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위치: 제 1 공학관 301동 316호
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행정실 전화번호: 02-880-1525
1. 전공 수업 규정
(1) 전공교과목목록
전필 17학점 + 전선 22학점 (전공선택필수 3학점 이상 포함) → 총 39학점
1학기 | 2학기 | 3학기 | |
2학년 | 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* 택1430.217* 또는 M1522.000900* 택1430.216** 또는 406.327** 또는 300.203A** 택1 |
3학년 | 430.314** 확률변수 및 확률과정의 기초(혹은 326.211** 확률의 개념 및 응용) | M3244.000200* 인공지능 이론 및 응용 세미나430.329* 알고리즘의 기초(혹은 4190.407* 알고리즘)326.316 다변량자료분석 및 실습 | 430.329* 또는 4190.407* 택1430.314** 또는 326.211** 택1 |
4학년 | 4190.408* 인공지능M3244.000100* 인공지능 심화프로젝트M2177.004300** 딥러닝의 기초406.315 경영과학 1406.426B 데이터 관리와 분석(혹은 M1522.001800 데이터베이스)M2177.003100 딥러닝M2680.001400 소셜컴퓨팅M2608.001900 컴퓨터비전의 기초M2608.001300** 기계학습 기초 및 전기정보 응용 | M3244.000400 AI와 법M1522.001000 컴퓨터비전406.429 데이터마이닝(혹은 326.413 데이터마이닝방법 및 실습)(혹은 M1522.001400 데이터마이닝 개론)4190.428** 기계학습 개론M2680.002400 컴퓨터 청각 | 406.426B 또는 M1522.001800 택1M2608.001900 또는 M1522.001000 택1406.429 또는 326.413 또는 M1522.001400 택1M2608.001300 또는 4190.428 택1 |
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다음은 자세한 이수 규정입니다.
1. 전공선택필수** 1개 이상 과목 이수 필수
전기시스템선형대수(산업경영수리기법, 선형대수학 1), 기계학습 개론(기계학습 기초 및 전기정보 응용), 확률변수 및 확률과정의 기초(확률의 개념 및 응용), 딥러닝의 기초의 4개 과목중 1개 이상 과목을 이수해야 함
2. 연합전공 인공지능 개설 인턴 강좌 이수 필수
– 교과목 명: 인공지능 심화프로젝트(M3244.000100)
– 인턴 진행 확정 후 시작 전 인턴계획서, 진행 중 중간보고서, 종료 후 한달 내 결과보고서 등 최종 서류 제출
※ 자세한 내용은 게시판(공지사항) 참고할 것
3. 전공과목 이수학점: 총 39학점
– 전공필수: 17학점
– 전공선택: 22학점 (전공선택필수** 3학점 이상 포함)
4. 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)
(2) 타학과 개설 인정 교과목
타학과 개설 인정 교과목은 다음과 같습니다.
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
(3) 선이수/후이수
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기초컴퓨팅언어 관련 1과목을 이수하고, 기초수학 관련 과목도 1~2과목을 이수해야 신청할 수 있습니다.
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기초컴퓨팅언어 선수과목은 프로그램 실습이 포함된 3학점이상(A~F) 교과목 수강을 권장합니다.
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선이수과목(예시) 표에 없는 과목도 인정될 수 있습니다.
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제시된 과목에 준하는 과목을 폭넓게 인정하는 것을 원칙으로 하고, 인정 여부는 인공지능연합전공 운영위원회에서 심의합니다.
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기초수학, 기초컴퓨팅 언어에서 각각 2과목까지 인정 가능하며 제출 과목들 중 상위 성적을 우선으로 참고합니다.
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선이수과목으로 인정되는 교과목은 성적증명서에 기재된 교과목만 인정 됩니다. (지원시기에 듣는 교과목은 불인정)
기초 컴퓨팅 언어
교과구분 | 교과목 번호 | 교과목 명 | 학점 | 주관대학 또는 학과(부) |
교양 | 035.001 | 컴퓨터의 개념 및 실습(Digital Computer Concept and Practice) | 3 | 공과대학, 경영대학,인문대학 |
전공 | M2177.005800 | 머신러닝을 위한 기초 수학 및 프로그래밍 실습(Basic Mathematics and Programming Practice for Machine Learning) | 3 | 공과대학 |
교양 | L0444.000300 | 인공지능 입문(Introduction to Artificial Intelligence) | 3 | 공과대학컴퓨터공학부 |
교양 | 035.002 | 컴퓨터의 기초(Fundamentals of Computer System) | 2 | 공과대학재료공학부 |
교양 | L0444.000200 | 컴퓨터과학적 사고와 실습(Computational Thinking and Practice) | 3 | 공과대학컴퓨터공학부 |
교양 | L0444.000100 | 과학계산을위한컴퓨터활용(Computer Application for Scientific Computation) | 3 | 자연과학대학수리과학부 |
전공 | 500.405 | 컴퓨터 프로그래밍 개론(Introduction to Computer Programming) | 3 | 농업생명과학대학 |
전공 | 108.417 | 언어와 정보처리(Language and Information Processing) | 3 | 인문대학언어학과 |
기초수학
교과구분 | 교과목 번호 | 교과목 명 | 학점 | 주관대학 또는 학과(부) | 비고 |
