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교과목 안내

2학년 1학기

인공지능 사고 (Artificial Intelligence Thinking)
- 인공지능 분야에서 중요한 사고 방식을 학습하는 과목입니다. 이 과목은 이산수학의 전반적인 내용을 다루며, 특히 Symbolic AI (기호주의 인공지능)의 기초적인 부분에 초점을 둡니다.소프트웨어 개발과 계산적 사고를 활용한 문제 해결에 필요한 기본적인 기술과 개념을 제공하는 기초 과목입니다.
- 이산수학은 컴퓨터 과학과 인공지능 분야에서 핵심적인 수학적 개념을 제공하는 학문입니다. 이 과목에서는 그래프 이론, 논리, 집합론, 알고리즘, 그리고 확률 등 이산수학의 다양한 주제들을 다루며, 컴퓨터 과학과 인공지능에 필수적인 수학적 기초를 학습합니다.학생들은 프로젝트와 실습을 통해 실제 개발 환경에서의 경험을 쌓습니다.
- Symbolic AI의 기초가 되는 부분을 부각하여 강의합니다. Symbolic AI는 기호와 규칙을 기반으로 하는 인공지능의 분야로, 논리와 추론을 중심으로 문제를 해결하는 방법을 연구합니다. 이 과목에서는 Symbolic AI의 기본 개념과 기술을 학습하여 학생들이 복잡한 문제를 기호적으로 다루는 능력을 향상시킵니다. 학생들이 인공지능 분야의 핵심적인 사고력을 개발하고, Symbolic AI의 기초적인 원리를 이해하는데 도움을 주는 중요한 과목입니다. 이를 통해 현대 인공지능 기술의 깊이 있는 이해를 얻고, 차세대 인공지능 시스템을 개발하는데 필요한 역량을 갖출 수 있습니다.

인공지능 사고 (Artificial Intelligence Thinking)

- 인공지능 분야에서 중요한 사고 방식을 학습하는 과목입니다.

이 과목은 이산수학의 전반적인 내용을 다루며, 특히 Symbolic AI (기호주의 인공지능)의 기초적인 부분에 초점을 둡니다.소프트웨어 개발과 계산적 사고를 활용한 문제 해결에 필요한 기본적인 기술과 개념을 제공하는 기초 과목입니다.

- 이산수학은 컴퓨터 과학과 인공지능 분야에서 핵심적인 수학적 개념을 제공하는 학문입니다.

이 과목에서는 그래프 이론, 논리, 집합론, 알고리즘, 그리고 확률 등 이산수학의 다양한 주제들을 다루며, 컴퓨터 과학과 인공지능에 필수적인 수학적 기초를 학습합니다.학생들은 프로젝트와 실습을 통해 실제 개발 환경에서의 경험을 쌓습니다.

- Symbolic AI의 기초가 되는 부분을 부각하여 강의합니다.

Symbolic AI는 기호와 규칙을 기반으로 하는 인공지능의 분야로, 논리와 추론을 중심으로 문제를 해결하는 방법을 연구합니다. 이 과목에서는 Symbolic AI의 기본 개념과 기술을 학습하여 학생들이 복잡한 문제를 기호적으로 다루는 능력을 향상시킵니다. 학생들이 인공지능 분야의 핵심적인 사고력을 개발하고, Symbolic AI의 기초적인 원리를 이해하는데 도움을 주는 중요한 과목입니다. 이를 통해 현대 인공지능 기술의 깊이 있는 이해를 얻고, 차세대 인공지능 시스템을 개발하는데 필요한 역량을 갖출 수 있습니다.

C++ 프로그래밍 (C++ Programming)
- 객체지향 프로그래밍을 중심으로 C++ 언어를 학습하는 과목입니다. C++ 언어의 기본 문법과 개념부터 시작하여 객체지향 프로그래밍의 핵심 개념과 원리를 체계적으로 다룹니다. 객체지향 프로그래밍은 현대 소프트웨어 개발에서 핵심적인 접근 방식으로, 코드의 재사용성과 유지보수성을 향상시키는데 기여합니다.
- 클래스와 객체에 대 배우며 객체지향 프로그래밍의 주요 개념을 이해합니다. 클래스와 객체를 정의하고 활용하는 방법을 배우며, 상속, 다형성, 캡슐화와 같은 객체지향 프로그래밍의 주요 개념을 이해합니다. 또한, 템플릿과 예외 처리 등 C++의 고급 기능을 익히고, 실제 응용 프로그램 개발에 활용하는 방법을 학습합니다.

