전공과정 이수방법

AI·빅데이터 전공은 교양교육과정을 공통으로 이수해야 하며, 이에 더해 전공교육과정에서 필요로 하는 학점을 이수하도록 한다. 2025학년도 입학생부터는 단일전공의 경우 전공 최저 60학점을 이수하여야 하며, 마이크로디그리 전공 12학점(타 전공도 가능)도 포함한다.

심화전공 이수 학점

본인 전공에 개설된 전공 60학점을 이수 할 경우
본인 전공에 개설된 전공 48학점과 본인 전공에서 개설된 마이크로디그리 12학점을 이수 할 경우

부·복수전공 이수 학점

복수전공의 경우 최저 36학점(전공핵심 9학점 필수), 부전공은 최저 24학점(전공핵심 6학점 필수)이상을 이수한다.

졸업 이수 학점

졸업에 필요한 학점은 최소 130학점 이상이다. 또한, 전공 교과목 중에서 전공핵심으로 지정된 12학점은 필수로 이수하여야 한다(표 참조).

구분	학수번호	교과목명	학점	이수학년	개설학기
전공핵심		머신러닝	3	2	2
		알고리즘및실습	3	3	1
		데이터베이스	3	3	1
		소프트웨어공학	3	4	1

마이크로디그리(Micro Degree)

교육목적

가까운 미래에는 산업전반에 인공지능 기술이 정착되고 방대한 데이터를 다루는 전문 인력이 모든 산업 분야에 필요하게 된다. “AI&데이터사이언스” 마이크로디그리의 교육목적은 소프트웨어 전공자 뿐만아니라 비전공자도 인공지능 및 데이터사이언스 전문 기술을 익히도록 하는 것이다. “AI&데이터사이언스” 마이크로디그리는 이 분야 지식의 바탕이 되는 기초 이론과 실무 기술을 학습하여 실질적인 활용 역량을 갖춘 인재를 양성하는 것을 목표로 한다.

교육내용

“AI&데이터사이언스” 마이크로디그리는 인공지능과 빅데이터 분석의 기초와 실습 과목으로 구성된다. 이 과정을 이수하는 학생은 데이터 분석의 기초부터 인공지능과 딥러닝의 응용 기술까지 단계적으로 익히며, 문제 해결에 필요한 기초 역량을 개발한다. 산업에서 활용 가능한 데이터 분석 및 처리 기술을 익히고, 최신 트렌드와 사례를 통해 실무 감각을 키운다. 개설되는 교과목은 초급자도 접근할 수 있도록 이론과 실습을 균형 있게 제공하여 데이터 기반 사고력을 강화한다.

이수방법

본인 전공에 개설된 마이크로디그리 전공은 전공 학점으로만 인정되며, 타 전공에서 개설된 마이크로디그리 12학점을 이수하여야 마이크로디그리 과정을 이수한 것으로 한다.
마이크로디그리 과정을 이수하기 위해 필요한 학점은 지정된 교과목 12학점을 필수로 이수하여야 한다(표 참조).

Micro Degree명칭	학수번호	교과목명	학점	이수학년	개설학기
AI & 데이터사이언스		인공지능	3	2	2
		데이터사이언스	3	2	2
		딥러닝	3	3	1
		빅데이터분석	3	3	1