인공지능 전공은 빠르게 성장하는 인공지능 산업에 대비하여 이론과 실무를 동시에 갖춘 인재 양성을 목표로 하고 있습니다. 인공지능의 기초부터 고급 응용까지 아우르며, 컴퓨팅과 데이터 분석 능력을 강화하는 체계적인 교육과정을 제공합니다. 특히 최신 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 강화학습 등의 기술을 실습 기반으로 학습하여 실무에 즉각 적용할 수 있는 능력을 배양합니다. AI 연구센터의 첨단 인프라와 전문가 교수진의 지도를 통해 학생들은 실제 데이터를 바탕으로 다양한 프로젝트에 참여할 수 있으며, 이를 통해 인공지능 문제 해결 능력을 높입니다. 주요 교육 과정은 인공지능 컴퓨팅, 딥러닝 응용, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 등 세부 분야로 나누어져 있어 각자의 관심 분야에 맞춰 심화 학습을 할 수 있습니다. 또한, 유연한 커리큘럼과 다양한 선택 과목을 통해 학생들은 개인 맞춤형 학습 경로를 설계할 수 있으며, 학문적 성취뿐만 아니라 산업 전반에서 요구하는 실전형 인재로 성장할 수 있는 기회를 제공합니다.

자연어 처리 분야

자연어 처리(NLP) 분야는 딥러닝을 기반으로 텍스트 데이터를 분석하고 처리하는 기술을 중점적으로 학습합니다. 기계 학습과 딥러닝 기법을 활용하여 언어 이해, 문서 분류, 번역 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행하며, 초거대 언어 모델의 구조와 응용 방법을 익힙니다. 이를 통해 학생들은 GPT와 같은 언어 모델을 활용하여 텍스트 생성 및 대화형 AI와 같은 다양한 실전 문제를 해결하는 역량을 갖추게 됩니다. 또 한, NLP 응용 기술을 실제 사례에 적용해보며 자연어 처리 분야에서의 전문성을 키울 수 있습니다. 컴퓨터 비전 분야 (100단어) 컴퓨터 비전 분야는 이미지 및 영상 데이터를 처리하고 분석하는 기술을 중점적으로 학습합니다. 기초적인 이미지 처리부터 딥러닝 기반 객체 인식, 시각 모델링까지 심화된 내용을 다루며, 최신 컴퓨터 비전 알고리즘을 실습을 통해 익힙니다. 특히, GAN, 디퓨전 모델과 같은 이미지 생성 모델을 활용하여 이미지를 변환, 복원하는 방법을 학습하며, 이를 통해 학생들은 실제 응용 사례에 적용 가능한 기술을 습득합니다. 이 과정은 의료영상 분석, 3D 비전 등 다양한 컴퓨터 비전 응용 분야에서의 실전 경험을 쌓을 수 있도록 돕습니다.

강화학습 분야

강화학습 분야는 컴퓨터 프로그램이 주어진 환경에서 스스로 학습해 최적의 행동을 찾는 방법을 다룹니다. 학생들은 강화학습의 기본 원리인 마르코프 의사결정 과정(MDP)과 정책 최적화, 가치 함수 등 핵심 개념을 배우며, 딥러닝을 결합한 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning) 기술을 익힙니다. 이를 통해 자율 주행, 게임 AI, 로봇 제어와 같은 실제 문제를 해결하는 데 적용할 수 있는 능력을 키웁니다. 다양한 실습과 프로젝트를 통해 강화학습을 실전 문제에 적용하며 문제 해결 능력을 발전시킬 수 있습니다.