C++ 프로그래밍 (C++ Programming)

- 객체지향 프로그래밍을 중심으로 C++ 언어를 학습하는 과목입니다.

C++ 언어의 기본 문법과 개념부터 시작하여 객체지향 프로그래밍의 핵심 개념과 원리를 체계적으로 다룹니다. 객체지향 프로그래밍은 현대 소프트웨어 개발에서 핵심적인 접근 방식으로, 코드의 재사용성과 유지보수성을 향상시키는데 기여합니다.

- 클래스와 객체에 대 배우며 객체지향 프로그래밍의 주요 개념을 이해합니다.

클래스와 객체를 정의하고 활용하는 방법을 배우며, 상속, 다형성, 캡슐화와 같은 객체지향 프로그래밍의 주요 개념을 이해합니다. 또한, 템플릿과 예외 처리 등 C++의 고급 기능을 익히고, 실제 응용 프로그램 개발에 활용하는 방법을 학습합니다.

유닉스 기초 (Fundamentals of UNIX)
- 유닉스 운영 체제의 기본 개념과 활용 방법을 학습하는 과목입니다. 유닉스 환경에서의 컴퓨터 시스템과 명령어를 이해하고, 유닉스 셸을 사용하여 파일 시스템을 탐색하고 관리하는 방법을 배웁니다. 또한, 텍스트 처리와 파일 편집 도구인 에디터 사용법을 익히며, 쉘 스크립트를 통해 자동화된 작업을 수행하는 방법을 학습합니다.
- 유닉스 시스템에 적하여, S/W 개발, 데이터 분석, 시스템 관리 등 다양한 컴퓨팅 분야에서의 역량을 강화합니다. 유닉스 기반 시스템은 현대 컴퓨터 분야에서 널리 사용되는 플랫폼으로, 이 과목을 통해 학생들은 실무에서의 능률적인 작업 수행과 협업 능력을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 유닉스 운영 체제의 역사와 철학적 배경을 이해하며, 개방성과 유연성이 높은 유닉스 환경에서의 창의적인 문제 해결 능력을 기를 수 있습니다. 개발자 환경에서 독립적인 업무 수행과 컴퓨터 시스템에 대한 깊이 있는 이해를 발전시키게 됩니다.

유닉스 기초 (Fundamentals of UNIX)

- 유닉스 운영 체제의 기본 개념과 활용 방법을 학습하는 과목입니다.

유닉스 환경에서의 컴퓨터 시스템과 명령어를 이해하고, 유닉스 셸을 사용하여 파일 시스템을 탐색하고 관리하는 방법을 배웁니다. 또한, 텍스트 처리와 파일 편집 도구인 에디터 사용법을 익히며, 쉘 스크립트를 통해 자동화된 작업을 수행하는 방법을 학습합니다.

- 유닉스 시스템에 적하여, S/W 개발, 데이터 분석, 시스템 관리 등 다양한 컴퓨팅 분야에서의 역량을 강화합니다.

유닉스 기반 시스템은 현대 컴퓨터 분야에서 널리 사용되는 플랫폼으로, 이 과목을 통해 학생들은 실무에서의 능률적인 작업 수행과 협업 능력을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 유닉스 운영 체제의 역사와 철학적 배경을 이해하며, 개방성과 유연성이 높은 유닉스 환경에서의 창의적인 문제 해결 능력을 기를 수 있습니다. 개발자 환경에서 독립적인 업무 수행과 컴퓨터 시스템에 대한 깊이 있는 이해를 발전시키게 됩니다.

