인공지능융합학과

Department of Artificial Intelligence Convergence

학과교육목표

인공지능은 그 자체로 막대한 부가가치를 창출하는 산업인 동시에 산업의 근본적 혁신을 가져오며, 일자리 변동 등 사회 변화도 유발되고 있으며 이와 같은 변화 속도와 폭은 앞으로 더욱 빨라지고 광범위해질 것으로 예상되어 대학 차원의 철저한 준비가 요구되는 상황이다. 정부의 첨단 분야 인재 양성 정책에 따라 신설된 본교 인공지능융합학부를 기반으로 스마트 헬스&라이프 케어 산업의 고도화, 미래형 보건·복지 시스템 구축을 주요 의제로 하는 지역사회 여건, '인공지능 융합교육 전면화'를 위해 글로벌 역량을 갖춘 인공지능 및 인공지능 융합 인재를 양성하고자 한다.

세부 전공분야

학․석사연계과정 : 인공지능융합전공, 의료인공지능학전공

석사학위과정 : 인공지능융합전공, 의료인공지능학전공

박사학위과정 : 인공지능융합전공, 의료인공지능학전공

석․박사통합학위과정 : 인공지능융합전공, 의료인공지능학전공

학과 교수소개

성명	직급	최종학위명	전공
이종석	교수	경영학박사(KAIST)	AI・빅테이터분석, 의료인공지능
정태경	교수	공학박사(Univ, of Texas at Austin)	인공지능,알고리즘
정인철	교수	공학박사(연세대학교)	의공학, 의료정보학, 의료인공지능
류세민	부교수	공학박사(KAIST)	인간로봇상호작용, 디지털헬스케어
원동옥	조교수	공학박사(고려대학교)	인공지능,인간-컴퓨터상호작용
김근태	조교수	공학박사(고려대학교)	뇌공학, 뇌-컴퓨터 인터페이스
신철규	조교수	공학박사(KAIST)	전기 및 전자공학
최가영	조교수	공학박사(고려대학교)	의공학, 의료인공지능, 뇌공학 및 생체신호처리
안소라	조교수	공학박사(이화여자대학교)	계산뇌과학, 뇌공학
김유섭	교수	공학박사(서울대학교)	자연어처리, 기계학습
이정근	교수	공학박사(광주과학기술원)	VLSI/CAD
조범주	부교수	의학박사(서울대)	의료정보학, 안과학
김철호	부교수	의학박사(강원대)	신경과학
임성훈	조교수	공학박사(KAIST)	전자공학
한수미	조교수	Ph.D(Northern Arizona University)	코퍼스언어학․언어평가
허종욱	조교수	공학박사(KAIST)	컴퓨터과학

내 규

제1조(목적) 이 내규는 한림대학교 대학원 학칙과 제반 규정이 정한 범위 안에서 인공지능융합학과 대학원 교육을 위하여 필요한 규정을 정하는데 그 목적이 있다.

제2조(전공분야) 본 학과는 인공지능융합학과 학․석사연계, 석사, 박사 및 석박사통합과정에 인공지능융합전공과 융합전공인 의료인공지능학전공을 둔다.

제3조(입학전형) 서류전형 및 구술시험에 의하여 입학을 전형하되 대학원입학전형 등급별 배점표의 점수를 참조하여 선발한다.

제4조(선수과목) 대학원 선수과목은 지정하지 아니한다. 다만 타 전공 출신자로서 기초과목을 이수하지 않았을 경우 지도교수가 지정하는 학부과목 6학점 이상을 이수하도록 할 수 있다.

제5조(학부, 석사과정 연계과목) 학부생의 경우 학과장의 허가를 얻어 9학점 이내의 범위에서 대학원과목을 수강할 수 있다. 학부생이 수강한 과목은 대학원에 진학하는 경우 그 학점을 인정할 수 있다.

제6조(타학과 또는 타전공 인정과목) 타학과 또는 타전공 과목을 수강하려는 학생은 학과장 또는 지도교수의 허가를 얻어 수강할 수 있다.

제7조(외국어시험) 대학원 학칙 및 제 규정에 따른다.

