□ 2026학년도 AI 전공 교육과정 편성(안)

※ 총 171학점(전공 120학점, 교양 51학점)

학년 학기	교과 구분	교과목명	학년 학기	교과 구분	교과목명
1-1 (21)	교양 (9)	대학기초영어	1-2 (30)	교양 (12)	세상읽기와 논술
					스크린영어
		대학기초수학
					대학기초수학
		취미와예술
					영화로생각하기
	전공 (12)	통계학개론		전공 (18)	컴퓨터C프로그래밍
					대학수학
		일반물리
					메카트로닉스개론
		파이썬
					산업공학개론
					인공지능시스템
		R컴퓨팅
					JAVA프로그래밍기초
2-1 (18)	교양 (6)	논리적글쓰기와의사소통	2-2 (18)	교양 (6)	과학기술의인문학적이해
		자기관리와셀프리더십			통계로보는건강
	전공 (12)	데이터처리를위한이산수학		전공 (12)	알고리즘과자료구조
		소프트웨어개발방법론			선형대수
		확률의이해			경영조사분석
		AI와빅데이터경영입문			탐색적데이터분석
3-1 (24)	교양 (6)	뉴미디어와경험경제	3-2 (18)	교양 (3)	발명과특허
		생활속의심리학
	전공 (18)	데이터베이스의이해와 활용		전공 (15)	시각인공지능입문
		머신러닝1			최적화
		회귀분석1			회귀분석2
		AI를위한수학			클라우드컴퓨팅
		딥러닝			머신러닝2
4-1 (21)	교양 (6)	스토리텔링의이해	4-2 (21)	교양 (3)	기초비즈니스중국어
		생활속의수학이야기
	전공 (15)	고급최적화		전공 (18)	빅데이터의이해와활용
					금융AI의이해
		컴퓨터비전
					머신러닝사례연구
		인과관계추론
					딥러닝사례연구
		자연언어처리
					생성AI의이해와활용
		강화학습
					데이터공학

○ AI전공 교과목 개요

학년 학기	교과 구분	교과목명	교과목 개요
1-1	교양	대학기초영어	대학수학에 필요한 기본적인 영어 의사소통 능력을 기르고, 읽기, 쓰기, 듣기, 말하기 등 영어의 4영역을 아우르는 영어 전용 통합적 수업방식으로 진행된다.
		대학기초수학	대학 수학을 학습하기 이전, 수학의 기초를 탄탄히 하기 위한 과정으로서, 중ㆍ고등학교 수학의 개념과 원리를 쉽고 재미있게 이해할 수 있도록 구성되어 있다.
	전공	통계학개론	데이터의 의미를 파악하고 이를 요약·정리한다. 그리고 데이터를 바탕으로 불확실한 세상을 추정과 검정을 할 수 있으며 통계모형을 작성하고, 통계적 비교를 할 수 있다.
		일반물리	고전 역학과 기본적인 전자기에 관련된 물리 이론들을 배운다.
		파이썬	파이썬 기초 문법과 프로그래밍 기법을 학습한다. 새로운 파이썬 라이브러리를 자유자재로 활용할 수 있는 배경지식을 함양하며, Tensorflow 및 PyTorch와 같은 딥러닝 파이썬 라이브러리를 활용할 수 있는 기초를 마련한다.
		R컴퓨팅	기초 수준부터 심화 단계까지 R 활용 기법을 단계적으로 숙지 및 전공 도구로서 R 프로그래밍 능력을 배양한다.
1-2	교양	세상읽기와논술	분석적 이해, 비판적 평가, 창의적 적용을 통해 자기 생각을 형성하고 이를 논리적으로 구성하고 표현하는 능력을 훈련한다.
		스크린영어	영어의 4가지 기능 중 듣기 능력을 향상시키며, 실생활에서 사용되는 구어체 영어 구사 능력을 기른다. 영상자료를 통해 영미인들의 문화와 생활을 이해한다.
		대학기초수학	대학 수학을 학습하기 이전, 수학의 기초를 탄탄히 하기 위한 과정으로서, 중ㆍ고등학교 수학의 개념과 원리를 쉽고 재미있게 이해할 수 있도록 구성되어 있다.
		영화로생각하기	철학뿐만 아니라 정치, 경제, 역사, 문화예술, 과학 등 다양한 분야에 걸쳐 사상성과 흥미를 동시에 갖춘 명화 15편을 기본 소재로 삼아, 인간의 삶과 사회, 자연과 역사에 대한 인문학적 이해를 도모한다.
	전공	컴퓨터C 프로그래밍	C언어의 기본 개념 및 프로그래밍에 대한 이해를 목표로 하며, 프로그램 작성과 실행을 통해 실질적인 프로그래밍 방법을 습득, 주어진 문제를 체계적으로 해결하는 공학적 사고능력을 기른다.
