AI 공학개론
인공지능의 기본 개념과 역사, 주요 응용 분야를 학습하고 미래 사회에 미치는 영향을 학습합니다.
주요 학습 내용: AI 역사, 머신러닝 개요, 인공신경망 기초
이산수학
기본적인 논리, 집합론 및 증명기법을 강의하며, 집합, 함수, 행렬, 그래프 등으로 표현된 이산 구조를 소개합니다.
주요 학습 내용: 집합, 함수, 행렬, 명제
컴퓨터프로그래밍실습
프로그래밍 언어의 문법을 익히고, 실제 코드를 작성하며 알고리즘 구현 및 문제 해결 능력을 기르는 실습 중심 수업입니다.
주요 학습 내용: C++, 함수, 포인터, 기초 알고리즘
컴퓨터시스템입문
컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어의 상호작용, 시스템의 기본 구성 및 동작 원리를 개괄적으로 학습합니다.
주요 학습 내용: 컴퓨터 구조 기초, 운영체제 기초
선형대수
벡터 공간과 행렬 연산을 다루며, 인공지능, 컴퓨터 그래픽스 등 다양한 전공 심화 분야의 수학적 기초를 다집니다.
주요 학습 내용: 벡터, 행렬, 행렬식, 선형 변환
공업수학 1
공학 문제 해결에 필수적인 미분방정식의 개념과 풀이 방법을 학습하고, 이를 시스템 모델링에 적용합니다.
주요 학습 내용: 미분방정식, 선형 미분방정식, 라플라스 변환
공업수학 2
벡터 미적분학, 복소수 함수 등 심화된 수학적 도구를 학습하여 복잡한 공학적 문제를 해석하는 능력을 기릅니다.
주요 학습 내용: 벡터 해석, 복소수, 행렬식
확률과 통계
불확실한 현상을 수학적으로 모델링하고 데이터를 분석하는 확률 이론과 통계적 추론 방법을 학습합니다.
주요 학습 내용: 이산 및 확률 분포, 기댓값, 통계적 추정, 가설 검정
