숙명여자대학교 로고숙명여자대학교 인공지능학부인공지능공학부

프로그래밍입문(Introduction to Computer Programming)

컴퓨터 소프트웨어 개발에 필요한 프로그래밍 언어 중 최근 가장 각광받고 있는 파이썬(Python)을 학습하고 연습하는 과목이다. 본 강좌에서는 배우기 가장 쉬우면서도 프로그래밍의 다양한 기능들을 지원하는 언어인 파이썬의 문법(Syntax)과 의미(Semantics)를 강의한다. 프로그래밍 언어란 컴퓨터가 이해하는 언어로써 프로 그래머는 프로그래밍 언어를 사용하여 컴퓨팅 장치에 명령을 주고 원하는 작업을 시킬 수 있다. 본 강좌는 수강생들이 컴퓨터 프로그래밍을 쉽게 배울 수 있도록 함과 동시에 컴퓨터 소프트웨어 개발 원리도 습득할 수 있도록 구성되어 있다. 프로그래밍 언어 학습을 통한 프로그래밍 능력은 향후 IT공학과의 다양한 교과목 들을 제대로 이수하기 위해 필수적인 소양이다. 실험/실습 환경으로는 IT공과학과 실습실에 설치된 무료 파 이썬 개발 도구를 사용하여 실습한다. 선수과목은 없으며 본 강의가 여러분의 생애 최초 프로그래밍 강좌라 는 가정 하에 쉽고 완만한 속도로 진행될 예정이다.

공학수학I(Engineering Mathematics I)

컴퓨터의 기초 원리가 되는 이산수학과 인공지능의 초석이 되는 확률과 통계를 배우는 교과과정으로서 컴퓨터이론뿐만 아니라 프로그래밍 과정에 필요한 논리적인 사고력, 추리력을 배양시킨다. 특히 프로그래밍 실습을 통하여 학습효과를 높인다.

This curriculum encompasses the fundamentals of discrete mathematics, which serve as the underlying principles for computer science, and the foundational elements of probability and statistics crucial for artificial intelligence. It not only delves into computer theory but also cultivates logical reasoning and inferential skills essential for the programming process. Through practical programming exercises, a particular emphasis is placed on enhancing the effectiveness of learning.

공학수학II(Engineering Mathematics II)

인공지능과 IT 주요분야인 컴퓨터 그래픽스, 컴퓨터비젼, 컴퓨터게임 프로그래밍 등을 배우는데 반드시 필요한 기본 수학을 학습하고 파이썬 언어를 통한 실습을 통해 학부교과 과정에서 접하게 될 공학문제를 이해하고 해결하는 토대를 마련하고자 한다.

The aim of this course is to provide students with a foundation in essential mathematics necessary for learning key areas in artificial intelligence and information technology, such as computer graphics, computer vision, and computer game programming. Through practical exercises using the Python language, the course aims to equip students with the knowledge and skills to understand and solve engineering problems they will encounter in their undergraduate curriculum.

오픈소스프로그래밍(Open Source Programming)

본 교과목에서는 오픈소스SW에 대한 발전역사 및 오픈소스 SW라이센스들을 소개한다. 개인 또는 기업이 오픈소스 SW에 기여하는 과정 및 그 과정에서 오픈 소스 사용 및 기여에 대한 이해도를 높이고 Git 등의 기본적인 오픈소스 관리 및 공유 방법을 익힌다. 또한 다양한 오프소스의 기초적 사용법을 배우고 그 특징을 이해한다.

In this course, the development history of open-source software (OSS) and various open-source software licenses are introduced. The curriculum focuses on enhancing understanding of the process through which individuals or companies contribute to open-source software, raising awareness about the use and contribution to open source during this process. Students will also become familiar with basic open-source management and sharing methods using tools such as Git. Additionally, the course covers the fundamental usage and characteristics of various open-source software.

