인공지능 개론 (Introduction to Artificial Intelligence)
인공지능의 기본 개념, 이론 및 알고리즘을 다루며 문제 해결, 지식 표현, 추론, 학습 방법에 대해 연구한다.
인공지능 특론 (Advanced Topics in Artificial Intelligence)
인공지능 분야의 최신 연구와 고급 방법론을 다루며, 딥러닝, 강화학습, AI 윤리 등을 포함한 다양한 주제를 연구한다.
기계학습 개론 (Introduction to Machine Learning)
지도학습, 비지도학습, 강화학습을 포함한 기계학습의 기본 원리 및 기법을 학습한다.
기계학습 특론 (Advanced Topics in Machine Learning)
고급 기계학습 기법과 최신 연구 동향에 대해 깊이 있게 다루며 실제 문제 해결에 적용하는 방법에 대해 연구한다.
딥러닝 개론 (Introduction to Deep Learning)
딥러닝의 기초 개념, 네트워크 구조 및 학습 방법에 대해 학습하며, 간단한 프로젝트를 통해 실습한다.
딥러닝 응용 (Applications of Deep Learning)
딥러닝 기술을 다양한 분야에 어떻게 적용할 수 있는지 실제 사례를 중심으로 연구한다.
고급데이터베이스 (Advanced Database Systems)
고급 데이터베이스 설계, 구현 및 최적화 기법에 대해 학습하며 대규모 데이터 처리에 대해 연구한다.
빅데이터 시스템 (Big Data Systems)
빅데이터 처리를 위한 시스템의 구조와 기술에 대해 학습하며, 실제 빅데이터를 이용한 데이터 처리 방법에 대해 연구한다.
고급 빅데이터 분석 (Advanced Big Data Analytics)
고급 빅데이터 분석 기법과 도구를 다루며, 실제 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하는 방법에 대해 연구한다.
고급 데이터마이닝 (Advanced Data Mining)
데이터마이닝의 고급 기법과 알고리즘을 학습하고, 대규모 데이터셋에서 유용한 패턴과 지식을 추출하는 방법에 대해 연구한다.
자연어처리 개론 (Introduction to Natural Language Processing)
자연어처리의 기본 개념과 기술을 다루며, 텍스트 데이터의 처리 및 분석 방법에 대해 학습한다.
자연어처리 특론 (Advanced Topics in Natural Language Processing)
자연어 처리의 고급 주제와 최신 연구 동향을 다루며, 심화된 문제 해결 기법에 대해 연구한다.
패턴인식 개론 (Introduction to Pattern Recognition)
패턴 인식의 기본 원리와 알고리즘을 학습하고, 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 데이터에서 패턴을 인식하는 방법을 학습한다.
패턴인식 특론 (Advanced Topics in Pattern Recognition)
고급 패턴 인식 기법과 다양한 응용 분야에서의 패턴 인식 문제 해결 방법을 심도 있게 연구한다.
고급 IT 융합론 (Advanced IT Convergence Theory)
정보기술과 다른 분야의 융합을 통해 새로운 가치를 창출하는 방법을 실제 사례를 통해 연구한다.
AI 시스템 융합 세미나 (Seminar on AI System Integration)
인공지능 시스템과 다른 기술 분야의 융합에 대한 최신 연구 동향과 사례를 탐구하고, 이를 기반으로 프로젝트를 진행한다.
클라우드 컴퓨팅 개론 (Introduction to Cloud Computing)
클라우드 컴퓨팅의 기본 원리와 서비스 모델, 아키텍처에 대해 학습하고 실습을 통해 실제 클라우드 서비스를 구축한다.
클라우드 컴퓨팅 특론 (Advanced Topics in Cloud Computing)
고급 클라우드 컴퓨팅 기술과 최신 연구 동향을 다루며, 클라우드 기반 시스템 설계와 최적화에 대해 연구한다.
알고리즘 개론 (Introduction to Algorithms)
알고리즘의 기본 개념, 설계 기법, 분석 방법을 소개한다. 정렬, 탐색, 그래프 알고리즘과 같은 기본적인 알고리즘들을 다루며, 알고리즘의 효율성과 성능 분석에 대해 학습한다.
알고리즘 특론 (Advanced Algorithms)
알고리즘 설계와 분석의 고급 주제들을 다루며 동적 프로그래밍, 그리디 알고리즘, 복잡도 이론, NP-완전 문제, 최적화 문제, 고급 데이터 구조 등의 주제를 포함한다. 복잡한 문제들에 대한 고급 알고리즘