이수규정

학사과정 전공과목 이수표준형태 (Recommended Tracks for Undergraduate Majors)

학기sem.학년yr.	Ⅰ	Ⅱ	비고 (remarks)
2	M1522.000600* 컴퓨터프로그래밍 (혹은 430.211* 프로그래밍방법론) 430.217* 자료구조의 기초 (혹은 M1522.000900* 자료구조)	430.216 전기시스템선형대수 (혹은 406.327 산업경영수리기법) (혹은 300.203A** 선형대수학 1)	M1522.000600* 또는 430.211* 택1 430.217* 또는 M1522.000900* 택1 430.216 또는 406.327 또는 300.203A** 택1
3	430.314 확률변수 및 확률과정의 기초 (혹은 326.211 확률의 개념 및 응용)	M3244.000200* 인공지능 이론 및 응용 세미나 430.329* 알고리즘의 기초 (혹은 4190.407* 알고리즘) 326.316 다변량자료분석 및 실습	430.329* 또는 4190.407* 택1 430.314 또는 326.211 택1
4	4190.408 인공지능 M2177.004300 딥러닝의 기초 406.315 경영과학 1 406.426B 데이터 관리와 분석 (혹은 M1522.001800 데이터베이스) M2177.003100 딥러닝 M2680.001400 소셜컴퓨팅 M2608.001900 컴퓨터비전의 기초 M2608.001300** 기계학습 기초 및 전기정보 응용	M3244.000400 AI와 법 M1522.001000 컴퓨터비전 406.429 데이터마이닝 (혹은 326.413 데이터마이닝방법 및 실습) (혹은 M1522.001400 데이터마이닝 개론) 4190.428** 기계학습 개론 M2680.002400 컴퓨터 청각	406.426B 또는 M1522.001800 택1 M2608.001900 또는 M1522.001000 택1 406.429 또는 326.413 또는 M1522.001400 택1 M2608.001300 또는 4190.428 택1

1. 전공선택필수** 2개 이상 과목 이수 필수

전기시스템선형대수(산업경영수리기법, 선형대수학 1), 기계학습 개론(기계학습 기초 및 전기정보 응용), 인공지능, 딥러닝의 기초의 4개 과목중 2개 이상 과목을 이수해야 함

2. 전공과목 이수학점: 총 39학점

– 전공필수: 10(11)학점
– 전공선택: 29(28)학점 (전공선택필수** 6학점 이상 포함)

3. 택 1 과목의 경우 개설 학기가 위의 표와 다를 수 있으니, 미리 수강 가능 학기 확인해 주시기 바랍니다. (※그 외 전필/전선 강좌 담당 학과(부) 및 교수님 상황에 따라 미개설 될 수 있음)

4. 타 학과(부) 전공선택 인정 교과목 (아래의 과목 중 최대 6학점 이내 인정)

4190.308 컴퓨터구조, 430.322 컴퓨터조직론, 4190.410 컴퓨터그래픽스, 430.658 시스템소프트웨어특강-그래픽스 프로그래밍, 4190.426A 인간컴퓨터상호작용, 4190.307 운영체제, 430.318 운영체제의 기초, 4190.409 컴파일러, 430.414 컴파일러의 기초, 4190.414A 멀티코어 컴퓨팅, 4190.406B 모바일 컴퓨팅과 응용, 4190.427 소셜 네트워크 분석, 430.201A 논리설계 및 실험, M1522.000700 논리설계, 430.306 신호 및 시스템, 430.452A 로봇공학개론, 430.457 지능시스템개론, 430.461 디지탈신호처리의 기초, 4190.416A 디지털신호처리, 430.310 제어공학개론, 430.456 최신제어기법, 406.304 인간공학, 406.317 경영과학 2, 406.314 경제성공학, 400.015 산업공학개론, M2177.004900 IoT·인공지능·빅데이터 개론 및 실습, 326.313 회귀분석 및 실습, 326.314 이산자료분석 및 실습, 326.411 베이즈통계 및 실습, 326.412 생존자료분석 및 실습, 326.415 시계열 분석 및 실습, M0000.000500 확률과정론, M1399.000100 통계계산, 108.413A 컴퓨터언어학, 4190.569 고급인공지능, 4190.666 기계학습, 4190.678 자연언어처리, 430.709A 최적화기법, M0000.005300 지능형 컴퓨터 비전, 493.601 융합로봇기술, 493.606A 코어 디지털 하드웨어, M2681.0007000 디지털 하드웨어 가속기 설계, 920.703 정책의사결정과 공공데이터 분석, M1338.002100 디지털 마케팅, 251.435 정보시스템특강, 251.331B 네트워크비즈니스경영, M1338.001500 경영빅데이터분석개론, M1338.001600 전자상거래, 208.231A 컴퓨터지도학, 208.413A 위성영상정보의 이해와 활용

1) 운영체제의 기초 (430.318)와 운영체제 (4190.307)를 중복 수강한 경우 1과목만 전공으로 인정
2) 컴파일러의 기초 (430.414) 와 컴파일러 (4190.409)를 중복 수강한 경우 1과목만 전공으로 인정

※ 참고사항

i) 3학점, 3학점 교과목 수강하는 경우, 최대 6학점 인정 가능

ii) 3학점, 4학점 교과목 수강하는 경우, 둘 중 한 과목만 학점 인정 가능

전공필수 교과목

- 1학기 개설
- 2학기 개설
- ※ 전공필수 12학점을 포함하여 총 39학점을 이수해야 함. 단일(심화)전공 시 총 60학점 이수해야 함.

타과 교과목 전공 인정

- 타과에서 이수한 교과목을 절차를 거쳐 최대 6학점까지 언어학과 전공과목으로 인정받을 수 있음.
- 기 승인 교과목을 수강한 경우: 포털에서 교과구분 정정 신청 후 신청서를 출력하여 학과 사무실에 제출
- 기 승인 교과목이 아닌 경우: 본인의 수강내역(이수학기, 개설학과, 담당교수, 성적)과 강의계획서를 학과 이메일로 발송 → 교과과정위원회에서 승인여부 결정 → 승인 시 포털에서 교과구분 정정 신청 → 신청서를 출력하여 학과 사무실에 제출
- 타과생의 경우 복수전공은 6학점, 부전공은 3학점까지 가능함.

다전공 신청

- 복수전공, 부전공, 연합전공, 연계전공, 학생설계전공
- 공통자격 : 내용
- 이수학점 : 내용

학사석사연계과정

- 지원자격
  - 1. 지원자격
  - 2. 지원자격
  - 3. 지원자격
- 지원자격2
  - 1. 지원자격2
  - 2. 지원자격3

졸업이수규정

- 이수규정 1
- 이수규정 2
- 이수규정 3
- 이수규정 4