데이터과학 기초 (Fundamentals of Data Science)
- 통계와 인공지능 분야의 기본 개념을 수학적이고 실무적으로 다루는 과목입니다. 데이터 분석과 머신 러닝의 핵심 알고리즘과 기법을 배우며, 특히 선형회귀, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신 등의 기법에 초점을 두고 학습합니다. 이를 통해 데이터를 통계적으로 분석하고, 예측 모델을 개발하는데 필요한 기초적인 내용을 이해하게 됩니다.
- 다양한 실제 데이터를 활용하여 데이터 분석과 머신 러닝 알고리즘을 적용하는 실습을 진행합니다. 데이터 전처리, 특성 추출, 모델 평가 등 데이터과학의 실무적인 측면을 강조하여 학생들이 실제 문제에 대응하는 능력을 기르도록 합니다. 데이터 과학 분야에서 필요한 수학적 지식과 머신 러닝 기법을 습득하게 됩니다. 데이터의 특성을 이해하고, 분석 결과를 해석하는 능력을 키움으로써 빅데이터를 다루는데 능숙한 데이터과학자로 성장할 수 있습니다. 또한, 이 과목은 빅데이터 분석, 인공지능, 경영, 생명과학 등 다양한 분야에서의 진로를 고려하는 학생들에게 필수적인 기초를 제공합니다.

데이터과학 기초 (Fundamentals of Data Science)

- 통계와 인공지능 분야의 기본 개념을 수학적이고 실무적으로 다루는 과목입니다.

데이터 분석과 머신 러닝의 핵심 알고리즘과 기법을 배우며, 특히 선형회귀, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신 등의 기법에 초점을 두고 학습합니다. 이를 통해 데이터를 통계적으로 분석하고, 예측 모델을 개발하는데 필요한 기초적인 내용을 이해하게 됩니다.

- 다양한 실제 데이터를 활용하여 데이터 분석과 머신 러닝 알고리즘을 적용하는 실습을 진행합니다.

데이터 전처리, 특성 추출, 모델 평가 등 데이터과학의 실무적인 측면을 강조하여 학생들이 실제 문제에 대응하는 능력을 기르도록 합니다. 데이터 과학 분야에서 필요한 수학적 지식과 머신 러닝 기법을 습득하게 됩니다. 데이터의 특성을 이해하고, 분석 결과를 해석하는 능력을 키움으로써 빅데이터를 다루는데 능숙한 데이터과학자로 성장할 수 있습니다. 또한, 이 과목은 빅데이터 분석, 인공지능, 경영, 생명과학 등 다양한 분야에서의 진로를 고려하는 학생들에게 필수적인 기초를 제공합니다.

2학년 2학기

인공지능 기초 (Fundamentals of Artificial Intelligence)
- 인공지능 분야에 입문하는 학생들을 위한 기본적인 개념과 원리를 학습하는 과목입니다. 기계 학습, 지능형 에이전트, 문제 해결, 자연어 처리 등 인공지능의 주요 분야에 대한 기초적인 지식을 다룹니다. 학생들은 머신 러닝 알고리즘과 기법을 배우며, 인공지능 시스템을 구현하는 데 필요한 프로그래밍 기술을 습득합니다.
- 선형대수학과 공학미적분을 함께 다루어 인공지능의 이해에 필수적인 수학적 기반을 갖출 수 있도록 합니다. 데이터 처리와 분석에 필요한 선형대수학과 머신 러닝 알고리즘을 구현하는 데 필요한 공학미적분의 기초를 학습합니다. 이를 통해 학생들은 인공지능 분야에서 활용되는 수학적 원리를 이해하고, 실제 문제에 적용하는 능력을 배양합니다. 인공지능 분야에 대한 기본적인 지식을 습득하고, 수학적 기반을 갖춤으로써 현대 인공지능 기술을 이해하고 응용할 수 있는 능력을 갖출 수 있습니다.

인공지능 기초 (Fundamentals of Artificial Intelligence)

- 인공지능 분야에 입문하는 학생들을 위한 기본적인 개념과 원리를 학습하는 과목입니다.