교양 | L0442.000100 | 수학 1(Calculus 1) | 2 | 자연과학대학수리과학부 | |
교양 | L0442.000300 | 수학 2(Calculus 2) | 2 | 자연과학대학수리과학부 | |
교양 | L0442.000500 | 고급수학 1*(Honor Calculus 1) | 2 | 자연과학대학수리과학부 | 연습이 있는 교과는 동시 수강 |
교양 | L0442.000600 | 고급수학연습 1*(Honor Calculus Practice 1) | 1 | 자연과학대학수리과학부 | 연습이 있는 교과는 동시 수강 |
교양 | L0442.000700 | 고급수학 2*(Honor Calculus 2) | 2 | 자연과학대학수리과학부 | 연습이 있는 교과는 동시 수강 |
교양 | L0442.000800 | 고급수학연습 2*(Honor Calculus Practice 2) | 1 | 자연과학대학수리과학부 | 연습이 있는 교과는 동시 수강 |
교양 | 033.001 | 수학 및 연습 1(Calculus 1) | 3 | 자연과학대학수리과학부 | |
교양 | 033.003 | 고급수학 및 연습 1(Honor Calculus and Practice 1) | 3 | 자연과학대학수리과학부 | |
교양 | 033.002 | 수학 및 연습 2(Calculus 2) | 3 | 자연과학대학수리과학부 | |
교양 | 033.004 | 고급수학 및 연습 2(Honor Calculus and Practice 2) | 3 | 자연과학대학수리과학부 | |
교양 | 033.007 | 생명과학을 위한 수학 1(Calculus for Life Science 1) | 3 | 자연과학대학수리과학부 | |
교양 | 033.008 | 생명과학을 위한 수학 2(Calculus for Life Science 2) | 3 | 자연과학대학수리과학부 | |
교양 | 033.012 | 수학의 기초와 응용 1(Mathematics: The Basics and Applications 1) | 4 | 자연과학대학수리과학부 | |
교양 | 033.010 | 인문사회계를 위한 수학 1(Calculus for Humanities and Social Sciences 1) | 3 | 자연과학대학수리과학부 | |
교양 | 033.011 | 인문사회계를 위한 수학 2(Calculus for Humanities and Social Sciences 2) | 3 | 자연과학대학수리과학부 | |
교양 | L0442.000900 | 미적분학 1(Differential and Integral Calculus 1) | 3 | 자연과학대학수리과학부 | |
교양 | 033.009 | 경영학을 위한 수학(Calculus for Business) | 3 | 자연과학대학수리과학부 | |
교양 | 033.005 | 미적분학 및 연습 1(Differential and Integral Calculus 1) | 4 | 자연과학대학수리과학부 | |
전공 | 881.003 | 미분방정식(Differential Equations) | 3 | 자연과학대학수리과학부 | |
전공 | 212.214 | 경제수학(Mathematics for Economics) | 3 | 사회과학대학경제학부 | |
교양 | 033.014 | 공학수학 1(Engineering Mathematics 1) | 3 | 기초교육원 | |
교양 | 033.015 | 공학수학 2(Engineering Mathematics 2) | 3 | 기초교육원 | |
전공 | 5272.201 | 응용공학수학 1(Applied Engineering Mathematics 1) | 3 | 농업생명과학대학조경‧지역시스템공학부 | |
전공 | 5272.202 | 응용공학수학 2(Applied Engineering Mathematics 2) | 3 | 농업생명과학대학조경‧지역시스템공학부 | |
전공 | 300.204 | 미분방정식 및 연습(Differential Equations and Practice) | 3 | 자연과학대학수리과학부 |
[출처] 서울대학교 연합전공 인공지능 > 신청안내 > 지원자격 및 지원방법 https://imai.snu.ac.kr/신청안내/지원자격-및-지원방법/ (검색일: 2024년 6월 26일)
(4) 로드맵
[출처] 서울대학교 공과대학 학생회 공식 인스타그램 > 공과대학 전공로드맵 ver. 2023 게시 > 인공지능 (검색일: 2024년 7월 13일)
2. 졸업 교양 규정
자전 교양 규정만 이수하면 됩니다.
[출처] 서울대학교 홈페이지>교육>대학>교과과정> Explanation_kor_2022 https://www.snu.ac.kr/academics/undergraduate/curriculum (검색일: 2024년 06월 25일)
3. 추가 특별 규정
졸업 관련 규정
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위의 1(1)의 전공교과목록에 기술된 이수규정 2번에 해당하는 인턴강좌 수강이 졸업논문을 대체한다고 합니다.
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연합전공 성적 평점평균이 2.0 이상이어야 한다고 합니다.
진입 자격 관련 규정
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2개 정규학기 이상 이수하고 24학점 이상 취득한 재학생(복학예정자 포함), 주전공으로 컴퓨터공학부, 전기정보공학부를 선택하지 않은 학생
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평점평균 2.7 이상
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선이수 과목 이수 (성적증명서에 기재된 과목만 인정, 성적평가방법 A~F 과목 권장)
1.
①기초 컴퓨팅 언어 관련 1과목(프로그래밍 실습 포함)을 이수
2.
②기초 수학 관련 과목도 1~2과목을 이수
[출처] 서울대학교 연합전공 인공지능 > 신청안내 > 지원자격 및 지원방법
https://imai.snu.ac.kr/신청안내/지원자격-및-지원방법/ (검색일: 2024년 6월 26일)
4. 전탐 추천 교과목
공식적으로 제공하는 추천 교과목은 없습니다.
[출처] 위 내용은 2024년 6월 26일 서울대학교 연합전공 인공지능 행정실의 전화 문의에 대한 답변을 기반으로 구성하였습니다.
5. 전공 리뷰
아직 작성된 리뷰가 없습니다.