컴퓨터아키텍쳐(Computer Architecture)

IT 기기의 핵심구조를 이해하고, IT 기기의 동작과 설계에 대한 기본원리를 학습한다. IT 기기의 양대 구성요소인 하드웨어와 소프트웨어의 인터페이스에 대해서 심층적으로 학습하고, 프로세서와 주변장치들의 구성 원리에 대해 이 해하며, 하드웨어의 기초인 디지털 논리회로의 설계에 대해서 학습한다. 이러 한 과정을 통해 학습자는 소프트웨어가 IT 기기 상에서 어떤 원리로 실행되는 지에 대해 하드웨어적인 관점의 자세한 이해를 할 수 있다.

The course objective is to understand the basic architecture of modern IT devices and to learn the principle of operation and design of them. Especially, we study the interface of two prominent components, hardware and software, the interaction between the main processor and peripherals, and logic design as the basis of hardware. Through this course, students can understand how software can be implemented by hardware of IT devices.

객체지향프로그래밍(Java)(Object-Oriented Programming)

객체지향 개념을 이해하고 Java 언어 실습을 통한 멀티미디어 응용 소프트웨 어 개발 방법을 습득한다. 또한 소프트웨어 재사용 및 복잡한 객체, 멀티미디 어 데이터 표현 등 의 새로운 요구사항을 충족시키는 확장 멀티미디어 라이브 러리 구축방법을 습득한다.

Students acquire the object-oriented concept, then learn the developin g method of reusable software through the practice of C++ language. Al so students learn the constructing method of the extended software lib rary satisfied with the reusable software, the complicated object and the data expression of multimedia, etc.

인공지능입문(Introduction to Artificial Intelligence)

본 교과목에서는 인공지능에 대한 기본적인 개념과 지식표현, 문제 공간과 문제 해결 방법에 대하여 학습한다. 또한 환경과의 상호작용을 통한 경험을 바탕으로 인공지능 스시템의 모델 구성 원리와 문제 해결을 위한 적합한 도구 선정 방법을 학습함으로써, 향후 기계학습 기법과 딥러닝 기법을 배우기 위한 기초를 마련한다.

In this course, students will learn the fundamental concepts and knowledge representation of artificial intelligence, as well as problem spaces and problem-solving methods. Additionally, based on experiential interaction with the environment, students will learn the principles of modeling artificial intelligence systems and the selection of appropriate tools for problem-solving. This course aims to lay the foundation for future learning of machine learning techniques and deep learning methods.

웹프로그래밍(Web Programming)

본 과정에서는 WWW를 기반으로 하는 웹페이지의 표현과 웹 응용 프로그래밍 기술을 학습한다. 웹 관련 기술의 기본 지식을 이해하고, HTML5, CSS3, Javascript ES6, 응용 API 등 웹 프론트엔드 프로그래밍과 Node.js 기반의 기초적인 백엔드 서버 프로그래밍을 통해 웹 프로그래밍의 전반을 이해한다.

In this course, students will learn the representation of web pages and web application programming technologies based on the World Wide Web (WWW). They will gain an understanding of the fundamental knowledge of web-related technologies and grasp the overview of web programming through web front-end programming (HTML5, CSS3, JavaScript ES6, application APIs) and back-end server programming.

알고리즘입문(Multimedia Algorithms)

알고리즘은 멀티미디어과학의 모든 분야를 이해하는 기초가 되는 중요한 분야 이다. 이 과목을 통해서 문제 해결을 위한 접근 방법들과 그 방법에 대한 성 능평가를 수행하고, 이를 효과적으로 구현할 수 있는 능력을 배양하고자 한 다. 복잡도 분석을 통해 알고리즘 성능 평가 방법을 배우고, 정렬, 선택알고 리즘, 검색 트리, 해시테이블 등을 통해 효율적인 자료 찾기 방법을 배운다. 아울러 집합처리, 동적 프로그래밍, 그래프알고리즘, 문자열 매칭 학습을 통 해 고급 알고리즘을 익힌다. 시간이 허락할 경우 NP-Complete 문제들과 상태 공간 트리 탐색 등 고차원적인 알고리즘에 대해서도 공부한다. 이 과정을 마 치고 나면 수강생들은 효율성이 컴퓨팅에 얼마나 중요한 요소인지 알게 될 것 이며, 이를 통해 수강생들은 간결하면서도 비용이 적게 드는 프로그램을 작성 할 수 있는 소프트웨어 프로그래머로 발돋움할 수 있을 것으로 확신한다.