제8조(종합시험과목) 대학원 학칙 및 제 규정에 따른다.

제9조(학위논문 제출자격) ① 학위논문 제출자격은 대학원에서 석․박사 4학기 이상, 석박사통합과정은 6학기 이상을 등록하고, 최종학기 수강신청을 포함하여 수료학점 이상을 취득함과 동시에 논문제출자격시험(외국어시험, 종합시험)을 통과한 자에 한한다,

제10조(학위논문 제출 및 심사) 대학원 학칙 및 제 규정에 따른다.

제11조(융합전공 이수요건) 의료인공지능학 융합전공을 이수하기 위해서는 융합전공 이수가능 교과목을 최소 9학점 취득해야 한다.

부     칙

① 이 내규는 2021년 3월 1일부터 시행한다.

② 이 내규는 2022년 12월 1일부터 시행한다.

③ 이 내규는 2023년 11월 30일부터 시행한다.

④ 이 내규는 2024년 9월 1일부터 시행한다.

⑤ 이 내규는 2026년 9월 1일부터 시행한다.

▶ 교과과정

▷ 논문과목

코드번호	교과목명	영문표기	학점	수강대상
G00101	논문연구Ⅰ	Supervised Research for Dissertation I	2	석사
G00102	논문연구Ⅱ	Supervised Research for Dissertation Ⅱ	2	석사
G00103	논문연구Ⅲ	Supervised Research for Dissertation Ⅲ	2	박사
G00104	논문연구Ⅳ	Supervised Research for Dissertation Ⅳ	2	박사

▷ 공통과목

코드번호	교과목명	영문표기	학점	수강대상	융합전공 이수가능 과목여부
G91221	인공지능연구방법론	Introduction to Artificial Intelligence Research	3-3-0	석/박사	O
G91222	AI 데이터 분석 및 시각화	AI Data Analysis and Visualization	3-3-0	석/박사	O
G91223	인공지능 통계	Statistics for Artificial Intelligence	3-3-0	석/박사	O
G91224	기계학습	Machine Learning	3-3-0	석/박사	O
G91225	고급기계학습	Advanced Machine Learning	3-3-0	석/박사	O
G91440	AI 리터러시의 이해	Understanding of AI Literacy	3-3-0	석/박사	O

▷ 공통 전공선택과목

코드번호	교과목명	영문표기	학점	수강대상	융합전공 이수가능 과목여부
G91226	의료인공지능분석	Medical Artificial Intelligence Analysis	3-3-0	석/박사	O
G91227	고급의료인공지능	Advanced Medical Artificial Intelligence	3-3-0	석/박사	O
G91217	바이오신호처리	Biosignal Processing	3-3-0	석/박사	O
G91228	고급바이오신호처리	Advanced Biosignal Processing	3-3-0	석/박사	O
G91229	의료영상처리	Medical Image Processing	3-3-0	석/박사	O
G91230	고급의료영상처리	Advanced Medical Image Processing	3-3-0	석/박사	O
G91235	딥러닝	Deep Learning	3-3-0	석/박사	O
G91237	자연어처리	Natural Language Processing	3-3-0	석/박사	O
G91239	음성 인공지능	Voice Artificial Intelligence	3-3-0	석/박사	O
G91240	강화학습 특론	Advanced Reinforcement Learning	3-3-0	석/박사	O
G91241	고급컴퓨터비전	Advanced Computer Vision	3-3-0	석/박사	O
G91219	AI 세미나 Ⅰ	AI Seminar Ⅰ	3-3-0	석/박사	O
G91244	AI 세미나 Ⅱ	AI Seminar Ⅱ	3-3-0	석/박사	O