		대학수학	고등학교 수학 이후부터 미적분까지 대학수학에서 다루어야 할 내용으로 구성되어 있으며, 이공계 전공 교과의 수학을 배울 수 있는 수학적 역량 함양을 목적으로 한다.
		메카트로닉스개론	기계 전자 결합체인 메카트로닉스 시스템의 특성, 그들의 구성 및 요소 기술을 이해하고 서로 간의 인터페이스 기법 관련 하드ㆍ소프트웨어 실제 시스템분석을 배운다.
		산업공학개론	산업공학 전반에 대한 내용 즉, 시스템분석, 생산/물류관리, 품질관리, 인간공학. 정보 시스템, 경영과학 등의 다양한 분야를 소개하여, 여러분야와 방법론들의 상호 관계를 이해할 수 있도록 한다.
		인공지능시스템	인공지능의 개념 및 문제풀이 기법을 학습한다. 지능적 시스템이 지식을 축적하기 위한 학습 방법을 이해하며 패턴인식 기술의 구현 방법을 학습한다.
		Java프로그래밍기초	자바 언어를 이용하여 객체지향 프로그래밍의 일반 원칙과 이론을 학습한다. 주어진 문제를 해결하기 위한 객체지향 프로그래밍 기초능력을 배양하고 실무 프로그램을 설계할 수 있는 기초능력을 기른다.
2-1	교양	논리적글쓰기와 의사소통	글쓰기에 대한 기본 소양을 배움으로써 논리적 글쓰기에 대해 이해하고, 나아가 성공적인 학업과 직장생활을 위해 자신의 의견을 효과적으로 표현할 수 있는 여러 유형의 실전 글쓰기 역량을 키우도록 교육한다.
		자기관리와 셀프리더십	지속적인 자기 계발을 이루기 위한 주도적인 자기 관리와 경력개발의 방법을 학습하고 이를 실생활에 적용할 수 있도록 교육한다.
	전공	데이터처리를위한 이산수학	광범위한 이산수학의 내용 중에서 AI 전공에 필요한 핵심 내용 위주로 교육 및 집합, 논리, 관계, 함수, 순열조합, 그래프 등을 학습한다.
		소프트웨어개발 방법론	실제로 현업에서 인공지능을 적용하기 위해서는 머신러닝에 대한 지식 외에 소프트웨어 개발에 대한 실제적인 지식이 필요하다. 버전관리, 유닛 테스트, 디자인 패턴 등의 실제 코딩에 필요한 지식들을 배운다.
		확률의이해	확률 관련 개념과 데이터가 발생하는 여러 가지 확률 분포에 대해 배운다. 이는 향후 데이터 분석과 머신러닝의 기초가 된다.
		AI와빅데이터경영입문	AI와 빅데이터는 다양한 산업 및 학문 분야에 영향을 미치는 일반목적 기술로서 마케팅을 비롯한 경영 분야에서 AI와 빅데이터에 대한 이해가 필수적이므로 이에 대한 내용을 배운다.
2-2	교양	과학기술의 인문학적 이해	인류지식의 근원이 되는 과학기술과 현대사회와의 관계를 인문학적으로 분석한다.
		통계로보는건강	건강에 대한 사회적 관심이 증가하고 있고, 이에 대응하여 현재 수많은 건강통계들이 작성 공표되고 있음. 건강통계에 대한 과목을 통해 건강통계 지표들을 이해할 수 있고 동시에 건강 현상에 담겨있는 사회변화를 이해할 수 있는 능력을 갖추도록 하는 것을 목적으로 함
	전공	알고리즘과 자료구조	프로그램을 활용한 다양한 문제해결방식(알고리즘)을 이해하고 이를 구현할 수 있는 능력을 배양한다.다량의 데이터를 효율적으로 조직화하기 위한 다양한 자료구조를 이해하고 이를 구현할 수 있는 능력을 배양한다.
		선형대수	선형대수는 AI의 개념을 기술하는데 가장 기초가 되는 수학으로 통계와 함께 AI의 언어라고 할 수 있다. 이 강의에서는 행렬 및 벡터에 대한 표기법 및 기초 개념부터 시작해서 행렬 분해 및 AI에 응용되는 사례에 이르는 내용을 살펴본다.
		경영조사분석	<통계학계론>, <확률의이해>에서 학습한 확률·통계 이론이 기업 경영에서 어떻게 활용되는지 학습한다.
		탐색적데이터분석	탐색적데이터분석은 파이썬을 기반으로 데이터의 전처리 및 시각화 등 본격적인 데이터분석의 전 단계에서 필수적인 내용을 학습한다.
