- 사이버대학 최초의 인공지능 전문학과
- 인공지능 기초, 머신러닝·딥러닝, 인공지능 비즈니스로 이어지는 종합적인 교육과정
- 미래학부 빅데이터 전공, 미래기술경영 전공과 함께 AI응용프로그래머, AI기반 마케팅 전문가, AI데이터 분석가 등 4차산업혁명 선도인력 양성
- 파이썬, 케라스 등 인공지능 개발 도구를 활용한 실무프로젝트를 통해 AI비즈니스 문제해결역량 습득
- 2020년 '직장인을 위한 실무형 AI기술 활용과정' 교육부 사업 선정
- 융합정보대학원 진학 연계
여러분 안녕하세요. 오늘 이 시간에는 제가 우리 미래학부 중에서도 인공지능전공에 대해서 소개해 드릴 것입니다.저는 인공지능전공을 담당하고 있는 김윤기 교수입니다.우리 학부 인공지능전공으로 배울 수 있는 어떤 전문가들은 크게 세 가지로 분류가 됩니다.첫번째는 인공지능알고리즘전문가, 두번째는 인공지능서비스 전문가 그리고 마지막으로 인공지능비즈니스 전문가. 이렇게 인공지능분야에서도 전문가들이 세 가지 파트로 우리가 분류할 수 있는데 인공지능알고리즘전문가는 인공지능모델을 이용해서 우리가 실생활에서의 아니면 산업에서의 문제를 직접적으로 풀어 나가는 그런 전문가를 말을 합니다.흔히 말하는 신경망을 이용해서 또는 이제 머신러닝을 이용해 우리 생활에 문제들을 풀어나가는 알고리즘을 만드는 그런 개발자라고 보시면 되겠습니다.또한 인공지능서비스 전문가랑 이러한 알고리즘이나 어플리케이션이 만들어졌다면 그 것을 어떻게 사람들에게 서비스를 할 건지 이런 것들을 서비스를 만들어가는 건 나가는 전문가라고 보시면 되겠습니다. 또 하나가 인공니스 비즈니스전문가는 비즈니스 모델을 만드는 것인데 우리가 어떤 산업의 해당 산업의 도메인을 이용해서 어떠한 일을 할 수 있을지 이런 것들을 비즈니스 모델을 만들어 나가는 전문가가 인공지능비즈니스 모델 전문가 라고 보시면 되겠습니다.그래서 우리 학부에 인공지능전공에서 이렇게 과정을 수료하시면 이것을 이제 '인공지능전문가다' 라고 보실 수가 있겠습니다.인공지능을 배우기 위해서 어떠한 과목들을 배워야 되고 이러한 과목을 배우면 어떤 순서대로 좀 절차를 밟아나가야 되는지에 대해서는 좀 소개를 드리고자 합니다.여러분들께서 이제 보시면 1학년과 2학년 3학년 4학년이 있는데요. 편입해서 들어오시는 분들도 계실 겁니다.그렇지만 이 '필수과목 이수모형'이라고 하는 것을 여러분들께서 어떤 과목을 먼저 듣고 그 다음에 듣는 과목들이 무엇인지에 대한 과목에 순서를 참고하시라고 제가 알려드리겠습니다.먼저 1학년에서는 인공지능이라는 과목을 배우는데 이 인공지능이라는 과목은 우리가 인공지능으로 가는 개괄적 내용을 배우는 것입니다.그래서 인공지능은 무엇인지, 우리가 무엇을 인공지능이라고 부르는지, 또 대략적으로 인공지능의 원리 이런 것들을 배우고요. 이 파이선프로그래밍이라고 하는 툴을 이용해서 프로그래밍을 이용해서 우리가 인공지능모델을 만듭니다.인공지능알고리즘을 파이선프로그래밍으로 만드는 것이죠.파이선프로그래밍이 왜 중요해졌냐면 '파이선으로 빅데이터와 인공지능모델을 만들 수 있는 가장 최고의 프로그램이 언어다'라고 평가되고 있고 실제로도 파이선 프로그래밍으로 인공지능모델을 만드는 사례가 절대적으로 많습니다.그래서 우리가 이제 1학년 때는 파이선 프로그래밍을 잘 이수에 놓으시면 이제 인공지능모델을 만들 수 있는 기초가 다져지는 것이죠.그 다음 선형대수는 우리가 인공지능모델에서도 굉장히 어떤 신경망을 구성하는 원리 그리고 이제 그 신경망안의 웨이트 신경망에 이제 전기의 강도 같은 것들을 프로그래밍으로 표현해냈는데 이런 것들을 숫자를 행렬이나 백터형태로 저장해 놓습니다.