▷ 인공지능융합 전공선택과목

코드번호	교과목명	영문표기	학점	수강대상	융합전공 이수가능 과목여부
G91231	인공지능비즈니스 기술론	Artificial Intelligence Business Technology	3-3-0	석/박사	O
G91232	인공지능비즈니스 창업론	Artificial Intelligence Business Startup	3-3-0	석/박사	O
G91233	AI비즈니스데이터분석론	AI Business Data Analysis	3-3-0	석/박사	O
G91234	고급 AI플랫폼비즈니스	Advanced AI Platform Business	3-3-0	석/박사	O
G91236	딥러닝 심화	Advanced Deep Learning	3-3-0	석/박사	O
G91238	자연어처리 심화	Advanced Natural Language Processing	3-3-0	석/박사	O
G91218	뇌공학	Introduction to Brain Engineering	3-3-0	석/박사	O
G91242	뉴로컴퓨팅	Neuro Computing	3-3-0	석/박사	O
G91243	인간-컴퓨터 상호작용	Human Computer Interaction	3-3-0	석/박사	O
G91245	AI 세미나 Ⅲ	AI Seminar Ⅲ	3-3-0	석/박사	O
G91246	AI 디지털리터러시	AI Digital Literacy	3-3-0	석/박사	O
G91247	AI 비즈니스 모형론	AI Business Modeling	3-3-0	석/박사	O
G91248	AI 기술 사업화	Commercialization of AI technology	3-3-0	석/박사	O

▷ 의료인공지능학 전공선택과목

코드번호	교과목명	영문표기	학점	수강대상	융합전공 이수가능 과목여부
G91357	의학 연구 방법론	Research Methodology in Medicine	3-3-0	석/박사	O
G91358	질병 예방 및 관리	Disease Prevention and Managment	3-3-0	석/박사	O
G91359	전자의무기록(EMR)의 이해	Introduction to Electronic Medical Record (EMR)	3-3-0	석/박사	O
G91360	의학연구자료처리론	Medical Research Data Processing	3-3-0	석/박사	O
G91361	의료정보학개론	Introduction to Medical Informatics	3-3-0	석/박사	O
G91362	바이오헬스케어신호처리	Bio-health care signal processing	3-3-0	석/박사	O
G91363	AI디지털헬스	AI Digital Health	3-3-0	석/박사	O
G91364	바이오헬스케어의 이해	Introduction to Bio-healthcare	3-3-0	석/박사	O
G91365	바이오 인포매틱스	Bio-informatics	3-3-0	석/박사	O
G91366	헬스케어비즈니스모형론	Healthcare Business Modeling	3-3-0	석/박사	O
G91367	의료영상딥러닝	Medical Image Deep learning	3-3-0	석/박사	O
G91368	의료빅데이터 분석 활용	Medical Bigdata Analysis and Application	3-3-0	석/박사	O
G91369	의료텍스트 정보처리	Methodology to Medical Text Processing	3-3-0	석/박사	O
G91226	의료인공지능분석	Medical Artificial Intelligence Analysis	3-3-0	석/박사	O
G91227	고급의료인공지능	Advanced Medical Artificial Intelligence	3-3-0	석/박사	O
G91217	바이오신호처리	Biosignal Processing	3-3-0	석/박사	O
G91228	고급바이오신호처리	Advanced Biosignal Processing	3-3-0	석/박사	O
G91229	의료영상처리	Medical Image Processing	3-3-0	석/박사	O
G91230	고급의료영상처리	Advanced Medical Image Processing	3-3-0	석/박사	O
G91218	뇌공학	Introduction to Brain Engineering	3-3-0	석/박사	O
G91242	뉴로컴퓨팅	Neuro Computing	3-3-0	석/박사	O

▷ 의료인공지능학 인정 타과 교과목

코드번호	학과	교과목명	영문표기	학점	수강대상	융합전공 이수가능 과목여부
G01950	컴퓨터공학과	고급 전산학특강Ⅱ	Advanced Topics in Computer Science Ⅱ	3-3-0	석/박사	O
G91332	융합 소트프웨어학과	SW 캡스톤디자인	SW Capstone Design	3-2-2	석/박사	O
G01963	컴퓨터공학과	영상처리특론	Topics in Image Processing	3-3-0	석/박사	O
G91523	간호대학원	임상시험통계기초	Fundamental Statistics for Clinical Trials	3-3-0	석사	O
G91524	간호대학원	임상연구 설계 및 방법론	Clinical Study Design and Methods	3-3-0	석사	O