This is a required course covering fundamental ideas in algorithms. Emphasis is on the introducing basic concepts of algorithms, mathematical aspects and analysis, sorting and searching algorithms, various algorithmic techniques, and cost associated with different algorithms, and finally how the cost can be affected by subtle choices. Students are assumed to have a good foundation in basic data structures, or equivalent. Basic programming competency in C++ or Java is also assumed.

모바일프로그래밍(Android)(Mobile Applications and Programming)

모바일 응용서비스에 대한 기초지식을 연구하고 이를 바탕으로 멀티미디어 응 용서비스의 구축방법, 서비스활용방법 등에 대한 지식을습득한다. 이를 위하 여 프로그램 언어(자바) 를 바탕으로 모바일 응용서비스 플랫폼 구현과 응용 서비스의 실험을 통하여 지식을 터득한다.

After providing the basic theory on mobile service applications, it de als with the implementation of multimedia applications and their pract ical use. It trains students with the implementation of platform and p ractice for mobile service applications in a programming language such as Java.

데이터패턴인식(Data Pattern Recognition)

데이터 패턴 인식이란 다양한 형태의 데이터로부터 지식을 추출하는데 활용할 수 있는 패턴인식 및 데이터마이닝 과정을 포하한 합리적, 과학적 방법론을 의미한다. 본 과정에서는 데이터 패터에 대해 학습하고 이를 처리하기 위한 다양한 접근 방안을 소개한다. 이후 이를 통해 데이터 패턴을 처리하여 인공지능의 입력으로 사용하기 위한 각종 단계를 학습한다. 또한 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 웹, 문서 커렉션 및 데이터 스트리미을 포함한 대규모 데이터 저장소에서의 패턴을 자동으로 인식하는 프로세서를 학습하고 분석, 예측, 클러스터링 등의 데이터 패턴 처리의 기본 주제는 학습한다.

The term 'data pattern recognition' refers to a rational and scientific methodology encompassing pattern recognition and data mining processes that can be utilized to extract knowledge from various forms of data. In this course, students will learn about data patterns and be introduced to various approaches for processing them. Subsequently, they will learn the various steps involved in processing data patterns to use them as inputs for artificial intelligence. The course will also cover processors that automatically recognize patterns in large-scale data repositories, including databases, data warehouses, the web, document collections, and data streams. Fundamental topics such as analysis, prediction, clustering, and other aspects of data pattern processing will be covered.

인공지능과기계학습

본 강좌에서는 기계학습에 대한 기본 개념과 더불어 다양한 학습 방법론에 대해서 배우며, 각각의 학습법에 따른 특징과 학습 대상에 따른 적용 방법에 대한 강좌를 진행한다. 기계학습에 대한 기초적 이론과 알고리즘, 학습 방법을 강의하며, 주요 내용으로는 베이지안 결정이론 및 퍼셉트론, 깊은 신경망, 지도학습, 비지도 학습, 생성 모델, 강화 학습 등이 있다.

In this course, we learn about the basic concepts of artificial intelligence, knowledge expression for problem solving, and various exploration techniques. In addition, we learn about machine learning, a technology that builds models based on experiences through interaction with the environment and solves problems based on the models. In particular, among machine learning techniques, we focus on classification and regression models on supervised learning.

컴퓨터그래픽프로그래밍(Computer Graphic Programming)

학생들은 각종 영상을 컴퓨터를 통하여 묘사하기 위한 그래픽 저작도구들의 사용 기법을 습득한다. 특히 3D객체를 모델링하여 실내의 인테리어등을 디자 인하며, 카메라, 조명, 애니메이션을 배운다. 또한 openGL 을 이용하여 그래 픽 프로그램의 설계와 응용기법도 습득한다

Students acquire how to use the graphic author-ware to describe any kind of image by the computer. Especially, it covers 3D objects modeling, interior design, and animation of objects, camers, and lightings. In addition, a graphics program planning and its applications using openGL are learned.

