인공지능트랙

인공지능트랙은 지식정보화 시대가 요구하는 실무능력을 갖춘 창의적 인재 양성을 교육목표로 하고 있으며 학생들이 인공지능분야에서 소프트웨어 전문가로서 능력을 인정받기 위해 갖춰야 할 내용들을 체계적으로 배울 수 있도록 교육과정을 편성하고 있다. 또한 다양한 오픈소스 기반의 기계학습 프레임워크를 사용하기 위해 인공지능 및 기계학습에 대한 기본적인 개념이해를 바탕으로 사물, 음성, 문자 인식 등의 실생활에 밀접한 시스템을 구현해본다. 인공지능트랙은 소프트웨어 개발프로젝트와 산업체 현장 인턴십을 포함하는 새롭고 체계적인 교육과정을 통해 학생들이 소프트웨어 전문가로서 갖춰야 할 기초 지식과 실무능력을 겸비한 인재가 되어 사회에 진출할 수 있도록 하고 있다.
- 아산캠퍼스 제2공학관 422호
- 041-540-5695

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졸업 후 진로

소프트웨어 개발자(인공지능, IoT, 웹 응용, 모바일 등)
데이터베이스 구축 및 애플리케이션 개발 분야
사물인터넷 SW 시스템 개발 분야
인터넷 프로그래밍, 네트워크 구축 및 관리, 개발 분야
SI (System Integration) 회사
SM (System Management) 회사
해외 SW 개발 회사
정보보호 전문업체, 기업 및 금융 기간의 보안 관리자, 포털 사이트 보안 담당자
정보호호관련 연구소 : 한국전자통신연구원(ETRI), 한국인터넷진흥원(KISA), 국가보안기술연구소(NSRI), 금융보안연구원(FSA)
정부 기관 : 국가 정보원, 사이버 수사대, 국방부 등
컴퓨터 소프트웨어 컨설턴트
다양한 IT 관련 업체 등

자격증

정보처리기사
자바프로그래밍 인증시험(OCJP)
오라클 인증시험(OCA/OCP/OCM)
코딩활용능력평가(COS)
빅데이터전문가

인공지능 트랙 전공 교육과정

멀티미디어 데이터 인식 (Multimedia Data Recognition)
사진, 음성, 영상 등 다양한 형태의 멀티미디어 데이터를 컴퓨터에게 인식 시킬 수 있는 라이브러리를 학습하고 이를 활용한 응용을 제작해본다.
기계학습 프레임워크 (Machine Learning Framework)
최근 기계 학습에 대한 연구가 활발해지면서 Tensorflow, Caffe, Apache Singa 등의 오픈소스 기반의 프레임워크들이 이용되고 있다. 본 교과목에서는 이러한 오픈소스 기반의 프레임워크의 동작 방식을 튜터리얼을 중심으로 실습하고 도출된 결과를 분석해 본다.
정보 검색 (Information Retrieval)
다량의 텍스트 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 기법들의 이론 및 주요 기술을 학습한다. 문서, 웹페이지, 구조화 또는 반구조화된 레코드나 멀티미디어 객체에 이르는 정보 항목의 표현, 저장, 조직, 접근을 다룬다.
빅데이터 처리 및 분석 (Bigdata Processing & Analysis)
빅데이터 분석과 연관된 기초이론 및 분석 방법에 대한 기본 개념을 바탕으로 컴퓨터를 사용하는 통계적인 방법들로 데이터를 처리하는 기술 및 효율적인 데이터 분석을 위한 시각화 기법들에 대해 학습한다.
데이터 마이닝 (Data Mining)
대량의 데이터로부터 이들 데이터 내에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 탐색하고 찾아내는 방법에 대하여 학습한다. 데이터마이닝의 필요성과 발전단계, 데이터마이닝의 단계와 기법 등에 대하여 기초내용을 중심으로 소개한다.