▶ 교과목 설명

■ 공통과목

교과목명	개요
인공지능연구방법론	인공지능 연구의 최신 인공지능 연구 동향 파악, 주제 선정, 설계, 분석, 해석 방법에 관한 능력을 배양하고 학습한다.
AI 데이터 분석 및 시각화	인공지능융합분야에서 사용되는 실제 데이터를 가지고 와서 이를 시각화하여 3차원 모델링 및 상호작용에 관한 최근의 연구동향에 관하여 공부한다.
인공지능 통계	대규모 데이터를 분석하는 분산 시스템, 플랫폼, 알고리즘은 어떻게 설계할 수 있을까? 소셜 네트워크, 웹, 통신, 생물학 등 다양한 분야에서 대규모 데이터가 생성되고 있으며 대규모 데이터를 분석하여 중요한 정보를 추출하는 것은 다양한 응용에 활용될 수 있는 매우 중요한 일이다. 본 과목에서는 대규모 데이터를 분석하기 위한 분석 시스템 설계 기법, 기반 기술과 핵심 알고리즘을 다룬다. 또한 설계한 시스템과 알고리즘을 이용하여 데이터에서 유용한 패턴과 이상 신호를 찾는 기법을 학습한다.
기계학습	기계학습은 환경으로부터 데이터 관찰과 경험을 통해 성능을 계속적으로 향상시킬 수 있는 문제해결 시스템을 연구하는 인공지능의 한 분야를 다루도록 한다. 고급기계학습의 선수과목이다.
고급기계학습	본 교과는 기계학습에 관한 이론 및 실제적인 연구 주제들에 관해 학습한다. 감독 학습과 무감독 학습 및 강화학습에 관한 기본 원리와 이론적인 배경을 공부하며 이들에 대한 구체적인 알고리즘을 학습한다. 기호규칙 학습, 결정트리, 메모리기반 학습, 신경망, 유전자알고리즘, 베이지안 망, 은닉 마코프 모델, 커널방법 및 기타 최근 기계학습 알고리즘을 다룬다. 기계학습의 후속과목이다.
AI 리터러시의 이해	본 과목을 통해 신규 개설되는 일반대학원 인공지능융합학과의 “AI리터러시의 이해”는 중급이상 대학원 수준의 석박사 공통으로 수강하여 보다 폭넑은 AI분야의 이해를 돕고자 한다.

