교육과정 이수에 관한 내규
- 본 융합전공(필수 및 선택) 학위를 위한 총 이수 학점은 전공필수 9학점을 포함하여 총 36학점 이상 이수해야 한다.
- 융합전공의 이수과목은 제1전공 교과목과 중복 인정하지 아니한다. 다만, 융합전공 이수학점 중 30학점을 초과하는 학점에 대해서는 제1전공 교과목과 중복 인정할 수 있다.
- 융합전공 필수과목: 인공지능, 회귀분석, 파이썬(또는 파이썬프로그래밍)
- 융합전공 선택과목 이수는 다음 영역별 이수 규정을 모두 충족하여야 한다.
- "영역 기초" 영역에서 3학점 이상 이수
- "영역 이론" 영역에서 6학점 이상 이수
- "영역 실무" 영역에서 6학점 이상 이수
- 학수번호 DCCS 과목 9학점 이상 이수, BDSC 과목 9학점 이상 이수
- 융합전공 졸업요건: 없음
인공지능·데이터분석 융합전공 이수교과목 목록
| 구분 | 학수번호 | 교과목명 | 학점(시간) | 영역 | 개설학과 |
|---|---|---|---|---|---|
전공필수 |
DCCS332 |
인공지능개론 DCCS302 인공지능 유사과목 |
3(3) |
|
컴퓨터융합소프트웨어학과 |
DCCS165 AICS104 |
파이썬 파이썬프로그래밍 |
3(3) 3(3) |
택1 |
컴퓨터융합소프트웨어학과 인공지능사이버보안학과 |
|
BDSC202 |
회귀분석 |
3(3) |
|
빅데이터사이언스학부 |
|
전공선택 |
DCCS201 |
자료구조 |
3(3) |
영역 기초 |
컴퓨터융합소프트웨어학과 |
DCCS207 |
컴퓨팅사고 |
3(3) |
컴퓨터융합소프트웨어학과 |
||
BDSC205 |
데이터분석소프트웨어초급 |
3(3) |
빅데이터사이언스학부 |
||
BDSC154 |
컴퓨터언어입문Ⅱ |
3(3) |
빅데이터사이언스학부 |
||
DCCS318 DCCS101 |
소프트웨어공학및실습 컴퓨터언어Ⅰ |
3(4) 3(4) |
컴퓨터융합소프트웨어학과 컴퓨터융합소프트웨어학과 |
||
전공선택 |
DCCS304 |
데이터베이스 |
3(3) |
영역 이론 |
컴퓨터융합소프트웨어학과 |
DCCS321 |
전산선형대수학 |
3(3) |
컴퓨터융합소프트웨어학과 |
||
BDSC302 |
머신러닝 |
3(3) |
빅데이터사이언스학부 |
||
BDSC312 BDSC210 |
데이터마이닝 PBL 최적화방법론 |
3(3) 3(3) |
빅데이터사이언스학부 빅데이터사이언스학부 |
||
DCCS411 BDSC203 BDSC211 BDSC313 BDSC321 |
데이터마이닝 데이터사이언스방법론 빅데이터알고리즘 베이지안통계분석PBL 빅데이터및대규모연산 |
3(3) 3(3) 3(3) 3(3) 3(3) |
컴퓨터융합소프트웨어학과 빅데이터사이언스학부 빅데이터사이언스학부 빅데이터사이언스학부 빅데이터사이언스학부 |
||
전공선택 |
DCCS409 |
컴퓨터비전 |
3(3) |
영역 실무 |
컴퓨터융합소프트웨어학과 |
DCCS327 DCCS328 |
딥러닝입문 딥러닝응용 |
3(3) 3(3) |
컴퓨터융합소프트웨어학과 컴퓨터융합소프트웨어학과 |
||
DCCS326 DCCS429 |
융합정보학 IoT웹프로그래밍응용및실습 |
3(3) 3(4) |
컴퓨터융합소프트웨어학과 컴퓨터융합소프트웨어학과 |
||
BDSC308 |
다차원자료분석PBL |
3(3) |
빅데이터사이언스학부 |
||
BDSC402 |
통계학과딥러닝PBL |
3(3) |
빅데이터사이언스학부 |
||
BDSC408 |
생명과학데이터분석PBL |
3(3) |
빅데이터사이언스학부 |
||
BDSC409 |
통계학과머신러닝PBL |
3(3) |
빅데이터사이언스학부 |
||
BDSC412 |
통계학과자연어처리PBL |
3(3) |
빅데이터사이언스학부 |
- 인공지능데이터분석 융합전공 대체 인정 교과목 신청 안내
- 바로가기
2026학년도 인공지능·데이터분석 융합전공 교육과정 개편 예정
1. 적용시기: 2026학년도 1학기 합격자부터 적용(2025-2학기 모집예정)
2. 비전
인공지능·데이터분석 융합전공을 "실무 중심의 소프트웨어 및 데이터분석 전문 인재 양성 허브"로 재정의한다.
