가. 총 이수 전공학점 : 석사과정 24학점 이상, 박사과정 36학점 이상, 석박사통합과정 60학점 이상
 

나. 필수과목

 

* 융합전공 인공지능반도체  교과목
 

(신설예정) 인공지능반도체 회로 설계 (AI Semiconductor Circuit Design) (M3673.000500) 인공지능반도체 소자 설계 (AI Semiconductor Device Design)
(M3673.000600) 인공지능반도체 하드웨어 설계(AI Semiconductor Hardware Design) (M3673.000100) 인공지능반도체 시스템 설계(AI Semiconductor System Design)
(M3673.000700) 인공지능반도체용 품질성능평가시험 플랫폼 설계(Benchmark Test Platform Design for AI Semiconductor) (M3673.000800) 인공지능반도체 특강(Topics in AI Semiconductor)
(M3673.000200) 반도체 CEO 세미나(Semiconductor CEO Seminar) (신설예정) 인공지능반도체 세미나(AI Semiconductor Seminar)
(신설예정) 인공지능반도체 기업 실무 인턴(AI Semiconductor Company Internship) (M3673.000300) 인공지능반도체 연구(Studies in AI Semiconductor)

 

 
* 공과대학 <전기정보공학부> 기 개설 교과목
 

(430.502) 전기전자기술의 산업응용 (430.535B) 아날로그집적회로 (430.806A)반도체성질 및 소자 (430.523) 확률신호론
(430.805) 반도체미세공정 (430.808)반도체센서 및 엑츄에이터 (430.811A)나노소자 및 양자전송 (430.812)Microwave소자
(430.803A)반도체공정 (430.534A)고급디지털집적회로 (430.844)MEMS공정 및 설계 (430.531)고체전자공학의 기초
(430.749)초고주파 회로 (430.636)컴퓨터조직 및 설계 (430.843)고급프로그래밍방법론 (430.632A)내장형시스템소프트웨어
(430.633A)SoC 설계자동화 (430.555)지식및데이타베이스 (430.630)고급컴파일러 (430.554)컴퓨터이용 설계의 기초
(430.631A)디지털신호처리시스템 설계 (430.711A)컴퓨터비젼의 기초 (430.745)정보이론 (430.525A)데이터네트웍
(430.752B)무선네트워크 (430.709A)최적화 기법 (430.750)화상신호처리 (M3309.001700)기계학습
(430.710)지능로봇 및 응용 (M2608.002100)고급 딥러닝 (430.831)집적회로특강 (430.638)그래픽스프로그래밍
(430.758)신호처리특강 (430.759)통신공학특강 (430.729)제어자동화특강 (430.606)전기기기제어론
(430.829)생체전자공학특강 (430.629A)전기에너지변환 및 회로 특강 (430.616)전자에너지변환론 (430.830)광정보처리
(430.832A)나노광학 (430.833A)디스플레이공학 (430.835)박막소자 (430.617A)유기반도체
(430.839)전자광학 (430.859)전자물리특강 (430.730)검출 및 추정 (430.751A)고급이동통신
(430.734)고급전자기학 1 (430.735)고급전자기학 2 (M2608.001000)영상 및 비디오 신호처리 (430.742)음성신호처리
(430.746)채널부호화이론 (430.737B)컴퓨터 및 네트워크 보안 (430.707A)패턴인식 (M2177.003100)딥러닝
(430.658)시스템소프트웨어특강 (430.659)컴퓨터 및 VLSI특강 (430.828)반도체소자특강 (430.960)대학원 논문 연구

 
* 공과대학 <컴퓨터공학부> 기 개설 교과목
 

(4190.568)고급운영체제 (4190.668A)디지털시스템설계방법론 (4190.672)실시간시스템 (M1522.003200)멀티프로세서동기화
(M1522.003300)모바일 및 유비쿼터스컴퓨팅 (M1522.004000)컴파일러최적화 (M1522.007100)3차원 컴퓨터비전 (M1522.007400)강화학습
(4190.569)고급인공지능 (4190.781)고급컴퓨터공학세미나 (4190.571)고급컴퓨터구조 (4190.763)내장형시스템특강
(4190.666)기계학습 (M1522.004900)내장형시스템연구 (4190.960)대학원논문연구 (M1522.003000)데이터베이스시스템
(M1522.003100)데이터압축 (M1522.003400)무선네트워크프로토콜 (M1522.006300)분산시스템 (M1522.003500)비정형데이터베이스시스템
(M1522.003600)생물정보학을 위한 기계학습 (4190.770)실시간시스템특강 (4190.771)알고리즘특강 (4190.673)암호학
(M1522.003700)양자컴퓨팅 (M1522.003800)온라인소셜미디어분석 (4190.681A)유전알고리즘 (4190.676)인공신경망
(M1522.003900)인공지능 및 빅데이터시스템 (M1522.005500)인공지능연구 (4190.773)인공지능특강 (M1522.004400)인터넷보안특강
(4190.678)자연언어처리 (M1522.005600)컴파일러최적화연구 (M1522.005700)컴퓨터구조연구 (4190.777)컴퓨터구조특강
(M1522.005900)컴퓨터시스템연구 (M1522.004500)컴퓨터시스템특강 (M1522.004600)프로그래밍언어특강 (M1522.006700)확장형 고성능 컴퓨팅