■ 공통 전공선택과목

교과목명	개요
의료인공지능분석	의료 인공지능시스템의 기반이 되는 주제로서 질의어 처리, 데이터베이스 회복, 병행제어, 데이터베이스 보안 및 무결성, 그리고 의료 분산 데이터와 데이터베이스를 다룬다. 또한 현재 제기되고 있는 문제로서 의료의사결정지원 시스템, 웹 데이터베이스, 의료 데이터베이스, 그리고 이동 데이터베이스도 다뤄질 것이다. 교과목을 통해 관련 연구논문들이 논의될 것이다
고급의료인공지능	의료도메인에서 대용량 변수들의 복잡한 상호관계도 조밀하게 표현할 수 있다. 근래 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로봇공학, 컴퓨터 시스템, 계산 생물학 등 인공지능과 연관된 다양한 실제 문제들에 성공적으로 활용되고 있다. 본 과목에서는 확률 그래프 모델에 필요한 이론, 원리, 알고리즘 등을 폭넓게 배우며, 특히 주요 주제로는, 베이지안 그래프와 마코프 랜덤 필드의 표현, 합-곱 알고리즘과 신뢰 전파 알고리즘 등을 통한 그래프 모델의 학습과 추론, 변분 분석과 표본화를 통한 근사 방법, 최대 마진 방법과 깊은 신경망 등의 최신 기계학습 기법 등과 그들의 실제 적용 방법과 예시 등을 다룬다
바이오신호처리	인체를 기반으로하는 신호처리, 영상처리, 컴퓨터 비전, 전력, 에너지, 지능형 로봇, 제어, 브레인-IT, 의료영상, 브레인 분석/영상, 브레인 기반 로봇 등을 연구하며 크게 영상-신호처리-컴퓨터비전, 제어/전력, 브레인-IT로 구성 되어 있다. 본 교과는 3차원 영상처리, 의료영상, 영상 분할/검색, 물체추적 검출 인식, 비디오 압축, 3D 영상분석, 오디오합성, 지능형로봇, 전기자동차전력, 스마트기기전력공급, 브레인 모사 로봇 등의 개발을 주요 목표로 한다
고급바이오 신호처리	기계학습 기반 멀티모달 정보 추출 및 추천기술 개발, 얼굴검출 알고리즘 개발, 복합기의 영상처리 시뮬레이터와 화질개선 방법 개발, 디지털 신호처리를 배우고 나서 시작되는 응용분야로서 지능형 Robot을 위한 음성인식/합성 Engine 및 플랫폼 개발, 자연 영상 인식을 기반으로 한 e-러닝 시스템 프로토타입 개발, 카메라 기반 차량 영상 처리 알고리즘 개발, 모바일 영상 통신을 위한 비디오 코딩의 전처리 방법 연구 개발, DSP(Digital Signal Processor)에 기반한 복합기 알고리즘 개발, 실사영상 기반 3차원 위치정보 추출 알고리즘 개발등을 다루게 된다.
의료영상처리	본 교과는 의료영상처리와 연계된 다양한 방법론과 알고리즘에 대한 학습을 이루게 하며 이론과 더불어 실무 활용 능력을 습득할 수 있도록 한다. 이를 위해 영상처리 라이브러리 사용법에 대한 구체적인 사용법을 제공하고 이를 활용하여 의료 영상처리 기능을 직접 구현할 수 있는 다양한 기회를 갖도록 한다
고급의료영상처리	본 교과는 다양한 영상신호처리기법을 소개한다. 선형처리(화질개선 및 영상재생), 비선형처리(분수계 변환, 형태론), 컬러영상처리(컬러 기울기에 의한 에지검출), 다차원영상처리 등을 다룬다. 기존의 주요 영상처리기법(영상분할, 다차원 영상 분류, 동영상물체추적)을 다루지만 이론보다 실험 실습적 컴퓨터 계산에 중점을 둔다.
