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학습 로드맵

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학습 로드맵

인공지능학과는 총 4개의 트랙으로 구성된다.

교육과정 로드맵를 나타내는 표
No-Code 트랙 · 인공지능 이해와 비즈니스 의사결정
이 트랙은 인공지능 기술의 기본 원리와 응용 분야를 이해하고자 하는 의사결정자나 비전공자를 위한 과정이다. 블록코딩과 같은 간단한 도구를 활용하여 인공지능의 작동 원리를 이해한다.
AI 융합 트랙 · AI와 타 학문과의 융합
이 트랙은 데이터 처리를 위해 기본 코딩 기술을 배워 다양한 학문에 적용할 수 있는 능력을 키우는 과정이다. 간단한 파이썬 문법과 데이터 분석을 위한 라이브러리 사용법을 익혀, 다양한 전공 분야에서 발생하는 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 기술을 습득한다.
AI 실무 트랙 · AI 실무 개발자 양성
이 트랙은 인공지능 개발자를 목표로 하는 학생들을 위한 실무 중심의 과정이다. 파이썬 프로그래밍과 인공지능 개발에 필요한 다양한 기술을 배워 실무에서 바로 적용할 수 있는 능력을 키울 수 있다.
코딩테스트 대비 트랙 · 개발자 취업 준비
이 트랙은 개발자로서 취업을 목표로 하는 학생들을 위한 과정이다. 코딩 테스트에 자주 출제되는 문제 유형과 해결 방법을 배워 취업 준비에 도움을 받을 수 있다.
트랙별 학습 로드맵:전공트랙,영역구분,필수이수학점,전공심화,전공기초를 안내합니다.
구분 1학년 2학년 3학년 4학년
1학기 2학기 1학기 2학기 1학기 2학기 1학기 2학기
No-Code
트랙
데이터과학
입문
데이터과학
실습
코드없이
따라하는
머신러닝
- - - - -
미래사회와
미래기술
블록코딩과
인공지능
모두를위한
인공지능
(교양-1)
- - - - -
AI 융합
트랙
데이터과학
입문
데이터과학
실습
코드없이
따라하는
머신러닝
빅데이터분석
및 AI모델링
- - - -
컴퓨팅사고 AI프로그래밍
기초
파이썬데이터
분석
- - - - -
코딩첫걸음
(교양-1)
- 모두를위한
인공지능
(교양-1)
- - - - -
AI 실무
트랙
기초수학1
*필요시
AI프로그래밍
기초
빅데이터
기초수학
빅데이터분석
및 AI모델링
인공지능개론 실용데이터
전처리
머신러닝 빅데이터
분석실무
컴퓨팅사고 기초수학2
*필요시
파이썬데이터
분석
GitHub
포트폴리오
강화학습과
현대인공지능
딥러닝 빅데이터
통계분석
챗GPT와
자연어처리
- - - 생성형AI활용 - - 데이터분석
준전문가
(ADsP)
AI캡스톤
디자인
- - - - - - AI융합캡스톤
디자인
-
코딩테스트
대비 트랙
컴퓨팅사고 문제해결
프로그래밍입문
데이터구조와
활용
코딩테스트
입문
문제해결
알고리즘
코딩테스트
실습
- -