 
* 공과대학 <기계공학부> 기 개설 교과목
 

(4461.541)마이크로/나노기전시스템제작및실습 (M3228.002700)의료 로봇 및 기기 설계 개론 (M1598.000200)로봇 액츄에이션 및 센싱 메커니즘 설계
(M3228.000300)센서기반 위치 및 공간정보 추정 (M3228.000200)스마트 제조 및 응용 (M2794.005300)제어시스템 1
(M2794.005900)제어시스템 2 (M2794.005500)로봇역학 (M2794.005700)동역학, 제어 및 로보틱스 특론
(M3228.002400)스마트 자율주행 시스템 제어 (M2794.006200)생체모사로봇공학 (M3228.001600)인간중심 재활 및 보조기기 설계

 
* 공과대학 <협동과정 인공지능> 기 개설 교과목
 

(M2681.000400)데이터센터 구조의 융합적 접근 (493.612)컴퓨터 상호연결 네트워크 (M3309.000200)강화학습 (M3309.001500)패턴인식
(M3309.000600)딥러닝기반 컴퓨터비전 (M3309.001200)지능형 컴퓨터비전 (M3309.002100)자연언어처리 (M3309.003000)정보융합 뉴럴 네트워크
(M3309.004800)휴머노이드 로봇 보행제어의 이론과 실습 (M3309.000100)인공지능의 원리 (M3309.000300)인공지능 세미나 (M3309.000400)최신 인공지능 기술
(M3309.000900)딥러닝 원리 및 실습 (M3309.001000)인공지능을 위한 컴퓨터구조 (M3309.001100)대학원논문연구 (M3309.001400)영상 및 비디오 신호처리
(M3309.001800)기계지능특강 (M3309.002200)고급인공지능 (M3309.001600)추정이론 (M3309.001700)기계학습
(M3309.001900)최적화기법 (M3228.000200)인공신경망    

 
* 융합과학기술대학원 <지능정보융합학과> 기 개설 교과목
 

(M2680.001800)인간 컴퓨터 상호작용연구 (493.611)로봇-환경 상호작용 동역학 및 제어 (493.612)컴퓨터 상호연결 네트워크
(M3294.000200)AI와 기술문화 (M2681.000600)휴머노이드 로봇 보행제어의 이론과 실습 (M3224.000100)시각적 이해를 위한 기계학습
(M3239.002500)분산 기계학습 시스템 (M3239.004200)AI의 윤리적 함의 (493.606A)코어 디지털 하드웨어
(493.607)코어 소프트웨어 (493.701)지능형융합시스템특강 (493.702)지능형시스템 세미나
(M0000.005300)지능형 컴퓨터비전 (M2680.001200)데이터 분석 개론 (M2680.001300)정보융합 기계학습
(M2680.001400)소셜컴퓨팅 (M2680.002000)정보융합 특강 (M2680.002300)인지 컴퓨팅 특강

 
* 데이터사이언스대학원 <데이터사이언스학과> 기 개설 교과목
 

(M3224.000100)시각적 이해를 위한 기계학습 (M3239.000600)데이터 기반 혁신과 창업 (M3239.001000)데이터사이언스 캡스톤 프로젝트
(M3239.001100)텍스트 및 자연어 빅데이터 분석 방법론 (M3239.002000)대학원 논문연구 (M3239.002300)데이터사이언스 특강
(M3239.002500)분산 기계학습 시스템 (M3239.002600)데이터사이언스를 위한 학습이론 (M3239.002700)데이터사이언스 현장 실습
(M3239.003100)데이터 분석과 시각화 (M3239.003300)데이터사이언스 세미나 (M3239.003400)유전체 데이터 분석 방법
(M3239.003500)데이터사이언스를 위한 고급 통계 분석 (M3239.003700)시공간 데이터 분석 및 처리 (M3239.003900)데이터사이언스 실무응용
(M3239.004000)자연어처리의 응용 (M3239.004100)데이터사이언스와 강화학습 (M3239.004200)AI의 윤리적 함의
(M3239.004300)데이터사이언티스트를 위한 금융공학 (M3239.004400)데이터사이언스를 위한 중급수학 (M3239.004500)데이터사이언스를 위한 인과 추론
(M3239.004600)데이터사이언스 원론 (M3239.005000)데이터사이언스를 위한 머신러닝 및 딥러닝 2 (M3239.005100)빅데이터 및 지식 관리 시스템 2
(M3239.005200)머신러닝의 수리적 입문