Big Data Programming
&
Engineering
- AI빅데이터프로그래밍
- 프로그래밍 로직과 Python 기초 문법을 학습하고 다양한 형태의 정형·비정형 데이터를 획득, 생성, 처리 및 분석하는 실습을 통해 데이터 처리를 위한 프로그래밍 능력을 함양한다.
- 데이터모델링과SQL
- 관계형 데이터베이스와 데이터모델링에 대한 지식을 바탕으로 데이터를 조작하고 추출하는데 있어서 정확하고 최적의 성능을 발휘하는 능력을 학습한다. 이를 토대로 데이터베이스 개체의 설계와 구현 등의 직무를 수행할 수 있는 능력을 배양한다.
- AI플랫폼활용실무
- 다양한 오픈소스 인공지능 모델과 플랫폼을 활용하여 실제 문제 해결에 적용하는 방법을 학습한다. 전이학습(Transfer Learning)과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 등 최신 AI 기술을 실습 중심으로 다루며, 모델의 성능 개선과 응용 서비스 구현 능력을 함양한다. 이를 통해 AI 플랫폼을 기반으로 한 실무형 문제 해결 역량을 기른다.
Big Data Analytics
- AI개발환경의이해
- 인공지능 기술을 비즈니스에 적용하기 위한 기초 개발 환경에 대해 이해한다. 실제 산업 사례를 통해 AI기반 비즈니스 모델의 구조와 가치 창출 방식을 학습하며, IT기반과 인공지능기술의 발전에 대해 체계적으로 학습한다. 이를 통해 AI 기술을 경영 및 비즈니스 혁신에 실질적으로 활용할 수 있는 기초 역량을 기른다..
- 머신러닝개론
- 머신러닝의 기본 개념과 원리를 학습하여, 데이터 모델링과 나아가 인공지능 모델의 구현에 필요한 기초 지식을 함양한다. 분류, 회귀, 예측 등 다양한 머신러닝 문제들의 사례를 중심으로 기초 알고리즘의 기반 원리를 익혀, 실제 모델링에 필요한 개념을 익힌다..
- AI모델링과응용
- 인공신경망과 딥러닝의 기본 개념과 원리를 학습하고, 다양한 데이터셋을 활용하여 예측·분류·생성 모델을 설계하고 구현한다. Scikit-learn, Pytorch 등 Python 기반의 실습을 통해 주요 알고리즘과 프레임워크를 익히며, 실제 문제 해결에 인공지능 모델을 적용하는 능력을 함양한다..
- 통계분석
- 통계학의 기본개념을 비롯하여 회귀모형의 설정과 적합, 모형진단 등을 다룬다. 단순선형회귀모형, 다중선형회귀모형, 설명변수 선택 등을 실제 데이터 분석 사례에 기반한 실습을 통해 습득하고 빅데이터에 적용한다.
Applications
&
Practices
- 생성형AI
- 자연어 처리기술부터 현재까지 비정형 데이터를 기계에 이해시키고 활용하기 위한 노력이 생성형AI의 등장으로 크게 발전되고 있다. 이러한 기술의 등장에 따라 언어 등 비정형 기반 인공지능에 있어 응용 사례를 학습한다. 언어모델링, 기계번역, 거대언어모델 및 생성모델 등을 세부주제로 다룬다.
- 데이터사이언스실무
- 대규모 언어모델(LLM)과 자동화 에이전트 기술을 기반으로 데이터 탐색, 시각화, 분석 보고서 생성 등의 과정을 실습하며, 인간 중심의 의사결정을 지원하는 데이터사이언스 역량을 함양한다. 특히 발전된 AI도구의 활용을 실무 관점에서 적용하며 데이터를 수집·분석하고 의미 있는 인사이트를 도출하는 전체 프로세스를 학습한다.
- 디지털경영
- 산업계뿐만 아니라 삶의 모습도 변화시킨 중요한 변환점인 디지털 경제(digital economy)는 그에 적합한 경영관리 기법을 요구하고 있다. 그에 따라 경영 기법의 사례를 중심으로 디지털 경제로의 변화를 이해하며 실제 경영에 도입하기 위한 방법들을 학습한다.
- AI빅데이터프로젝트세미나
- 캡스톤 프로젝트 수행을 위한 준비 단계로, AI빅데이터 분야 프로젝트 주제 발굴부터 문제 정의, 데이터 수집·분석 계획 수립, 모델 설계 방향 도출 등 주요 과업을 체계적으로 수행한다. 실제 프로젝트 진행에 필요한 기획·분석·협업 능력을 강화하고, 이후 캡스톤 프로젝트에서의 실질적 성과 창출을 위한 기반 역량을 함양한다.
- 캡스톤프로젝트
- 멘토 교수의 지도 아래 팀 단위로 한 학기 동안 AI빅데이터 관련 프로젝트를 기획·설계·구현·평가하는 실무 중심 과목이다. 학생들은 앞선 교과목에서 습득한 이론과 기술을 바탕으로 실제 문제를 해결하는 프로젝트를 완성하며, 지원 조교의 도움을 통해 데이터 처리, 모델링, 서비스 구현 등 전 과정을 체계적으로 수행한다. 이를 통해 실질적 성과를 창출하는 융합형 문제 해결 능력과 협업 역량을 강화한다.