전공소개
- 지역산업체 재직자들에게 인공지능 기초 및 핵심 교육과정을 제공하고, 주력 특성화 분야인 제조, 물류, 포털(공항/항만/해양), 의료 관련 융합 특화 교육과정을 제공하여 지역 주력 산업에 AI 융합기술이 확산되도록 기여하고자 합니다.
- 최신 기술 트렌드와 산업체 수요에 맞춘 교과과정 운영과 인공지능 관련 분야 융합 교육을 선도하고 전문가를 양성하며 경인지역, 나아가서는 국가 전반에 유용한 인재 양성을 목표로 하고 있습니다.
교과과정
| 과목명 | 과목소개 |
|---|---|
| 고급선형대수 |
심층신경망의 기본의 되는 행렬 및 벡터 연산 |
| 인공지능프로그래밍 |
인공지능 프로그래밍을 위한 파이썬 프로그래밍 |
| 시각인공지능 |
영상/이미지에서의 객체 인식 및 분석 |
| 인공지능개론 |
인공지능의 기본 개념 및 적용 방법 |
| 추정론 |
잡음이 섞인 측정신호로부터 원신호나 계수를 추정해 내는 이론 및 기법 |
| 디지털신호처리 |
디지털 신호 처리 알고리즘 및 시스템 |
| 데이터마이닝 |
데이터간의 상관관계에 의해 유용한 정보를 추출 |
| 기계학습 |
데이터 분석 및 통계적 패턴 인식을 기반으로 기계학습 기술 |
| 확률변수론 |
데이터 통계적 분석 및 확률모델 |
| 감성인공지능 |
감정 상태를 인식하는 감정인식 기술에 대하여 학습 |
| 컴퓨터비전 |
영상 또는 비디오로부터 다양한 정보를 추출하고 이해하여 이를 3차 원 실세계 측정과 인지 문제의 해결에 활용하는 컴퓨터 비전 분야에 접근하기 위한 핵심 이론 |
| 데이터사이언스 |
데이터 분석에 기초가 되는 통계학, 데이터 수집 및 분석, 데이터 시각화, 데이터고속처리 기술, 기계학습 |
| 알고리즘이론 |
다양한 알고리즘 설계 기법들(분할정복(divide and conquer), 그리디 기법(greedy technique), 동적프로그래밍(dynamic programming) 등)을 학습 |
| 강화학습 |
DeepMind의 AlphaGo와 같은 많은 AI 알고리즘에 적용되며 4차 산업 혁명 (FIR)에서 중요한 역할을 하는 인공 지능의 고전적인 분야 |
| 영상처리 |
영상처리의 기초, 다양한 영상처리 기법들의 원리와 최신 기술들 학습, 실습을 통한 응용력 제고 |
| 로봇비전 |
로봇 또는 자동화 시스템에서 카메라를 이용한 3차원 복원 및 인식 기법 |
| 심층신경망 |
심층 학습 모델을 설계하고 구현 |
| 생성인공지능 |
생성적 적대 신경망 등 여러 생성모델의 이론적 배경 및 기초 구현 |
| 언어인공지능 |
자연어를 분석 및 이해하는 다양한 기법 |
| 의료인공지능 |
최신 AI 기술을 의료 영상 및 병리학 연구에 적용하는 방법을 학습 |
| 멀티모달인공지능 |
Transformer, Diffusion Model 등 대규모 언어 및 시각 모델을 포함한 멀티모달 생성형 인공지능 기술 |
| 인공지능융합세미나1,2,3,4 |
학계 및 산업계의 국내외 전문가로 구성된 강사진을 섭외하여 세미나 개최 |
교수진 소개
| 소속학과 | 성명 | 직급 | 연구분야 | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 전기전자공학부 | 박인규 | 교수 | 컴퓨터비전, 영상처리, 딥러닝 | |
| 전기전자공학부 |
최원익 |
교수 |
데이터인텔리전스, 빅데이터/인공지능 기반 분석 |
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| 전기전자공학부 |
박대영 | 교수 | 머신러닝, 신호처리 | |
| 전기전자공학부 |
이용우 |
조교수 |
암호학, 개인정보보호 기술 |
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| 전기전자공학부 |
안남혁 |
조교수 |
컴퓨터비전, 딥러닝, 생성형 인공지능 |
|
| 전기전자공학부 |
송병철 |
교수 |
컴퓨터비전, 영상처리, 딥러닝 |
|
| 전기전자공학부 |
이보원 |
교수 |
오디오, 음성신호처리 |
|
| 전기전자공학부 |
김영진 |
조교수 |
지능형클라우드, 엣지컴퓨팅 |
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| 전기전자공학부 |
임홍기 |
조교수 |
생성모델, 이미징 |
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| 컴퓨터공학과 |
심정섭 |
교수 |
알고리즘, 시계열데이터분석, 바이오인포매틱스 |
|
| 컴퓨터공학과 | 이상철 | 교수 | 의료영상처리, 컴퓨터비전, 인공지능 | |
| 컴퓨터공학과 | 최동완 | 부교수 | 빅데이터, 데이터마이닝 | |
| 컴퓨터공학과 |
배승환 |
부교수 |
컴퓨터비전, 머신러닝 |
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| 컴퓨터공학과 |
서영덕 |
조교수 |
추천시스템, 데이터마이닝, 딥러닝 |
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| 인공지능공학과 |
김도국 |
조교수 |
머신러닝/딥러닝 자동화 및 효율화, 딥러닝 응용 |
|
| 인공지능공학과 |
김병형 |
조교수 |
감성컴퓨팅, 뇌-컴퓨터 인터페이스, 기계학습 |
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| 인공지능공학과 |
김영성 |
조교수 |
머신러닝/딥러닝, 멀티모달 인공지능 |
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| 의예과 |
이현규 |
조교수 |
의료인공지능 |
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공학대학원 석사 졸업 후 향후 전망 및 진로 또는 기대효과
- 인공지능 핵심기술의 이론적 습득은 물론 융합프로젝트 교과목을 통한 실무 활용 능력 배양을 통해 현업에서 인공지능 기술의 활용(AI+X) 가능한 인재 양성
- 지역 산업체는 물론 전국적인 인공지능 기술 인력의 부족 현상을 극복할 수 있는 양질의 실무형 인공지능 전문 인력의 배출
- 인천지역 특화 산업인 제조, 물류, 포털(항공/항만/해양)에 특성화된 교육과정 이수를 통해 관련 지역 산업체 취업
- 인하대학교 교수진과의 네트워크 형성을 통한 향후 업체 애로기술 해결을 위한 산학협력, 기술 지도 등의 가능성 확보
- 석사학위 취득 후 일반대학원 인공지능전공 박사과정 진학하여 심화형 인공지능 고급 전문 인력으로 성장 가능