기계 학습, 지능형 에이전트, 문제 해결, 자연어 처리 등 인공지능의 주요 분야에 대한 기초적인 지식을 다룹니다. 학생들은 머신 러닝 알고리즘과 기법을 배우며, 인공지능 시스템을 구현하는 데 필요한 프로그래밍 기술을 습득합니다.

- 선형대수학과 공학미적분을 함께 다루어 인공지능의 이해에 필수적인 수학적 기반을 갖출 수 있도록 합니다.

데이터 처리와 분석에 필요한 선형대수학과 머신 러닝 알고리즘을 구현하는 데 필요한 공학미적분의 기초를 학습합니다. 이를 통해 학생들은 인공지능 분야에서 활용되는 수학적 원리를 이해하고, 실제 문제에 적용하는 능력을 배양합니다. 인공지능 분야에 대한 기본적인 지식을 습득하고, 수학적 기반을 갖춤으로써 현대 인공지능 기술을 이해하고 응용할 수 있는 능력을 갖출 수 있습니다.

자료구조 (Data Structure)
- C++ 객체지향 프로그래밍(OOP)을 활용하여 다양한 자료구조를 학습하는 과목입니다. 배열, 스택/큐, 트리, 그래프, 해시, 정렬 알고리즘 등 다양한 자료구조를 다루며, 데이터를 효율적으로 저장하고 조작하는 방법을 학습합니다. C++ 언어와 객체지향 프로그래밍을 이용하여 자료구조를 구현하는 방법을 배우며, 각 자료구조의 특성과 활용 방법을 이해하는데 초점을 둡니다. 배열을 이용하여 데이터를 저장하고 관리하는 방법부터 시작하여, 스택/큐, 트리, 그래프, 해시 테이블과 같은 자료구조들의 동작 원리와 응용 사례를 학습합니다.
- 자료구조를 효율적으로 선택하고 사용하는 방법, 문제 해결과 알고리즘 설계에 관한 기본적인 원리를 학습합니다. 컴퓨터 과학과 소프트웨어 개발에 필수적인 기반 지식으로,데이터 구조를 이해하고 다루는데 필요한 기본적인 기술과 개념을 습득할 수 있습니다. 또한, 프로그래밍과 알고리즘 설계에 대한 이해력과 능력을 강화하여 소프트웨어 개발 분야에서의 경쟁력을 향상시킵니다.

자료구조 (Data Structure)

- C++ 객체지향 프로그래밍(OOP)을 활용하여 다양한 자료구조를 학습하는 과목입니다.

배열, 스택/큐, 트리, 그래프, 해시, 정렬 알고리즘 등 다양한 자료구조를 다루며, 데이터를 효율적으로 저장하고 조작하는 방법을 학습합니다. C++ 언어와 객체지향 프로그래밍을 이용하여 자료구조를 구현하는 방법을 배우며, 각 자료구조의 특성과 활용 방법을 이해하는데 초점을 둡니다. 배열을 이용하여 데이터를 저장하고 관리하는 방법부터 시작하여, 스택/큐, 트리, 그래프, 해시 테이블과 같은 자료구조들의 동작 원리와 응용 사례를 학습합니다.

- 자료구조를 효율적으로 선택하고 사용하는 방법, 문제 해결과 알고리즘 설계에 관한 기본적인 원리를 학습합니다.

컴퓨터 과학과 소프트웨어 개발에 필수적인 기반 지식으로,데이터 구조를 이해하고 다루는데 필요한 기본적인 기술과 개념을 습득할 수 있습니다. 또한, 프로그래밍과 알고리즘 설계에 대한 이해력과 능력을 강화하여 소프트웨어 개발 분야에서의 경쟁력을 향상시킵니다.

