집중과정
개요
Intelligent Computing 집중과정은 지능형 시스템과 차세대 인공지능 기술의 기반이 되는 핵심 개념을 학부생들이 체계적으로 습득하도록 설계된 과정이다.
본 교육과정은 수학적·계산적 원리, 효율적인 알고리즘 설계, 윤리적 AI 활용을 중점적으로 다루며, 단순한 모델 구현을 넘어 실제 문제 해결에 필요한 지능형 컴퓨팅 시스템을 분석·설계·구축할 수 있는 역량을 강화하는 것을 목표로 한다.
이 집중과정을 이수한 학생들은 Intelligent Computing의 핵심 원리와 방법론, 그리고 관련 도구를 활용하는 능력을 갖추게 되며, 지능형 시스템 및 AI 응용 분야 또는 관련 연구로 나아가기 위한 기반을 마련할 수 있다.
이수조건
선택 수강 : 300단위 과목 중 1과목 이상 수강, 400단위 이상 2과목 이상
위 조건을 만족하며, 300단위 이상 과목 중 5과목 이상 수강
(예시1) 인공지능(선), 기계학습을 위한 수학(선), 빅데이터(선), 고급선형대수(선), 데이터마이닝(선)
(예시2) 인공지능(선), 기계학습을 위한 수학(선), 자연어처리 입문(선), 기계학습(선), 심층학습자연어처리(선)
3학년
데이터베이스 시스템
인공지능
기계학습을 위한 수학
4학년
빅데이터
데이터과학을 위한 최적화
딥러닝 구현
컴퓨터비전 개론
자연어처리 입문
대학원
컴퓨터공학을 위한 고급 선형대수
데이터마이닝
기계학습
기계학습을 위한 최적화
기계학습의 구현과 가속
컴퓨터 비전
심층학습 자연어처리
연구 분야
기계학습
데이터로부터 패턴을 학습하고 예측 및 의사결정을 수행하는 알고리즘과 모델 연구
최적화
학습 알고리즘과 지능형 모델을 위한 최적화 이론 및 계산 방법
강화학습
환경과의 상호작용을 통해 행동 전략을 학습하는 방법론
데이터 마이닝
대규모 데이터에서 유용한 패턴과 지식을 발견하는 분석 방법
추천 시스템
사용자 행동 데이터를 활용한 개인화 추천 및 정보 필터링 기술
자연어 처리
텍스트 이해 및 생성 등 언어 데이터를 처리하는 기술
컴퓨터 비전
이미지 및 영상 데이터를 이해하고 분석하는 시각 인식 기술
향후 진로
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Intelligent Systems Developer
지능형 시스템 개발
- 학습·추론·최적화와 같은 핵심 알고리즘을 설계하고 구현하여 다양한 응용 분야에 적용 가능한 지능형 모델과 시스템을 구축
- 이 역할은 모델 연구 및 알고리즘 이해도를 기반으로 새로운 AI 기능을 개발하거나 특정 문제 도메인에 특화된 지능형 솔루션을 설계하는데 중점
- 복잡한 시스템을 분석하고 성능을 개선할 수 있는 능력이 중요한 분야
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AI & ML Systems Engineer
AI 엔지니어링 및 운영
- 개발된 AI 모델을 실제 서비스나 제품에 안정적으로 배포하고 운영하는 과정에 초점
- 이 직무는 모델 배포, API 개발, 시스템 모니터링, 성능 최적화, 자동화된 파이프라인 (MLOps) 구축 등을 포함하며, 지능형 기능을 실제 환경에서 신뢰성 있게 제공하는 것이 핵심
- 실전 시스템 개발과 운영 경험을 바탕으로 AI 서비스를 확장·유지하는 데 중요한 역할
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Data & AI Infrastructure Engineer
데이터 · AI 인프라 엔지니어링
- 데이터 및 인프라 엔지니어링 분야는 지능형 시스템이 필요한 데이터를 안정적으로 활용할 수 있도록 데이터 파이프라인, 저장 시스템, 분산 컴퓨팅 환경을 설계하고 유지하는 역할을 담당
- 대규모 데이터 처리, 품질 관리, 성능·확장성 중심의 인프라 설계가 핵심이며, 지능형 시스템이 원활하게 작동하도록 신뢰성 높은 기반을 제공하는 것이 이 직무의 목적
