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전공소개

인공지능융합전공

수강계획 시 참고사항 : 1~4학년 전공수업은 모두 인문사회과학캠퍼스(서울) 개설

 

교육목표

창의적 사고력과 활용 능력을 고루 갖춘 글로벌 인공지능 전문 인력양성

  • 2019년 9월에 인공지능만을 위한 융합전공으로는 국내 최초로 성균관대학교 인문사회캠퍼스에 설립
  • 교수, 학생, 산업체의 기술/활용/적용 및 융합전문가가 유기적으로 교육과정에 참여하여, 전공 기본 교육은 물론, 산업체의 기술 수요와 실습이 강조된 교육, 그리고 이를 실제 활용하는 데 중점을 맞춘 연구 수행

 

세부목표
  • 인의예지의 품성을 가진 사회문제 해결형 인재 양성
  • 빅데이터/인공지능 시대에 대한 이해와 문제해결 능력을 보유한 인재 양성
  • 소프트웨어와 문제 분석, 데이터 활용과 적용 능력을 겸비한 창의적 인재 양성

 

 

교육과정

  • 인공지능융합전공 교육과정은 크게 전공 코어, 전공 심화로 나누어 제공; 대부분의 코어 과목은 이론과 실습을 병행하는 문제해결형으로 진행하며, 전공 심화 과목의 경우 심화과목(Tech Line, Application Line)과 프로젝트 수업으로 구분
  • 인공지능융합전공의 모든 과목은 절대평가방식으로 운영되며, 졸업을 위해서 모든 학부생은 학점 요건과 전공에서 정한 프로젝트 과목과 코어 과목을 이수해야 함

 

 

학위명

  • 인공지능융합학사 (Bachelor of Applied Artificial Intelligence)

 

 

학문단위

  • 공학 or 융합

 

 

이수기준표

2021학년도 이후
2021학년도 이후 인공지능융합전공 이수기준표
학부/전공 변경 전 변경 후 수료학점 비고
전공 이수구분별
최소 이수학점
전공
총이수학점
전공 이수구분별
최소 이수학점
전공
총이수학점
전공코어 전공심화 전공코어 전공심화

글로벌융합학부
인공지능융합전공

42/33/33

18/ 9/18

60/42/51

42/**/**

18/**/**

60/42/51

120

 

 

 

2020학년도 이전
2020학년도 이전 인공지능융합전공 이수기준표
학부/전공 변경 전 변경 후 수료학점 비고
전공 이수구분별
최소 이수학점
전공
총이수학점
전공 이수구분별
최소 이수학점
전공
총이수학점
전공핵심 전공일반 전공핵심 전공일반

글로벌융합학부
인공지능융합전공

24/24/24

36/18/27

60/42/51

**/**/**

**/**/**

60/42/51

120

 

 

전공학점 이수기준표는 「원전공/일반형 복수전공/심화형 복수전공」 기준으로 표기함

“**”표시가 있는 학과는 전공코어, 전공심화, 실험실습 등 이수구분별 최소 이수기준 없이 전공 총이수학점만 이수

이수기준표의 모든 기준은 융합전공 진입 학년도가 아닌 ‘신입학 학년도(=학번)’임

2020학년도 대계열 신입생이 2021학년도 글융 융합전공 진입(2학년) 시 2020학년도 이수기준 적용

 

 

졸업요건표

인공지능융합전공 졸업요건표
학년도 원전공 복수전공 비고
2018 이전 의무 없음(이수권장) 의무 없음(이수권장) 2019 진입
2019

전공에서 정한 캡스톤프로젝트 과목 2개 이수

 

  • 캡스톤설계프로젝트(AAI3020)
  • 창의융합프로젝트(AAI3021)
  • 글로벌융합학부캡스톤프로젝트(GCO3005)
  • 우수학부생 연구학점제
  • 데이터사이언스캡스톤프로젝트(DSC3028)
  • 융합캡스톤프로젝트(CNT3038)

 

전공에서 정한 교과목 3개 이수

 

  • 자료구조개론(AAI2003)
    (자료구조및알고리즘개론 대체가능)
  • 인공지능개론(AAI2009)
    인공지능개론(SWE3011) 대체가능
  • 컴퓨팅사고및응용(AAI2012)