3-1	교양	뉴미디어와 경험경제	SNS 문화, 이를 둘러싼 디지털 기술의 발전과 생산물들의 등장을 이해하고, 이들이 새로운 문화와 더불어 어떻게 새로운 경제 패러다임과 합류하게 되었는지 학습하며, 이를 통해 뉴미디어 시대의 새로운 사회 경제에 대해 심층적으로 이해하고 분석 응용하는 능력을 기를 수 있도록 한다.
		생활속의심리학	삶의 과정에서 당면하는 다양한 심리적 문제들을 숙고하고, 일상생활과 관련된 다양한 심리적 문제들을 이해할 수 있는 심리학적 틀을 제공하며, 심리학적 이론을 기반으로 삶의 문제들을 이해하고 해결할 수 있는 지식을 갖춘다.
	전공	데이터베이스의 이해와활용	데이터베이스의 개념과 특징을 이해하고 데이터베이스를 사용하기 위한 모델링 방법을 학습한다. 데이터베이스의 구조 및 작동원리를 이해하여 데이터베이스 모델링에 적용한다. SQL과 데이터베이스 명령어를 활용하여 다양한 데이터베이스 응용을 가능하게 한다.
		머신러닝1	다양한 머신러닝 알고리즘의 원리, 이론 및 응용 등 전반적인 내용에 대해 깊이 이해한다. 분석 목적에 맞는 적절한 머신러닝 알고리즘을 선택하여 실제 적용할 수 있는 능력을 배양한다.
		회귀분석1	회귀분석은 데이터 분석의 핵심적인 도구이면서 동시에 기초적인 머신러닝 모델로 생각할 수 있다. 이 강의에서는 선형 회귀 모델에 대한 기초 개념과 이론을 소개하고, 데이터 가공부터 모델을 이용한 데이터 해석과 예측까지의 과정을 경험하도록 함으로써 데이터 해석 및 머신러닝에 대한 기초를 제공한다.
		AI를위한수학	AI 전공 교과목 이수를 위해 필요한 미적분학, 선형대수, 확률·통계의 핵심 개념을 종합적으로 학습하는 것을 목표로 한다. 특히 편입생을 포함한 학생들이 제한된 학습 여건 속에서도 AI 전공 이해에 필요한 수학적 기초를 효율적으로 갖출 수 있도록 구성된다.
		딥러닝	CNN과 LSTM 등 딥러닝 분야에서 가장 많이 활용되는 아키텍처의 구조와 동작, 학습 알고리즘을 이해하고 딥러닝의 이론적 기반이 되는 신경망의 동작 원리와 학습 알고리즘을 학습한다.
3-2	교양	발명과특허	발명기법과 특허출원방법에 대해 학습하며, 이를 통해 창의력 함양과 동시에 지식재산권을 보호하는 방법을 학습한다.
	전공	시각인공지능 입문	기계학습, 인공신경망, 딥러닝의 기본 원리를 바탕으로 영상 처리 및 이해를 위한 시각 인공지능 이론을 소개한다. 다양한 시각 인공지능용 신경망 구조와 응용 사례를 학습하여 컴퓨터 비전 분야의 기초 이해를 다진다.
		최적화	머신러닝에서의 많은 모형 학습은 손실함수를 최적화하는 문제로 귀결된다. 목적함수의 형태에 따라 수많은 최적화 알고리즘이 존재하며, 사용하는 모형에 대한 손실함수의 성질을 파악하여 적절한 최적화 알고리즘을 선택할 수 있는 능력을 배운다.
		회귀분석2	회귀분석 1에서 다루지 못한 회귀분석 관련 주제와 기존 주제를 확장한 내용을 살펴보고, 회귀분석이 실제로 활용되는 사례 연구를 통해 실무 중심의 데이터 분석 역량을 기를 수 있도록 한다.
		클라우드컴퓨팅	빅데이터 시대로 도입하면서 기업들의 데이터 분석 및 머신러닝의 활용도가 높아지면서 클라우드 컴퓨팅 환경의 필요성이 대두되면서 이에 대한 이해와 활용도가 중요하게 되었음. 본 강의에서는 클라우드 컴퓨팅에 대한 등장 배경 및 개념을 시작으로 클라우드 서비스 기술에 대한 전반적인 이해와 실제 서비스화 하기 위한 방안, 활용 사례 등을 학습하는 것을 배운다.
		머신러닝2	<머신러닝1>에서 다룬 지도학습을 바탕으로, 비지도학습 방법론을 중심으로 다양한 머신러닝 알고리즘의 원리와 응용을 심층적으로 학습한다. 이를 통해 분석 목적에 적합한 알고리즘을 선택·적용하고, 실제 데이터에 기반한 문제 해결 능력을 기른다.
