AI 데이터 인텔리전스
제조 데이터 파이프라인과 공정 이상 탐지, 품질 예측, 비즈니스 통찰을 다룹니다.
교육과정
공통 기반 위에 정보공학과 경영 전공의 전문성을 쌓는 18개 교과 편성입니다.
교과 편성 구조
교육과정은 전공필수 3과목과 전공선택 15과목, 총 18과목으로 구성됩니다. 개설 교과 총량과 실제 졸업 이수학점은 서로 다른 개념이며, 석사 이수학점은 30학점입니다.
| 구분 | 과목 수 | 구성 |
|---|---|---|
| 전공필수 | 3과목 | 통계분석방법론, 연구방법론, 산학 융합 캡스톤 |
| 공통 전공선택 | 7과목 | 최적화, 원가, 기술경영, 빅데이터, 연구·세미나 |
| 정보공학 특화 | 4과목 | 머신러닝·딥러닝, LLM, MLOps, AI 에이전트 |
| 경영 특화 | 4과목 | 재무, 마케팅, AX 전략, 인적자원관리 |
3대 트랙
AI 시스템 전략·관리
AI 아키텍처·MLOps와 중소기업 AX 로드맵, 기술사업화, 조직 변화를 다룹니다.
AI 최적화·의사결정
공정 최적화, 산업용 AI 에이전트, 재무·마케팅 의사결정을 다룹니다.
교과목의 개설 학기와 이수 구분은 학사 운영에 따라 변경될 수 있으므로 매 학기 수강편람과 학과 안내를 확인해 주세요.