그러한 기하 벡터 이런 것들을 배우는 기본적인 수학인 선형대수라고 보시면 되겠고 이 선형대수는 여러분들께서 수학전문가가 아니더라도 인공지능전문가가 되기 위해서는반드시 들어야 되는 필수적인 과목 이라고 보시면 되겠습니다.그리고 이런 것들을 배워놓으면 2학년 때 에서는 어떤 클라우딩 컴퓨팅 이라고 하는 과목을 배우고 그 다음 파이선 머신러닝이라고 하는 과목을 배웁니다.거의 모든 인공지능모델이나 빅데이터를 함에 있어서 클라우딩컴퓨팅이라 하는 것이 중요합니다.왜냐면 인공지능 모델 전체 커지게 되고 우리가 바로 데이터 사이즈가 커지다보니 컴퓨팅 리소스가 많이 필요로 하는데 리소스를 다룰 때 필수적으로 필요한 것이 클라우드 컴퓨팅 입니다.그래서 가상의 자원상에서 컴퓨터 리소스를 다룬다면 보다 쉽게 아주 큰 데이터셋을 다를 수 있는 환경에서 우리가 작업을 할 수 있게 되는 것이기 때문에 클라우드 컴퓨팅을 여러분들께서 이제 배워두시면 좋고요.그 다음 파이선 머신러닝이라고 하는 그 과목이 기본으로 이제 우리 이제 인공지능이나 이제 머신러닝을 다루는 기본 그 이론을 배웁니다.이론을 배우고 여기에 실습도 함께 포함이 되는 것이죠. 그래서 2학년때 배우는 머신러닝을 시작으로 이제 본격적으로 우리가 인공지능을 시작한다라고 보시면 되겠습니다.사실은 머신러닝이라고 하는 그 알고리즘을 조금 더 하위 개념으로 들어가다 보면 우리가 이제 언론에서 접하는 딥러닝이라고 하는 과목이 있는데 이 딥러닝이라고 하는 것은 인간의 신경망을 모형으로 한 우리에게 인공지능모델이라고 보시면 되겠습니다.그래서 머신러닝을 배우고 난 뒤에 이제 딥러닝을 배우시고요. 케라스딥러닝이라고 하는 것도 파이선 프로그래밍으로 여러분들께서 개발을 해야 되는 이 내용 이라고 보시면 되겠습니다.그래서 신경망을 어떻게 구성하는지에 강한 과목이라고 보시면 됩니다. 그리고 3학년 때 케라스딥러닝라는 걸 배우시면 데이터 분석을 어떻게 시각화할 것인지 또 서비스 기획을 어떻게 할 것인지 이런 과목들을 여러분들께서는 더 배워서 또 인공지능알고리즘전문가 뿐만 아니라 인공지능전문가 또 인공지능서비스 전문가로서의 역량도 갖춰줄 수가 있고요.또 여기 이제 딥러닝을 배울 수 있게 되고나면 딥러닝 중에서도 크게 두 가지 분야로 뻗쳐나가게 되는데 한 하나의 분야가 영상처리 쪽 분야죠. 여러분들께서 이제 차량으로 무인주차 시스템을 들어가게 되면 주차번호를 사람이 인지하는 것이 아니라 카메라가 자동으로 인지할 수도 있죠. 또는 그 영상을 통해서 이 사람의 얼굴을 이렇게 식별 한다거나 이런 것들이 가능해지게 되는데 그런 것들은 딥러닝으로 우리가 구현할 수 있습니다.그런 것들이 이제 딥러닝과 컴퓨터 비전이라고 하는 그런 과목이라고 여러분들께서 보시면 되겠고 나머지 하나는 텍스트 데이터입니다. 그래서 우리가 자연어처리이라고도 부르죠. 우리의 신문기사를 신경망 딥러닝으로 분석을 하게 한다든지 또는 우리 음성인식을 딥러닝으로 하게 한다든지 하는 것들이 이제 자연화 처리쪽 분야라고 보시면 됩니다.그래서 이제 4학년 때는 자연어처리 텍스트 데이터 분석 이런 과목들을 여러분들께서 학습하시게 됩니다. 그래서 이러한 과목들이 여러분들이 순서대로 배우지게 되면 어느 정도 인공지능개발을 할 수 있는 기본적인 역량이 갖춰지게 되는 것입니다.