정보융합학부

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과목명	과목설명
AI서비스설계및실습	본 교과목은 프론트엔드–백엔드–DB–클라우드에 이르는 웹 풀스택을 활용하여 아이디어를 AI 서비스로 빠르게 프로토타이핑하고 배포하는 과정을 실습합니다. JWT, API 설계, 쿠키, 세션, 소켓, WebRTC 와 같은 웹 기반 기술과 더불어 MCP 설계, 데이터 파이프라인, 모델 서빙에 이르기까지 AI서비스의 설계, 구현, 운영에 필요한 지식을 다루게 됩니다.
네트워크데이터분석	이 과목은 딥러닝의 필수 기술로 자리 잡은 그래프 신경망(GNN)의 기본 원리와 활용법을 다루는 입문 과정입니다. 복잡한 네트워크 데이터를 분석하기 위한 그래프 이론의 기초 개념을 체계적으로 정리하고, 가장 널리 검증된 표준 GNN 아키텍처를 중심으로 핵심 메커니즘을 학습합니다.
Physical AI 실습	본 과목은 인공지능 알고리즘을 실제 물리 시스템에 적용하는 방법을 배우는 실습 중심 교과목이다. 학생들은 머신러닝, 컴퓨터 비전, 강화학습 등의 기술을 활용하여 현실 환경에서 동작하는 AI 시스템을 설계·구현·평가한다. 특히 시뮬레이션을 넘어 실제 하드웨어 환경에서 발생하는 노이즈, 지연, 불확실성 문제를 해결하는 경험을 제공한다.
자연어 기초 및 응용 (지능형로봇학과 개설)	자연어 처리에 이용되는 거대 언어 모델(LLM) 의 기초 이념과 응용에 대해 다룬다. 자연어 처리 분야에서의 발전 방향에 대해 이해하고 최근 이슈인 트랜스포머(transformer), 전이학습(transfer learning) 기법에 대해 학습한다. 자연어 처리 응용으로 문서 분류, 개체명 인식, 질의 응답, 문장 생성 등을 BERT와 GPT로 수행하며 다양한 서비스 구현(파인 튜닝)을 다룬다.