비전공자 DS교육
∎ 전교생 필수 이수과정인 DS기반 교과목과 선택 가능한 DS심화 교과목을 개설하여 창의 융합형 교육을 실현
∎ DS기반 교과목은 단과대학/계열별/전공별로 강의 내용과 규모를 다양화하여 “전공 맞춤형“ SW-AI교육을 제공
∎ DS심화 교과목은 고도화된 데이터 분석과 인공지능 융합 역량을 향상시켜 전공 분야별 교육과정의 연계성을 높이는 것에 목표
| 영역 | 교과목명 | 학점 | 이수계열 |
|---|---|---|---|
| DS기반(필수) | |||
| 문제해결과알고리즘 | 2 | ||
| 공학컴퓨터프로그래밍 | 3 | 이공계열 | |
| 프로그래밍기초와실습 | 3 | ||
| AI기초와활용 | 2 | 전체 | |
| 데이터분석기초 | 3 | ||
| 필수소계 | 9 or 11 | 계열별 상이 | |
| DS심화(선택) | 머신러닝의기초 | 3 | 이수시 新3품 AI인증 과목으로 인정 |
| AI캡스톤프로젝트 | 3 |
※ 인사캠 전체, 자연과학계열, 건축학계열, 스포츠과학계열, 의학계열, 약학계열은 DS기반영역의 ‘컴퓨팅사고와SW코딩’,‘문제해결과알고리즘’ 교과목을 이수해야 하고, 이공계열은 DS기반영역의 ‘공학컴퓨터프로그래밍’과 프로그래밍기초와실습‘ 교과목을 이수해야 합니다.
※ DS기반영역의 ’AI기초와활용‘, 데이터분석기초’ 교과목은 필수 이수 교과목입니다.(공통)
※ DS심화영역은 선택이수이며, 이수 시 新3품 AI인증과목으로 인정됩니다.
※ ‘컴퓨팅사고와SW코딩’, ‘문제해결과알고리즘’, 공학컴퓨터프로그래밍‘, ’프로그래밍기초와실습‘ 등 SW교과목은 각 계열별로 1학년에 직권배정되며,’AI기초와활용‘, ’데이터분석과기초‘ 교과목은 1학년 이후에 수강 해야 합니다.