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기계지능 및 로봇공학 다기관 지원 연구단

Machine Intelligence and Robotics Multi-Sponsored Research and Education Platform;
the leader of Industries 4.0, who develops Artificial Intelligence.

교과과정

교육

AI 관련 핵심 인력을 양성하기 위한 맞춤형 교육 프로그램을 제공할 수 있도록 AI 교과과정을 개발하여 운영

  • 연구 분야: AI, 지능로봇, 지능시스템
  • 학위과정: 석사 및 박사과정
  • 교과과정

    전공 필수 과목 (석사 택3, 박사 택4) * 교과목 업데이트 예정

    테이블
    과목번호교과목명
    EE523 볼록 최적화 기법
    EE531 통계적 학습이론
    EE532 브레인 IT 개론
    EE682 지능제어이론
    EE807C 전기공학특강[강화학습이론]
    EE817B 컴퓨터공학 특강[딥러닝과 동적신경망 모델]

    AI 관련 전공 선택 과목 *교과목 업데이트 예정

    테이블
    과목번호교과목명
    EE488 전기전자공학 특강<머신러닝과 소개>
    EE538 신경회로망
    EE724 병렬분산 알고리즘
    EE735 컴퓨터를 이용한 시각기법
    EE788 로봇인지 및 계획
    EE807A 전기공학특강[기계학습이론]
    EE837 신호처리특강[비모스 베이지언 및 온라인학습]
    EE837A 신호처리특강[컴퓨터 비전을 위한 심층학습 기법]
    EE837B 신호처리특강[신경로봇:신호처리과정의 특별한 토픽]
    CS570 인공지능 및 기계학습
    CS672 강화학습
    CS774A 인공지능 특강 [첨단인공지능기술의 응용]
    CS774B 인공지능 특강 [고급기계학습:고차원 데이터 분석]
    BiS800 Special Lecture in Bio and Brain Engineering [Frontiers in brain-inspired AI]
    KSE623 Knowledge Structure and Modeling

    공통 필수 (다음 중 택1, 3학점) *교과목 업데이트예정

    테이블
    과목번호교과목명
    CC500 영어논문작성법
    CC510 전산응용개론
    CC511 확률 및 통계학
    CC530 기업가 정신과 경영전략
    CC531 특허분석과 발명출원
    CC532 협력시스템설계