전공에서 정한 캡스톤프로젝트 과목 1개 이수

 

  • 캡스톤설계프로젝트(AAI3020)
  • 창의융합프로젝트(AAI3021)
  • 글로벌융학부캡스톤프로젝트(GCO3005)
  • 우수학부생 연구학점제
  • 데이터사이언스캡스톤프로젝트(DSC3028)
  • 융합캡스톤프로젝트(CNT3038)

 

전공에서 정한 교과목 3개 이수

 

  • 자료구조개론(AAI2003)
    (자료구조및알고리즘개론 대체가능)
  • 인공지능개론(AAI2009)
    인공지능개론(SWE3011) 대체가능
  • 컴퓨팅사고및응용(AAI2012)
2020 진입
2020 이후

전공에서 정한 캡스톤프로젝트 과목 2개 이수

 

  • 캡스톤설계프로젝트(AAI3020)
  • 창의융합프로젝트(AAI3021)
  • 우수학부생 연구학점제
  • 글로벌융합학부캡스톤프로젝트(GCO3005)
  • DS심화과목에 포함된 프로젝트 과목
  • 데이터사이언스캡스톤프로젝트(DSC3028)
  • 융합캡스톤프로젝트(CNT3038)

 

전공에서 정한 교과목 2개 이수

 

  • 자료구조개론(AAI2003)
    (자료구조및알고리즘개론 대체가능)
  • 인공지능개론(AAI2009)
    인공지능개론(SWE3011) 대체가능

 

학부에서 정한 교과목 1개 이수

 

  • 글로벌융합학부세미나(GCO2003)

전공에서 정한 캡스톤프로젝트 과목 1개 이수

 

  • 캡스톤설계프로젝트(AAI3020)
  • 창의융합프로젝트(AAI3021)
  • 글로벌융합학부캡스톤프로젝트(GCO3005)
  • 우수학부생 연구학점제
  • DS심화과목에 포함된 프로젝트 과목
  • 데이터사이언스캡스톤프로젝트(DSC3028)
  • 융합캡스톤프로젝트(CNT3038)

 

전공에서 정한 교과목 2개 이수

 

  • 자료구조개론(AAI2003)
    (자료구조및알고리즘개론 대체가능)
  • 인공지능개론(AAI2009)
    인공지능개론(SWE3011) 대체가능
2021 진입

 

"우수학부생 연구학점제"를 이수할 경우, 이수 교과목은 소프트웨어연구학점1~5(SWE3042~3046) 으로 등록됨

"우수학부생 연구학점제"은 중복 인정 불가하며, 1회만 인정됨 (2020학번 이후)

 

 

비교과 과정

  • 비전 캠프: 비전캠프는 다양한 전공생들이 자신의 실무 역량을 향상할 수 있는 기회를 제공
  • 학회 및 동아리 지원: 전공 내 동아리는 학생들에 의해 설립, 운영되고, 다양한 활동에 대한 지원 수행 중 ; 현재 게임, 인공지능 관련 동아리가 설립, 운영
  • 멘토링 지원: 각기 다른 배경의 전공 진입생을 위하여 상급생 및 해당 전공 이수 대학원생을 통해 각 핵심 과목들을 코칭해주는 멘토링 수행
  • 전공 진입 전 Pre-school(부트캠프) 운영: 각기 다른 배경의 전공 진입생을 위하여 프로그래밍 Pre-school(부트캠프)을 통해 원활한 전공 진입을 유도 (겨울 방학 내 실시)
  • 그 외 다양한 비교과 과정을 통해 학생들의 창의적이고 자율적인 활동을 지원

 

 

졸업 후 진로

  • 인공지능융합전공은 인공지능이 활용되는 모든 산업과 사회 전반에 관련된 분야로 진출할 수 있으며, 그 중에서도 국내외 인공지능 활용을 위한 기업 및 직군에 진출할 수 있음

 

주요진로
  • 인공지능 관련 시스템 설계 및 프로그램 개발자, 데이터 사이언티스트, 인공지능 관련 서비스 기획자
  • 빅데이터 분석가, 온라인/모바일 게임개발자, 그 외 인공지능 및 빅데이터를 활용하는 산업 및 분야