지과학에 대한 기초/코딩능력/심화 지식을 바탕으로 인공지능 설계 및 실전 적용이 가능한 인공지능 프로그래머 양성 | · 기계학습을위한선형대수 · 기초수치해석 · 기계학습을위한기초통계학 · 기계학습을위한확률및통계 · 프로그래밍기초
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· 기계학습및프로그램 · 데이터전처리
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· 실전기계학습
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국가 연구소
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목표 직종
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이수 목표
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단계별 편성 교과목
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기초
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핵심
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심화
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연구원
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기초지식 강화를 통한 인공지능언어 알고리즘 개발을 할 수 있는 기본기에 강한 인력 양성 | · 기계학습을위한선형대수 · 기초수치해석 · 기계학습을위한기초통계학 · 기계학습을위한확률및통계
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· 기계학습및프로그램 · 데이터전처리
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· 실전기계학습
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졸업 요건
성적
인지인공지능학과에서 이수한 모든 교과목의 성적이 평점평균 1.75 이상이어야 함(단, 학사학위취득 유예 학생 제외).
학점 취득
전공 영역별 이수 학점 및 최소전공학점 이상 취득
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이수 방법
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전공필수
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전공선택
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최소전공학점(계)
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부 전 공
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6학점
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15학점
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21학점
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복수전공
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15학점
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24학점
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39학점
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부전공의 경우 21학점 이상(전공필수 반드시 포함) 취득
소정 요건
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적용 요건
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시행 시기
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충족 기준
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(없음)
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편성 교과목
세부 영역 | 전공필수 | 전공선택 | 계 |
2020학년도 | 5과목(15학점) | 12과목(36학점) | 17과목(51학점) |