딥러닝	딥러닝 이론의 기초부분은 매우 간단하게 강의하고, 주로 최신 이론을 다루도록 한다. Efficientnet과 같은 최신 CNN구조는 물론 Transformer, BERT, Vision Transformer 등 최근 3년 간 딥러닝 분야에서 활발히 연구되고 있는 딥러닝 아키텍쳐에 대해서 강의한다. 또한 Attention module, Augmentation 기술 들 최신 딥러닝 학습 알고리즘에 대해서도 다루도록 한다. 본 교과목에서는 이론강의에서 소개되는 딥러닝 구조와 알고리즘을 학생들이 직접 구현 할 수 있도록 효과적인 실습을 포함한다. 학생들이 먼저 Baseline이 될 수 있는 가장 기본적인 딥러닝 구조를 구현한 후, 이론 수업을 통해 배우게 되는 최신 딥러닝 구조와 학습 알고리즘을 적용하여 성능을 높이는 것을 확인하도록 하겠다. 이를 통해 학생들의 적극적인 참여를 유도하고 효과적인 이론 및 실습 학습이 될 수 있게 한다
자연어처리	본교과는 자연어로 표현되어 있는 다양한 정보들을 전처리하여 데이터화 하고, 이를 다양한 분석 방법을 적용하여 의미 있는 정보를 추출하기 위한 일련의 과정을 학습한다. 특히 최근 관련 분야의 연구 동향을 살펴보고 활용할 수 있는 능력을 함양한다.
음성 인공지능	사람과 의사소통하는 일반적이고 효과적인 수단은 언어이고, 음성은 인간의 가장 자연스러운 의사소통 방식이다. 컴퓨팅 기술과 데이터의 증가로 음성인식은 소리를 문자로 바꾸어주는 한정적인 역할에서 자연어처리를 포함한 사람과 기계간의 대화를 가능하게 하는 수준으로 발전을 배운다.
강화학습 특론	강화학습의 기초적 내용인 Multi-Armed Bandit, Markov Decision Process로부터 Monte-Carlo Method, Q-learning, Value Function Approximation, Policy Gradient, Deep Q-learning Network 등 이론적 내용을 다룬다. 그리고 다양한 분야의 응용 사례들을 살펴보고 학생들의 연구에 적용할 수 있도록 프로젝트를 수행한다.
고급컴퓨터비전	본 과목에서는 컴퓨터 비젼의 일반적인 알고리즘들에 대해서 공부한다. 컴퓨터 비젼이란 정지영상이나 동영상으로부터 3차원 환경을 분석하고 모델링하는 것을 목표로 한다. 이 과정에서는 먼저 영상의 기본적인 filtering, sampling 등의 개념을 배우고 edge detection, projection, image matching, motion estimation, image segmentation 등 컴퓨터 비젼 각 분야의 대표적인 알고리즘들과 이들의 수학적 모델들에 대해 다룬다. 학기말에는 각자 컴퓨터 비젼 최신 논문에서 제안하는 알고리즘을 구현하고 개선하는 프로젝트를 수행하면서 컴퓨터 비젼의 노하우를 깨치게 된다.
AI 세미나 Ⅰ	급속도로 변화하는 과학기술 환경 속에서 기업들은 현존하는 기술의 발전을 모니터링 함과 동시에 새롭게 부상하는 유망기술을 찾아야만 경쟁력을 가질 수 있다. 국가 수준에서 또한 미래의 사회와 기술의 변화방향을 예측하고 미래를 선도할 유망연구 및 기술을 찾기 위한 노력을 지속하고 있다. 본 과목에서는 미래의 기술을 예측하는 다양한 방법론을 검토하고 각 방법론의 장단점과 적용실례를 연구한다.
AI 세미나 Ⅱ	오늘날 인공지능의 발전을 가능하게 해주는 기계학습을 실행하기 위하여 하드웨어 및 소프트웨어 시스템에 대해서 소개한다. 인공지능 학습의 관점에서 대량의 데이터 셋을 바탕으로 많은 양의 연산을 처리하기 위해서 기계학습이 어떻게 발전하고, 이를 인공지능 엔지니어들이 손쉽게 사용할 수 있도록 도와주는 기계학습 플랫폼에 대해서 다룬다. 또한 이렇게 개발된 인공지능 모델을 실제 응용서비스에 사용할 때 필요로 하는 기계학습 요소에 대해서 다룬다.