영상처리와응용(Image Process and Its Application)

본 교과목은 컴퓨터비전 교과목의 선수과목으로 사람의 시각 기능을 기반으로체계화된 영상처리 이론 및 디지털 영상데이터 처리구조를 학습한다. 이론으로 화소처리 및 영역처리 등과 같은 변환 기법 등을 통하여 실제 처리되는 결과를 간단한 MCF 프로그래밍으로 실습한다.

This course is an prerequisite one in computer vision and learns a structured image processing theory and digital image data structure based on a human’s visual function. Theoretically, we practice the results of actual processing through transformation techniques such as pixel processing, frame processing, and region processing with simple MFC programming.

딥러닝개론(Introduction to Deep Learning)

본 교과목에서는 신경망 모형을 이용한 딥러닝 방법론을 배운다. 신겨앙 모형이 구성하는 함수 공간을 이해하고, 기존 학습방법론과의 차이를 이해한다. 또한 강화학습은 로봇 공학이나 자율주행 등 다양한 분야에서 최적의 의사결정을 탐색하는데 효과적인 방법론이다. 본 과목에서는 불확실한 동적 시스템을 다양한 강화학습 방법론으로 모델링하고 상호작용하는 방법론을 학습한다.

In this course, students will learn the deep learning methodology using neural network models. They will gain an understanding of the function space formed by neural network models and comprehend the differences from traditional learning methodologies. Additionally, reinforcement learning is an effective methodology for exploring optimal decision-making in various fields such as robotics and autonomous driving. In this course, students will learn to model uncertain dynamic systems using various reinforcement learning methodologies and understand the methodologies for interacting with and exploring such systems.

시스템보안(System Securities)

본 수업에서는 서버운영체제로 많이 사용되는 리눅스 설치방법을 배우고 리눅스 스시템 관리를 위한 명령어 사용 방법을 학습한다. 또한 정보보안의 개요에 대하여 학습하고 리눅스 시스템 내에서의 보안관 관련된 기능을 익힌다. SELinux 설정방법과 시스템 로그 관련 관리기법도 다룬다. 학생들은 보안 체크와 침입탐지 기법을 배우고 파일 시스템과 네트워크 보안 기법을 습득한다.

In this class, students will learn the installation methods of Linux, widely used as a server operating system, and understand the command usage for Linux system administration. Additionally, they will study an overview of information security, familiarize themselves with security-related features within the Linux system, and delve into topics such as SELinux configuration and system log management techniques. Students will also learn security checks, intrusion detection techniques, and acquire knowledge in file system and network security methods.

AR/VR게임프로그래밍 (AR/VR Game Programming)

컴퓨터 환경에서 현실과 유사한 가상 세계를 모델링하는 기술을 익히는 과정이다. 탐험형태 및 대화형태의 가상현실모델기법을 기반으로 하여, 시각 및 청각, 촉각과 같은 감각을 느끼고 반응하도록 프로그래밍을 제작한다. 가상건축, 원격수술, 항공기 훈련, 심리치료 등 여러 분야에 활용되고 있다.

The techniques for constructing virtual world under computer environme nt are learned. Based on navigating and interactive interface for virt ual reality, an avatar is created to have the sense of vision, auditor y, and tactile. it is applied in many areas such as virtual architectu re, distance surgery, flight simulation, and psychological therapy.

네트워크(Multimedia Networks)

최근 IT 기술의 발달에 고기능의 멀티미디어 서비스가 가능한 휴대용 단말기 기반의 분산 멀티미디어 응용 소프트웨어를 만들기 위하여 필요한 UNIX Network Programming기법을 다룬다. 프로세스 관리, 프로세서(서버, 클라이언 트)간 통신프로그램, 유닉스 소켓 프로그램, Java RMI를 이용한 프로그램, 서 블릿 등을 이용한 멀티미디어 분산 시스템을 구축하기 위한 다양한 네트워크 프로그래밍 기법을 습득한다.