교육과정개요를 전체적으로 한번 펼쳐서 한번 말씀을 드리자면 여기 이제 빨간색으로 나와 있는 이 부분들이 여러분들이 좀 핵심적으로 들어주셨으면 하는 그런 과목이라고 보시면 되겠습니다. 그래서 이 외 과목도 계속적으로 개발이 돼서 새로 생기는 과목이 있고 또 여기 이제 보시는 과목들 중에서 없어지는 과목도 있을 것입니다.그렇지만 여기 빨간색으로 표시된 이 과목들, 이런 과목들이 여러분들께서 수강신청하실 때 과목들을 신청할 수 있는 준비가 되었다면 이 수강신청할 수 있다면 이런 것들을 이제 여러분들의 수강신청을 해주시면 좋겠습니다.그래서 전공기초, 전공핵심, 전공심화, 전공응용 이런 식으로 나뉘게 되는데 여러분들의 수강신청 하시는 과목들이 전공기초인지 핵심인지 심화인지 응용인지 이런 것들을 잘 살피셔서 수강 신청을 해주시면 좋겠습니다. 우리 미래학부 인공지능전공의 특징을 살펴보자면 사이버대학 최초의 인공지능 전문학과라고 보시면 되겠습니다.그래서 다 사실은 인공지능을 배우는 학부수준에서의 인공지능을 배운다라고 하는 것은 이제 대학에서는 흔치 않은데 사이버대학에서 인공지능학과를 설치해서 학부수준에서 인공지능을 배울 수 있도록 그렇게 교육과정을 개설을 했습니다.그래서AI기초에서부터 머신러닝, 딥러닝 또 이런 것들을 모델을 인공지능모델을 개발하고 또 비즈니스 전문가가 될 수 있는 그런 역량을 갖출 수 있는 트랙들이 존재를 합니다.미래학부는 인공지능전공뿐만 아니라 빅데이터 전공도 있고 미래기술경영이라고 하는 전공이 있습니다. 그래서 여러분들께서 미래학부에 들어오시면 인공지능뿐만 아니라 또 빅데이터 전공또 미래기술경영과 연계해야한 이런 과목들을 여러분들께서 이수하실 수가 있습니다.빅데이터와 인공지능은 굉장히 밀접한 연관이 있습니다. 그래서 큰 데이터를 인공지능으로 다루기도 하고 그래서 요즘에 이제 분석은 인공지능을 이용한 분석이 또 많이 이제 수행이 되고 있기 때문에 빅데이터와 인공지능이라고 하는 것들이 이제 수 없는 관계라고 보시면 되겠습니다.그래서 여러분께서 이 전공을 잘 살려서 우리 학교 융합정보대학원 진학과 연계가 될 수 있는 그런 여지도 있다 라고 하는 것을 또 말씀을 드립니다. 우리 학부에 인공지능전공을 이수하시게 되면 IT산업 분야에서 인공지능모델을 개발하는 프로그래밍개발자가 될 수도 있고 스타트업 창업가가 될 수 있고 인공지능으로 데이터를 분석하는 분석가가 될 수 있고 또 서비스 기획자가 될 수도 있고 또 연구소나 전문기관에 여러분들께서 진출하실 수가 있고 또 학부를 넘어서 대학원에 진학할 수 있는 그런 졸업 후 진로를 여러분께서 설정하실 수가 있습니다.제가 간략하게 우리 미래학부 인공지능전공 에 대해서 소개해 드렸는데요. 여러분들께서 제가 소개해드린 이 정보를 토대로 여러분들께서 이곳에 오셔서 여러분들의 미래를 위한 준비를 잘 하셨으면 좋겠습니다.잘 들어주셔서 감사합니다
미래기술경영 전공
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인공지능 기초
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인공지능 알고리즘
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AI 서비스 개발
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인공지능 비즈니스
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전공기초
인공지능 기반지식
