정보융합학부

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과목명	과목설명
인터랙티브 미디어개론	최근 웹제작은 다양한 브라우저와 디바이스 이슈에 대응하면서 사용자에게 좋은 경험을 제공할 수 있는 기능을 구현하는데 초점이 맞추어지고 있다. 본 수업에서는 인터렉티브 미디어인 인터넷, 모바일기기에 적합한 디자인을 구현하기 위한 HTML/CSS를 중심으로 기술적인 기법과 프로세스를 배운다.
텍스트마이닝	텍스트마이닝은 구조화되지 않은 비정형 데이터인 자연어로부터 유용한 정보를 추출하는 프로세스를 의미한다. 본 교과목에서는 텍스트 수집, 전처리, 임베딩, 학습 등의 과정 전반을 학습하며, 토픽모델링, 감성분석 등의 기술 뿐만 아니라 BERT, GPT 기반의 언어 모델링 과정과 사전학습 모델을 활용한 전이학습 기반 자연어 처리 과정을 다룬다.
창의공학설계	기존의 사고방식을 디자인 사고방식으로 보완하여 디자인 사고방식이 적용된 구체적이고 실질적인 결과물을 얻기 위해서 활용가능하고 확실한 문제해결 방식을 습득하고 활용한다. 팀별 프로젝트를 실시하여 디자인 사고방식을 적용한 구체화된 실물을 개발하여 품평하기 위한 모든 프로세스를 이해한다.
가상현실	가상현실 공간에 몰입도 높은 체험을 가능하게 하는 특수한 기기(예. Oculus Quest)를 통한 체험 시뮬레이션을 실습한다. 몰입 환경을 위한 최신 기술을 소개하고, 가상의 몰입형 콘텐츠 제작을 위해 컴퓨터그래픽스의 주요 기술을 언리얼엔진을 통해 실습하고, AI 기술과 접목된 콘텐츠 제작을 배운다.
데이터사이언스개론	파이썬을 활용하여 데이터를 수집에서부터 정리, 분석 및 시각화에 대해 익힌다. 빠르고 익히고 활용할 수 있도록 직접 코드를 따라 타이핑하는 "라이브코딩" 으로 진행하며, 목적에 맞게 데이터를 다루고 활용하는 방법에 대해 이해한다.
비쥬얼컴퓨팅	영상데이터 처리를 위한 영상처리 및 컴퓨터비전의 기초를 익힌다. 영상 어플리케이션에 대한 프로그래밍 실습과 함께, 수학적 접근방법을 어플리케이션 예제를 통해 익힌다. 최종적으로 영상처리를 위한 뉴럴신경망에서 이러한 기초 내용이 어떻게 접목되어 동작하는지를 이해하도록 한다.
딥러닝프로그래밍	TensorFlow 프레임워크를 사용하여 다양한 종류의 최신 딥러닝 알고리즘에 대해 학습한다. 이 과정을 통해 컴퓨터 비전, 자연어 처리와 같은 응용 분야에 대한 깊은 이해를 얻게 되며 케이스 스터디와 프로젝트를 통해, 이론적 지식을 실무에 적용하는 능력을 키운다.
인공지능응용	본 과목은 현실 문제에서 데이터 분석시 직면하는 다양한 데이터 문제 상황에 대한 해결 알고리즘을 학습한다. 수업 내용은 데이터 과학 프로젝트의 절차를 학습함과 동시에 데이터 불균형 문제를 다루기 위한 방법론, 다양한 이상탐지 기법, HMM과 BayesNet의 그래프 모델, 고차원 데이터에 대한 해석 가능한 인공지능, 메타휴리스틱 등의 중요한 문제 상황과 알고리즘을 학습한다. 본 수업에서는 학습한 내용에 연관된 논문을 읽고 실험을 재현하는 프로젝트가 포함된다.
MLOps 엔지니어링	본 교과목은 AI 서비스를 제공할 수 있는 기반 기술을 소개함과 동시에 최근 널리 활용되고 있는 인공지능 학습 기법을 배우고 실습을 진행한다. 인공지능 알고리즘을 활용하여 비즈니스의 문제를 해결하고 실용적인 서비스를 제공하기 위한 구체적인 사례를 다루고 실습을 수행한다. 특히, 실시간 데이터를 수집 단계에서 자주 활용되는 publish/subscribe 구조의 통신 메세지 방식에 대해 설명하고 Kafka 또는 RabbitMQ를 기준으로 AI 서비스 통신 서비스를 체험한다. 실시간 추론과 실시간 모델 업데이트에 대한 내용을 제공한다. 이외 autoML의 일부 역할을 수행하여 자주 활용되는 wandb, clearml 오픈소스 툴과 함께 MLOps의 model lifecyle을 실습할 수 있는 kuberflow 플랫폼을 함께 다루어 본다.
인과추론	본 교과목은 데이터로부터 인과관계를 밝히기 위한 통계적 방법론을 다룹니다. 기술통계, 가설검정, 분산분석(ANOVA) 등 통계학의 기본 개념을 바탕으로 실험계획법(Design of Experiments)을 학습하며, 무작위 대조 실험(RCT)의 원리와 설계 방법을 이해합니다. 나아가 관찰 데이터에서 인과효과를 추정하기 위한 현대적 인과추론 기법들을 배우고, 실제 데이터를 활용한 실습을 통해 인과관계 분석 능력을 함양합니다.