This course deals with the method of UNIX network programming to make the distributed multimedia application software. For distributed multimedia systems, students are trained network programming skills such as the process management, the communication program between processors (Server, Client), Unix Socket program, Java RMI program, Servlet program, etc.

지능형IoT응용(캡스톤디자인)(AI IoT Application-Capstone Design)

지능형 IoT 적용 산업이 확산됨에 따라 IoT로부터 데이터를 수집하여 인공지능 서비스를 개발하는 DNA(Data, Network, AI)시대에 접어들었다. 또한 지능형 서비스 제공을 위해 현실 공간과 가상 공간을 유기적으로 결함하여 미래 세계를 구축하는 시스템이 다양하게 개발되고 있다. 본 강좌를 통해 다양한 IoT기기들을 제어하는데 사용되는 핵심 기술에 대한 이해와 지능형 IoT 기반 디지털 트윈, 메타버스 등 혁신적인 미래 서비스 플랫폼을 구축하는 능력을 함양한다.

With the widespread adoption of Intelligent IoT in various industries, we have entered the era of DNA (Data, Network, AI), where data collected from IoT is utilized to develop artificial intelligence services. Moreover, diverse systems are being developed to seamlessly integrate physical and virtual spaces to create the future world for providing intelligent services. Through this course, students will cultivate an understanding of core technologies used to control various IoT devices and develop the ability to build innovative future service platforms, including Intelligent IoT-based digital twins, metaverse, and more.

데이터분석과활용(Data Analysis and Applications)

데이터 분석 오픈소스 플랫폼을 활용한 데이터 분석 기법과 이에 대한 활용을 학습한다. Hadoop기반의 MapReduce 플랫폼을 활용한 데이터 분석과 인메모리 기반의 Spark 플랫폼을 활용한 데이터 분석 기법을 학습하고, 이외의 다양한 최신의 오픈소스 데이터분석 플랫폼을 활용하는 기법에 대하여 학습한다. 또 한 데이터 분석을 통해 획득된 지식을 활용하는 다양한 어플케이션들과 산업 체 현장에서의 실제 사례에 대해 학습한다.

The goal of this course is to study data analysis techniques and applications based on open source platforms. We practice distributed programming skills and algorithms to analysis big data based on emerging distributed platforms such as Hadoop MapReduce platform and Spark In- Memory platform. In addition, we learn various applications and commercial cases using data analysis techniques.

HCI개론(Introduction to HCI)

본 교과목에서는 인간-인공지능 상호작용 개념을 학습하고, 인간중심 인공지능 시스템 설계를 위한 과학적 기반, 연구방법, 다양한 사용자 인터페이스 기술 및 사례 등을 학습한다.

Human Computer Interaction(HCI) is a study for computer systems and its users. The course of HCI aims to increase the user's creativity and communication skills between users by maximizing the potential of computer tools. The HCI experts have concerns on applying various interaction techniques to the actual field problems. They develop and evaluate new interaction techniques, and implement new hardware and software systems. Also they develope new paradigm model or theory.

클라우드컴퓨팅(Cloud Computing)

분산 컴퓨팅 환경의 발전과 함께 자원의 공유라는 차원에서 대두되고 있는 클 라우드 컴퓨팅의 개념을 설명한다. 본 과목에서는 클라우드 컴퓨팅 기술과 사 례를 소개한다. 특히, 정의된 개념과 모델, 기술 메커니즘 및 아키텍처 등을 중심으로 기본 기술들을 학습한다. 또한 사례 연구를 기반으로 전통적인 IT컴 퓨팅과의 비교가 가능하도록 한다.

This course introduces cloud computing technology as a model for enabling ubiquitous, convenient, on-demand network access to a shared pool of computing resources. It provides comprehensive and descriptive coverage of cloud computing technology. It provides a deep-down analysis of cloud architectures and mechanisms that capture the real-world moving parts of cloud platforms. It delves into the details of how cloud computing technologies function, how they are architected, and how they are modelled.