■ 인공지능융합 전공선택 과목

교과목명	개요
인공지능비즈니스 기술론	본 교과는 인공지능비즈니스 기술론으로서 기초인공지능 소개와 함께 해석가능한 인공지능 방법들을 소개한다. 기초인공지능에서는 인공지능 방법들의 전체적 관계와 형태와 Decision Making process - State Search 기반 방법, Constraint 기반 방법 Probabilistic Reasoning, 등 –을 다룬다. Data기반 Optimization 방법들은 해석가능성에 집중하여 여러 Tree기반 Classification/Regression solver들과 rule기반 방법들을 소개한다.
인공지능비즈니스 창업론	본 수업은 다음과 같은 내용으로 진행된다. (1) 기업가로서의 필요한 역량을 알아보고 관련된 기본 지식을 학습한다. (2) 스타트업, 특히 인공지능 스타트업 창업에 필요한 과정을 탐구한다. (3) 인공지능 분야의 대표적인 스타트업을 발굴하여 각 사례에 대해 학생들이 직접 수행한 조사를 바탕으로 발표와 토론을 한다. (4) 각 학생은 인공지능에 기반한 사업아이디어를 구상한 후 이의 개략적 사업계획을 수업시간을 통해 피칭(pitching)한다. (5) 아이디어의 구현 가능성을 공개된 AI 학습 데이터(AI 허브)를 활용하여 검증해 보고, 사업계획 발표와 함께 “데모”를 실시한다.
AI비즈니스데이터분석론	인공지능을 비즈니슬로 주로 하는 여러 기업과 산업에서 기계학습을 이용한 빅데이터 분석 연구들을 다룬다. 지식을 얻기 위한 데이터 마이닝의 원리, 개념, 방법론, 구현, 응용 기술들에 대해서 배운다. 이 수업에서는 기계학습을 활용한 지식 발견과 연관된 여러 주제들에 대해서 배우게 된다. Representation learning, 추천 시스템, 그래프 마이닝, 소셜 네트워크, 모달리티의 특성 파악, 멀티모달 데이터의 이해 등이 포함된다.
고급 AI플랫폼비즈니스	본 교과는 인공지능기술융합이 고객 니즈를 어떻게 충족시키고 있는지 분석하고 기업들이 어떤 비즈니스전략으로 대응해야 하는지 학습한다
딥러닝 심화	딥러닝 심화는 기계학습에서 데이터에서 일반화된 패턴을 찾는 과정이다. 전체적으로는 "인간이 작성하는 코드"를 "인간이 제공하는 데이터"로 대체한 다음 시스템이 예제를 보고 사람이 원하는 것이 무엇인지 파악하도록 하는 것이다. 최근 몇 년 동안 사기성 신용 카드 거래를 감지하는 방법을 배우는 데이터 마이닝 프로그램부터 공공 고속도로에서 운전하는 방법을 배우는 자율 차량에 이르기까지 기계 학습의 많은 성공적인 응용 프로그램이 개발되었고 동시에 이 분야의 기초를 형성하는 이론과 알고리즘에 중요한 발전이 있었습니다. 이 수업의 목표는 기계 학습에 사용되는 최신 알고리즘과 다양한 관점에 대한 개요를 제공하고 다음 단계에 대한 이해를 얻는 것이다. 이러한 알고리즘의 이론적 속성과 실제 적용에 대해 교육한다.
자연어처리 심화	자연언어처리는 인간의 언어를 컴퓨터가 자동으로 분석하고 생성하기 위한 소프트웨어를 연구하는 분야이다. 본 교과목에서는 자연언어를 이해하고 기계번역을 자동으로 수행하기 위한 기본적인 개념과 구체적인 언어 처리 기법을 공부한다. 특히, 형태소 분석, 구문분석, 의미분석, 화용론 및 언어생성에 대해 공부한다.
뇌공학	본 교과는 우선 사람 뇌의 구조 및 각 영역별 뇌기능의 이해를 통하여 사람 뇌에 대한 기본적이고 포괄적인 지식 습득의 기회를 제공한다. 또한 뇌 구조 및 기능의 영상화 기법 소개와 함께 다양한 학문분야에서의 뇌 연구 결과를 통하여 해부학, 심리학, 인지과학, 의공학 등 다양한 학제 간 융,복합 학문의 관점에서 사람 뇌의 이해가 가능하도록 한다
뉴로컴퓨팅	뉴로모픽 컴퓨팅은 진화하는 실제 데이터에 대한 지속적인 학습과 적응이 필요한 로봇공학, 스마트 시티 인프라 및 다른 애플리케이션에서 큰 발전을 가져올 수 있을 것으로 이를 준비하는 교과이다.
인간-컴퓨터 상호작용	본 교과는 학부 인간컴퓨터상호작용(Introduction to Human-Computer Interaction) 과목의 상위 대학원 교과목으로서, HCI분야 연구 수행에 있어서 필수적인 HCI 모델, 이론, 프레임워크에 대해서 보다 깊이 있게 소개하고, HCI의 다양한 응용분야(Information Visualization, Mobile Interaction, Visual Analytics, Social Computing 등)에서 실제 문제 해결에 적용하는 방법론 및 기술을 숙지할 수 있는 기회를 제공한다.
AI 세미나 Ⅲ	인공지능 세미나는 수업 교재에 따라 Chapter를 나누고 발표 스케줄을 정해서 수업날 자기가 맡은 chapter 를 발표하는 형태로 진행한다.. 자기가 공부한 chapter 를 학생들과 교수님께 발표를 하고. 발표가 끝나면 질의 응답이 진행된다. 본 강좌를 통하여 획득한 지식과 경험은 인공지능융합 기술 수행능력을 향상시키기 위한 목적으로 사용되고자 한다. 강의를 성공적으로 이수 완료한 수강생들은 다양한 발전 동향을 이해하여 환경을 둘러싼 정보의 빠른 변화에 능동적으로 대처할 수 있게 되며, 본 강좌를 통하여 학습자의 기대효과를 충족시키고자 한다.
AI 디지털리터러시	인공지능 디지털 리터러시는 디지털 시민의 필수 역량으로 미래 사회에서 요구되는 기초적인 역량으로 떠오르고 있다. 디지털 시대에 필수적으로 요구되는 정보 이해 및 표현 능력으로서. ‘읽고 쓸 수 있는 능력’이라는 리터러시(Literacy)가 디지털 플랫폼과 만나 다양한 미디어를 접하면서 명확한 정보를 찾고, 평가하며, 조합할 수 있는 개인의 능력을 배양하는 학습을 진행한다.
AI 비즈니스 모형론	비즈니스 가치를 창조하고 전파하여 어떻게 수익으로 변환하는지를 체계적으로 묘사하는 것으로 돈을 버는 메커니즘(시스템)의 기술을 말하는 것으로서 인공지능 비즈니스의 모형을 수립하여 비즈니스의 형태를 만드는 이론과 실무를 깊게 학습한다.
AI 기술 사업화	인공지능 기술에 대한 개념 이해를 바탕으로 기술사업화의 특수성과 타당성 검토 방법에 대해 알아도록 한다. 특히 R&D투자의 결과물인 기술을 사업화하여, 궁극적인 기업성과를 창출한다.

