교육과정

4. 교육과정

2학년

빅데이터분석

• 1) 과목편제 : 1학기 2단위, 2학기 2단위
• 2) 교과목표 : 데이터 분석의 목적에 따라 데이터를 수집하고, 정제하여 분석하고 시각화하여 그 결과를 해석할 수 있다.
• 3) 교과내용 : 데이터 정제, 데이터 통합, 데이터 변환, 데이터 분석, 데이터 시각화

데이터베이스 프로그래밍

• 1) 과목편제 : 1학기 4단위
• 2) 교과목표 : 관계형 데이터베이스의 개념과 SQL 기본 명령어, DB 모델링의 기본 개념을 습득하여 데이터를 저장하고 검색할 수 있으며 데이터 모델을 추출할 수 있다.
• 3) 교과내용 : 데이터베이스 모델링, 데이터베이스 설계와 구현을 위한 도구, 요구사항 분석 및 데이터베이스 설계, 데이터베이스 정의, 데이터 조작 언어, 저장 프로그램, 보안과 사용자 관리, 트랜잭션과 데이터 관리, 웹 애플리케이션에서 DBMS

컴퓨터 네트워크

• 1) 과목편제 : 2학기 4단위
• 2) 교과목표 : OS 및 Network에 관련된 기초지식과 기술을 습득한다.
• 3) 교과내용 : 네트워크 이해와 설정, 네트워크 구성, 네트워크 통신, OSI 참조모델, TCP/IP, 프로토콜, 네트워크 서비스, 네트워크 관리, 네트워크 보안

인공지능론

• 1) 과목편제 : 1학기 3단위, 2학기 3단위
• 2) 교과목표 : 가. 인공지능과 인공지능 모델들의 개념과 원리를 이해할 수 있으며, 인공지능 기술발전에 따른 사회변화 속에서 개인의 삶과 사회에 인공지능이 미치는 영향을 이해하고 인공지능 윤리를 실천할 수 있다. 나. 인공지능 모델들의 개념과 원리를 습득하고 예제를 해결할 수 있다. 다. 인공지능의 관점에서 문제해결을 위한 해법을 설계하고 다양한 인공지능 기술을 활용하여 실생활의 문제를 창의적으로 해결할 수 있다. 라. 다양한 분야의 데이터를 인공지능의 관점에서 재해석하고 창의·융합적으로 활용할 수 있다.
• 3) 교과내용 : 인공지능의 역사, 인공지능 윤리, 머신러닝, 강화학습과 딥러닝, 인공지능 응용분야, 인공지능 환경과 동향

운영체제

• 1) 과목편제 : 1학기 3단위, 2학기 3단위
• 2) 교과목표 : 운영체제의 구성과 동작원리를 이해할 수 있다.
• 3) 교과내용 : 운영체제 개념, 프로세스 개념 및 관리, 프로세스 스케줄링, 프로세스 동기화, 병행프로그래밍, 교착상태, 주기억장치관리, 가상기억장치 구성 및 관리, 디스크 스케줄링, 파일시스템, 분산과 클러스터링

인공지능 활용

• 1) 과목편제 : 1개 학기 3단위(선택교과)
• 2) 교과목표 : 인공지능 개념을 바탕으로 프레임워크를 사용하여 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 구현하여 실생활속 문제를 해결할 수 있다.
• 3) 교과내용 : 훈련 및 테스트 데이터 세트, 데이터 전처리, 분류 알고리즘, 회귀 알고리즘, 모델 규제, 결정 트리, 인공 신경망, 심층 신경망, 순환 신경망, AI 프로젝트

3학년

알고리즘실무

• 1) 과목편제 : 1학기 4단위, 2학기 4단위
• 2) 교과목표 가. 실세계에서 해결하고자 하는 문제점들에 대한 최적의 해결방법을 전산학적으로 고찰하여 최적의 알고리즘을 학습한다. 나. 최적의 알고리즘에 대한 이해를 통해 각종 알고리즘에 대한 복잡도와 성능 및 특성을 전산학적으로 고찰해 직접 실세계에 응용할 수 있다.
• 3) 교과내용 : 알고리즘의 설계와 분석의 기초, 전체탐색법, 탐색공간의 배제, 수학적 귀납법과 점화식, 동적표를 이용한 알고리즘 설계와 중급 기법, 이분탐색을 활용한 설계기법, 자료구조를 활용한 알고리즘의 고속화

소프트웨어공학실무

• 1) 과목편제 : 1학기 8단위, 2학기 8단위
• 2) 교과목표 : 소프트웨어공학에 대한 이해를 바탕으로 프로젝트를 관리하고 산출물을 만들 수 있다.
• 3) 교과내용 : 소프트웨어 개발 프로세스, 애자일 프로세스 모델, UML, 일정 계획, 요구분석, 설계, 디자인 패턴, 프로젝트 실습

인공지능 프로젝트 실무

• 1) 과목편제 : 1학기 6단위, 2학기 8단위
• 2) 교과목표 : 인공지능 실습 도구를 사용하여 프로젝트를 계획하고 수행할 수 있다.
• 3) 교과내용 : 구글 코랩(Colab)을 이용한 pandas와 numpy 실습, 데이터 분석, 벡터와 행렬의 연산 실습, 파이토치 실습, 인공지능 프로젝트 계획과 수행

딥러닝실무

• 1) 과목편제 : 1학기 3단위, 2학기 5단위
• 2) 교과목표 : 인공지능 딥러닝 알고리즘 원리를 이해하고 모델을 훈련하고 적용하는 역량을 향상시킨다.
• 3) 교과내용 : 컴퓨터비전(OpenCV), CNN, RNN 등 딥러닝 알고리즘

빅데이터실무

• 1) 과목편제 : 1학기 3단위, 2학기 3단위(선택교과)
• 2) 교과목표 : 인공지능 기술에 필수인 빅데이터를 수집하고 활용하여, 인공지능 모델로 빅데이터 분석 결과를 검증하는 역량을 향상시킨다.
• 3) 교과내용 : 탐색적 데이터 분석, 빅데이터 검증(상관분석, 회귀분석 등)