학생들이 경진대회를 통해 실질적인 문제 해결 능력을 키우고, 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 역량을 갖추도록 목표를 설정한다.
인공지능·데이터분석 융합전공은 소프트웨어 개발과 데이터 분석의 융합을 통해, 소프트웨어 및 데이터분석
경진대회(예: Kaggle, 네이버 AI 해커톤, ACM ICPC 등)에서 글로벌 수준의 경쟁력을 갖춘 인재를 양성하고,
산업체가 요구하는 실무 능력과 문제 해결 역량을 강화하여, 미래 산업과 사회의 혁신을 선도하는 리더를 배출하는 것을 비전으로 삼는다.
| 구분 | 학수번호 | 교과목명 | 학점(시간) | 영역 | 개설학과 |
|---|---|---|---|---|---|
전공필수 |
DCCS332 |
인공지능개론 |
3(3) |
|
컴퓨터융합소프트웨어학과 |
DCCS207 |
컴퓨팅사고 |
3(3) |
|
컴퓨터융합소프트웨어학과 |
|
BDSC302 |
머신러닝 |
3(3) |
|
빅데이터사이언스학부 |
|
BDSC신설예정 |
인터랙티브데이터사이언스캡스톤디자인 |
3(3) |
|
빅데이터사이언스학부 |
|
전공선택 |
DCCS101 |
컴퓨터언어Ⅰ |
3(4) |
영역 기초 |
컴퓨터융합소프트웨어학과 |
DCCS165 |
파이썬 |
3(3) |
컴퓨터융합소프트웨어학과 |
||
DCCS208 |
빅데이터개론 |
3(3) |
컴퓨터융합소프트웨어학과 |
||
DCCS209 |
LINUX실습 |
3(4) |
컴퓨터융합소프트웨어학과 |
||
DCCS222 |
이산구조및연습 |
3(4) |
컴퓨터융합소프트웨어학과 |
||
DCCS327 |
딥러닝입문 |
3(3) |
컴퓨터융합소프트웨어학과 |
||
BDSC152 |
통계학입문 |
3(3) |
빅데이터사이언스학부 |
||
BDSC155 |
데이터사이언스를위한수학 |
3(3) |
빅데이터사이언스학부 |
||
BDSC156 |
데이터사이언스를위한행렬이론 |
3(3) |
빅데이터사이언스학부 |
||
BDSC신설예정 |
딥러닝을위한수학 |
3(3) |
빅데이터사이언스학부 |
||
전공선택 |
DCCS304 |
데이터베이스 |
3(3) |
영역 이론 |
컴퓨터융합소프트웨어학과 |
DCCS321 |
전산선형대수학 |
3(3) |
컴퓨터융합소프트웨어학과 |
||
DCCS411 |
데이터마이닝 |
3(3) |
컴퓨터융합소프트웨어학과 |
||
BDSC210 |
최적화방법론 |
3(3) |
빅데이터사이언스학부 |
||
BDSC211 |
빅데이터알고리즘 |
3(3) |
빅데이터사이언스학부 |
||
BDSC305 |
베이지안통계학 |
3(3) |
빅데이터사이언스학부 |
||
BDSC311 |
데이터프로세싱 |
3(3) |
빅데이터사이언스학부 |
||
BDSC320 |
생성형AI를활용한데이터분석방법론 |
3(3) |
빅데이터사이언스학부 |
||
BDSC401 |
딥러닝이론 |
3(3) |
빅데이터사이언스학부 |
||
전공선택 |
DCCS328 |
딥러닝응용 |
3(3) |
영역 실무 |
컴퓨터융합소프트웨어학과 |
DCCS330 |
거대언어모델과챗GPT |
3(3) |
컴퓨터융합소프트웨어학과 |
||
DCCS409 |
컴퓨터비전 |
3(3) |
컴퓨터융합소프트웨어학과 |
||
DCCS410 |
빅데이터분산처리시스템 |
3(3) |
컴퓨터융합소프트웨어학과 |
||
BDSC316 |
확률적그래프모형 |
3(3) |
빅데이터사이언스학부 |
||
BDSC321 |
빅데이터및대규모연산 |
3(3) |
빅데이터사이언스학부 |
||
BDSC신설예정 |
대형언어모델기반자연어처리캡스톤디자인 |
3(3) |
빅데이터사이언스학부 |