■ 의료인공지능학 전공선택 과목

교과목명	개요
의학 연구 방법론	연구의 설계, 실행, 분석, 해석의 기반 마련을 위한 연구방법론 학습, 최종 연구 결과 도출을 위한 통계학적 요구 사항과 과학적 결과를 산출물로 도출할 능력 배양하도록 한다.
질병 예방 및 관리	질병발생의 원인과 비전염성 질환 예방과 건강증진 이론 학습, 인구집단 중재의 개념과 실제 학습한다.
전자의무기록(EMR)의 이해	의료인공지능에 활용 가능한 환자 질환 의료 기록을 이해하고 자료화하여 활용도를 높이도록 한다.
의학연구자료처리론	임상의학연구 자료의 특성 이해, 통계적 기법의 적용과 결과 해석 학습할 예정이며, 임상의학연구 자료 이용 자료처리 실습한다.
의료정보학개론	의학 기초 용어와 개념 이해, 의학연구 활용성 학습, PHR, 유전체학, 임상데이터에 대한 이해를 학습한다.
바이오헬스케어신호처리	생체에서 계측된 ECG, EEG, EMG 등 바이오 신호들을 획득하고 처리하는 과정들을 학습한다.
AI디지털헬스	융합 디지털 헬스케어 분야의 인공지능 기술과 뇌과학 원천에 대한 핵심기술을 학습, 동시에 헬스케어 산업의 인공지능, 머신러닝, 빅데이터등이 디지털 헬스케어에 미치는 영향등을 학습하도록 한다.
바이오헬스케어의 이해	융합 바이오 헬스케어의 실습 및 최신 연구의 참여를 통한 실무 능력 배양, 바이오 헬스케어의 최신 동향 파악을 주로 다룬다.
바이오 인포매틱스	본교과는 의료인공지능에 활용 가능한 유전체분석 자료에 대한 이해를 주로 다룬다.
헬스케어비즈니스모형론	헬스케어 분야에서 인공지능 기반 기술을 적용 사례에 대해 조사한다. 비즈니스에서 점점 증가하는 인공지능의 역할에 대해 이해할 수 있는 기회를 제공한다.
의료영상딥러닝	의료영상으로부터 각종 정보를 추출하고 분석·관리하여 진료, 의학교육, 의학연구 등에 활용될 수 있는 지식 함양한다.
의료빅데이터 분석 활용	데이터분석과 시각화를 기초 지식으로 하여 고급 통계학의 개념을 이해하고, 실습을 통해 통계분석 능력을 배양하도록 한다.
의료텍스트 정보처리	의료 데이터 전처리를 위한 방법론 및 텍스트 분석에 사용되는 이론을 학습하고, 한글과 영어로 작성된 텍스트의 전처리과정을 통해 적절한 정보를 생성한 후 분석하는 과정 학습한다.