숙명여자대학교 비교과통합관리시스템

1. 비교과 프로그램 목표

전공 세부 분야 이해: 학생들이 AI와 자율 기계시스템의 핵심 원리와 기술을 이해하도록 합니다.

직무 역량 강화: 학생들이 실무에서 요구되는 AI 및 자율 시스템 설계, 구현, 및 문제 해결 능력을 배양합니다.

산업 현장 적응력 향상: 학생들이 실제 산업 현장에서 적용할 수 있는 프로젝트 경험을 쌓아, 졸업 후 바로 실무에 투입될 수 있도록 준비합니다.

창의적 문제 해결 능력: 다양한 문제를 창의적으로 해결할 수 있는 능력을 기릅니다.

2. 비교과 프로그램 계획

2.1 거대언어모델의 공학적 활용

강사: 에너지기술연구원 이제현 박사님

거대 언어 모델(GPT, BERT 등)의 구조와 원리

공학적 문제 해결을 위한 언어 모델의 적용 사례

실습: ChatGPT, GPT4.0 등을 이용한 언어 모델 활용 예제

목표: 학생들이 거대 언어 모델을 이해하고, 공학적 문제 해결에 적용할 수 있는 능력을 배양함

2.2 인공지능 빅데이터 수치해석 실습 1

주제: 인공지능 빅데이터 수치해석 실습 1

Python 프로그래밍 기초 및 환경 설정

데이터 수집 및 전처리 방법

기초 기계 학습 알고리즘 구현 (회귀, 분류)

목표: 학생들이 빅데이터 수집 및 전처리 방법을 이해하고, 기초 기계 학습 알고리즘을 실습할 수 있도록 함

2.3 기계시스템 수치해석 실습 2

주제: 인공지능 기계시스템 수치해석 실습 2

내용: 인공지능과 기계시스템 개념 및 설계

강사: 한국스탠포드연구센터 박형채 박사님

인공지능 기반 제어 및 기계시스템의 기본 원리와 실습

목표: 학생들이 인공지능의 기본 개념을 이해하고, 자율 기계시스템 설계 및 구현 능력을 배양함

3. 프로그램 전반 운영 계획

교육 목표: 본 프로그램은 AI 및 거대 언어 모델을 활용한 자율 기계시스템 설계에 대한 이해를 돕고, 학생들이 실제 산업 현장에서 적용할 수 있는 실무 능력을 함양하는 것을 목표로 합니다.

4. 교육 내용 및 방법

이론 강의: AI 및 자율 기계시스템의 기본 개념 이해를 위한 강의

전문가 강연: 산업 및 연구 현장의 전문가를 초청하여 최신 기술 동향 및 실제 사례 학습

실습 및 프로젝트: Python 프로그래밍, 기계 학습 및 딥러닝 실습, 자율 기계시스템 설계 프로젝트 수행

평가 방법: 과제 및 실습 보고서 제출, 중간 및 최종 프로젝트 발표 및 평가, 출석 및 참여도

5. 기대 효과

전문 인재 양성: 최신 AI 및 자율 기계시스템 기술을 숙달한 전문 인재를 배출하여, 관련 산업 분야의 발전에 기여

취업률 향상: 학생들이 산업 현장에서 요구하는 기술을 습득함으로써, 졸업 후 높은 취업률을 기대

산업 연계 강화: 산업체와의 협력을 통해 실습과 프로젝트를 진행하여, 학생들이 현장 경험을 쌓고 실무 능력을 강화

대학의 명성 제고: 본 교육 프로그램을 통해 우리 대학이 AI 및 자율 기계시스템 교육의 선도자로 자리매김

혁신적 연구 개발: 학생들이 창의적이고 혁신적인 문제 해결 능력을 갖추어, 새로운 기술 개발 및 연구에 기여

본 비교과 프로그램은 학생들이 AI와 자율 기계시스템 기술을 체계적으로 학습하고, 실제 문제 해결 능력을 기르는 데 큰 도움이 될 것입니다.