4-1	교양	스토리텔링의 이해	최근 다양한 매체와 문화, 마케팅과 브랜딩에서 강조되고 있는 스토리텔링의 효용성에 대해 학문적으로 접근하여, 아리스토텔레스의 ‘시학’부터 이미지 스토리텔링, 트랜스미디어 스토리텔링, 메타버스와 K-pop 스토리텔링 등 광범위한 스토리텔링의 활용과 효과에 대해 학습함
		생활속의 수학이야기	일상생활에서 직면하는 사회적 현상을 수학적 개념으로 분석하고 해석하는 능력을 함양한다. 그리고 사회적으로 활용되는 각종 지표를 수학적 관점에서 정의하고 해석하는 역량을 강화한다.
	전공	고급최적화	고급최적화 교과목을 통해 기존 ‘최적화’에서 다루지 못한 내용뿐 아니라 다양한 사례를 실제에 적용하는 방법을 배운다.
		컴퓨터비전	4차 산업혁명에 따라 컴퓨터비전의 필요성이 증대되었다. 다양한 컴퓨터 비전 분야의 기본적 콘셉트, 모델, 방법론 등을 배우고 State-of-the-art 딥러닝 알고리즘들의 원리에 대해 이해, 실행하는 방법을 배운다.
		인과관계추론	인과관계와 상관관계의 차이를 이해하고, 통계 및 계량적 방법론을 활용하여 원인과 결과를 분석하는 인과관계 추론의 기본 개념을 다룬다. 이를 통해 학생들은 경영·정책·AI 등 다양한 분야의 실제 사례에 인과추론 기법을 적용하여 데이터 기반 의사결정 역량을 기를 수 있다.
		자연언어처리	자연언어처리는 컴퓨터 비전과 함께 딥러닝 및 AI 분야의 혁신을 선도하는 분야라고 할 수 있다. 강의에서는 자연언어처리 분야의 기초적인 모델부터 LLM에 이르기까지 모델의 발전 및 혁신이 어떻게 이루어졌는지를 살펴보고, 기반이 되는 이론과 구현에 대해 학습한다.
		강화학습	강화학습은 인공 지능 기술의 중요한 분야로 공학, 사회과학, 경제학 등 다양한 분야의 문제를 해결하는 도구로 사용되고 있다. 따라서, 본 강의에서는 강화학습의 기본 원리를 학습하고 이를 기반으로 다양한 강화학습 모델을 학습하여 이를 문제 해결에 활용하는 역량을 기른다.
4-2	교양	기초 비즈니스중국어	실무에서 중국어가 필요한 초급자들을 대상으로 초급수준의 중국어를 학습하고 직장에서 활용할 수 있는 다양한 실무적 표현을 알려준다.
	전공	빅데이터의 이해와활용	빅데이터의 정의와 가치를 살펴보고, 기업 경영의 측면에서 빅데이터가 어떻게 경영을 혁신시키는지를 이해하며, 빅데이터를 구축하기 위해 현실적으로 필요한 사항을 공부한다. 또한 빅데이터를 활용하기 위해 요구되는 분산 환경 시스템과 빅데이터를 처리에 적합한 데이터 수집 기술, 저장 및 처리 기술 그리고 처리 결과를 액세스하는 기술을 소개한다.
		금융AI의이해	실제 금융권에서 AI가 어떻게 투자에 활용되는지 설명하고, 머신러닝, 딥러닝을 활용해 금융 도메인에서 가치 있는 프로덕트를 만들어내는 방법을 학습한다.
		머신러닝 사례연구	머신러닝의 이론 수업은 폭넓은 이해를 중심으로 다양한 주요 기법들을 학습한다. 다양한 산업의 데이터 구조와 특성을 이해하여 머신러닝 기법을 실무적으로 활용하는 것 또한 중요하다. 따라서 이 수업은 머신러닝 주요 기법들에 대한 이해를 중심으로, 도구를 활용한 실제 분석 능력의 배양을 목적으로 한다.
		딥러닝 사례연구	실제 현장에서 이루어지는 프로젝트에서 발생하는 문제와 해결 방법 등에 대해 사례연구 위주로 학습할 필요성에 따라 언어 및 비전 기반 최신 딥러닝 알고리즘 트랜드 및 구체적인 예시에 대하여 학습한다. 실제 기업 프로젝트 및 실현장에서 딥러닝을 적용할 때 고려해야 하는 문제 및 해결 방법 등에 대해 배운다.
		생성AI의 이해와활용	생성형 인공지능의 핵심 원리와 모델 구조를 이해하고, 텍스트·이미지·코드 생성 등 다양한 응용 사례를 직접 활용해보는 것을 목표로 한다. 이를 통해 생성 AI의 실무적 활용 능력과 함께 사회적 영향과 윤리적 쟁점에 대한 비판적 사고 역량을 함양한다.
		데이터공학	데이터공학에서 필수적인 데이터 선택, 생성, 저장, 정제, 보안 등의 다양한 기법을 학습함으로써 다양한 데이터공학 분야로 진출할 수 있는 역량을 함양한다.