인공지능학과는 인공지능을 활용하는 수준을 넘어, 인공지능의 미래를 직접 설계하고 창조할 인재를 양성합니다.

저학년 과정에서 선형대수·확률통계·최적화와 프로그래밍·알고리즘 등 인공지능의 토대를 다지고, 이를 바탕으로 AI 파운데이션, AI 시스템, 피지컬 AI의 세 축으로 심화해 나갑니다. 탄탄한 기초 위에 세워진 이 세 축은 하나의 인공지능 시스템을 이론과 인프라, 그리고 물리적 구현의 관점에서 온전히 이해하도록 설계된 교육과정입니다.

교육목표

인공지능을 잘 쓰는 사람은 앞으로 어느 분야에나 존재할 것입니다. 그러나 인공지능을 직접 만들 수 있는 사람은 다릅니다. 인공지능학과는 남이 만든 모델을 가져다 쓰는 데 머무르지 않고 지능 그 자체를 설계하고 구현하는 인재를 기르고자, 모델을 직접 설계 및 구현하고 대규모로 학습시키며 실패를 분석해 다시 개선해 나가는 경험을 1학년부터 전 교육과정 전반에 걸쳐 축적합니다.

• 인공지능의 수학적·통계적 원리를 깊이 이해하고, 새로운 모델과 학습 방법을 스스로 설계·검증하는 역량 함양
• 대규모 모델을 실제로 학습시키고 서비스할 수 있는 컴퓨팅 시스템의 이해와 구현 능력 함양
• 인공지능을 물리 세계와 연결하여 동작시키는 통합적 문제 해결 능력 함양
• 공학인으로서 갖춰야 할 윤리 의식과 효과적인 의사 전달 능력, 협업 능력 함양
• 지속적인 자기 계발과 책임 의식을 지닌 글로벌 창의적 리더 역량 함양

전공 트랙

트랙 운영 방식

인공지능학과는 학사과정을 세 개의 트랙으로 운영합니다. 1학년은 공통 기초 과정을 이수하고, 2학년 진급 시 트랙을 선택합니다.

트랙은 전공을 가르는 벽이 아니라 학습의 중심축입니다. 학생은 주 트랙에서 심화 과목을 이수하되 다른 트랙의 과목을 자유롭게 수강할 수 있으며, 요건을 충족하면 복수 트랙 이수로 인정받습니다.

1. 1 공통 기초

   1학년은 트랙 구분 없이 프로그래밍, 인공지능수학, AI 개론 등 공통 기초 과목을 이수합니다.

2. 2 트랙 선택

   2학년 진급 시 희망 트랙을 선택합니다. 별도의 선발 없이 학생의 관심에 따라 결정합니다.

3. 3 심화 이수

   주 트랙에서 전공심화 과목을 일정 학점 이상 이수하면 해당 트랙 이수로 인정됩니다.

4. 4 복수 트랙

   추가 요건을 충족하면 두 개 이상의 트랙을 이수한 것으로 졸업 시 인정받을 수 있습니다.

특전

• 우리 대학이 정한 장학기준에 따른 성적우수 장학금, 문행장학금, 국가우수장학금, 학생성공장학금 등 지급
• GPU 클러스터 등 최첨단 연구 인프라 활용 및 학부생 대상 개인 컴퓨팅 자원·개발 환경 지원
• 우수 학부생 연구실(Lab) 조기 입실, 연구장려금 및 개인 연구공간 지원
• 국제 AI 학회 참가 및 논문 게재 비용 지원
• 국내외 유수 기업과의 AI 산학협력 프로젝트 및 인턴십 기회 제공
• 대학원 진학 희망 시 '학사부터 박사까지' 연계과정 및 장학 혜택
• AI 창업 액셀러레이팅 프로그램 및 초기 펀딩 지원