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전공핵심
인공지능 프로그래밍
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전공심화
프로젝트 수업
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전공 응용
인공지능 비즈니스
- 인공지능 기초
- 인공지능의 개념과 역사, 관련 용어, 문제해결을 위한 지식표현,기본 알고리즘, 응용서비스에 대해 이해하고, 인공지능 기술의발전에 따른 학습 전략을 수립
- 인공지능 알고리즘
- 머신러닝(기계학습)의 지도학습,비지도학습의 기본 개념을 비롯하여 인공신경망 기반의딥러닝(심층학습)을 적용한 음성 및 영상인식, 자연어 처리,패턴 인식 등의 활용 방법을 학습
- AI 서비스 개발
- 챗봇, 인공지능 스피커, 음성/영상 인식 등 다양한 분야에서 활용되고있는 인공지능 서비스 모델의 개념과 기본원리를 이해하고, 간단한인공지능 서비스를 직접 구현하기 위한 지식과 기술을 학습
- 인공지능 비즈니스
- 비즈니스 관점에서 인공지능 기술의 중요성과 발전방향을 이해하고다양한 인공지능 비즈니스 모델의 사례 분석과 유형화를 통해비즈니스 전략 수립을 위한 기반 지식을 학습
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사이버대학 최초
2020년 개설, 4차산업혁명과 함께 산업 전분야에서 급속하게 증가하는 인공지능 수요에 대응
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체계적인 인공지능 교육과정
딥러닝, 음성인식, 자연어처리 등 인공지능 핵심기술에서 시작해 AI+X 응용 분야(헬스케어, 금융, 게임, 자율 주행 등)로 연결되는 체계적인 교육과정
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빅데이터 및 미래기술경영 융합교육
인공지능과 빅데이터, 경영의 융합으로 미래 비즈니스 개발에 최적화된 교육 제공
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AI 비즈니스 문제해결역량 습득
인공지능 서비스 개발의 필수적인 도구인 파이썬 등의 프로그래밍을 기초부터 실무프로젝트 수준까지 학습
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1:1 맞춤형 개인 포트폴리오
캡스톤 프로젝트, AI 서비스 개발 등의 과목을 통해 1:1 맞춤형 개인 포트폴리오 구축
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실무형 AI기술 교육과정
2020학년도 교육부 선정 사업으로 기업의 서비스를 지능화 할 수 있는 역량 배양하며 재직자의 다양한 수준을 고려한 교육과정 구성
Bachelor of Engineering
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IT산업분야
AI 응용 서비스 기획자
AI 응용 프로그래머
인공지능 비즈니스 컨설턴트
스타트업 창업가
인공지능 데이터 분석가
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연구소·전문기관
AI 금융서비스 전문가
AI 의료서비스 전문가
인공기능 기술개발 연구원
인공지능 기반 마케팅 전문가
인공지능 게임 개발자
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