C# 프로그래밍 (C# Programming)
- C# 언어를 사용하여 프로그래밍의 기초를 학습하는 과목입니다. C# 프로그래밍 언어의 기본 구문과 개념을 다루며, 객체지향 프로그래밍(OOP)의 원리와 적용 방법에 초점을 둡니다. C# 언어는 Microsoft의 .NET 프레임워크에서 지원하는 강력하고 다양한 기능을 갖춘 언어로, 소프트웨어 개발 분야에서 널리 사용됩니다.
- C# 프로그래밍 능력을 강화하며, 영상처리 분야에서의 기본 능력을 배양합니다. 영상처리는 컴퓨터 비전, 의료 영상 처리, 로봇 비전, 보안 시스템 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 영상처리 기술에 대한 이해와 능력을 갖추는 토대가 됩니다.

C# 프로그래밍 (C# Programming)

- C# 언어를 사용하여 프로그래밍의 기초를 학습하는 과목입니다.

C# 프로그래밍 언어의 기본 구문과 개념을 다루며, 객체지향 프로그래밍(OOP)의 원리와 적용 방법에 초점을 둡니다. C# 언어는 Microsoft의 .NET 프레임워크에서 지원하는 강력하고 다양한 기능을 갖춘 언어로, 소프트웨어 개발 분야에서 널리 사용됩니다.

- C# 프로그래밍 능력을 강화하며, 영상처리 분야에서의 기본 능력을 배양합니다.

영상처리는 컴퓨터 비전, 의료 영상 처리, 로봇 비전, 보안 시스템 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 영상처리 기술에 대한 이해와 능력을 갖추는 토대가 됩니다.

웹 응용 프로그래밍 (Web Application Programming)
- JavaScript 기반의 언어들을 중심으로 웹 서버와 클라이언트 사이의 상호작용에 대해 학습하는 과목입니다. 동시에, 웹 상에서 활용할 수 있는 기초적인 AI 기법들을 통합하여 학습하는 과목입니다. 이 과목에서는 웹 개발에 필요한 기본 언어들인 HTML, CSS, JavaScript뿐만 아니라, 백 엔드 시스템의 Javascript 기반의 서버사이트 스크립트, NoSQL 데이터베이스를 중심으로 웹 기술에 대한 이해를 수월히 하도록 합니다.
- 웹 상에서 응용할 수 있는 AI 기법들을 학습합니다. AI 기법으로는 머신 러닝과 딥 러닝의 기초 원리를 이해하고, 웹 상에서 AI 모델을 적용하는 방법을 학습합니다. 예를 들어, 클라이언트 측에서 머신 러닝 모델을 실행하여 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등 다양한 AI 기능을 웹 애플리케이션에 통합하는 방법을 다룹니다. 웹응용프로그래밍과 AI의 통합은 현대 웹 개발 분야에서 강력한 경쟁력을 갖출 수 있는 주요 분야 중 하나로, 이 과목을 통해 학생들은 다양한 분야에서의 성공적인 커리어를 위한 준비를 할 수 있습니다.

웹 응용 프로그래밍 (Web Application Programming)

- JavaScript 기반의 언어들을 중심으로 웹 서버와 클라이언트 사이의 상호작용에 대해 학습하는 과목입니다.

동시에, 웹 상에서 활용할 수 있는 기초적인 AI 기법들을 통합하여 학습하는 과목입니다. 이 과목에서는 웹 개발에 필요한 기본 언어들인 HTML, CSS, JavaScript뿐만 아니라, 백 엔드 시스템의 Javascript 기반의 서버사이트 스크립트, NoSQL 데이터베이스를 중심으로 웹 기술에 대한 이해를 수월히 하도록 합니다.

- 웹 상에서 응용할 수 있는 AI 기법들을 학습합니다.

AI 기법으로는 머신 러닝과 딥 러닝의 기초 원리를 이해하고, 웹 상에서 AI 모델을 적용하는 방법을 학습합니다. 예를 들어, 클라이언트 측에서 머신 러닝 모델을 실행하여 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등 다양한 AI 기능을 웹 애플리케이션에 통합하는 방법을 다룹니다. 웹응용프로그래밍과 AI의 통합은 현대 웹 개발 분야에서 강력한 경쟁력을 갖출 수 있는 주요 분야 중 하나로, 이 과목을 통해 학생들은 다양한 분야에서의 성공적인 커리어를 위한 준비를 할 수 있습니다.

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