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  새로운 도전, 인공지능융합
 
  새로운 도전, 인공지능융합
* 소속: 서울 인공지능융합대학원
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*소속 : 서울 인공지능융합대학원
* 유형: 전문대학원
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*유형 : [[전문대학원]]
* 영문명: Graduate School of Applied Articial Intelligence
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* 업무관장 : [[공과대학]] [[소프트웨어 행정팀]] (겸직)
*전화번호: 02-2220-0114
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*영문명 : SCHOOL OF APPLIED ARTIFICIAL INTELLIGENCE
*주소: [04763] 서울특별시 성동구 왕십리로 222 한양대학교 인공지능융합대학원
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*전화번호 : 02-2220-0114
*홈페이지:https://gsai.hanyang.ac.kr/
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*주소 : [04763] 서울특별시 성동구 왕십리로 222 한양대학교 인공지능융합대학원
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*홈페이지 : https://gsai.hanyang.ac.kr
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**이하 내용은 홈페이지 발췌(2020.10 기준)
  
 
[[분류:전문대학원]]
 
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=소개=
 
=소개=
 
==비전==
 
==비전==
* 온-오프라인 병행으로 시간과 장소 제약없는 학습 플랫폼 제공
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* [[IC-PBL]] 수업진행으로 실무 역량갖춘 인공지능 전문가 양성
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*온-오프라인 병행으로 시간과 장소 제약없는 학습 플랫폼 제공
* 인공지능의 이론과 응용 교육프로그램을 통한 실무 전문가 양성
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*[[IC-PBL]] 수업진행으로 실무 역량갖춘 인공지능 전문가 양성
* 응용분야 적용 : AI+X
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*인공지능의 이론과 응용 교육프로그램을 통한 실무 전문가 양성
* AI시스템 최적화 : AI플랫폼
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*응용분야 적용 : AI+X
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*AI시스템 최적화 : AI플랫폼
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==구성==
 
==구성==
* [[인공지능연구원]]
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* [[인공지능대학원]] [[인공지능학과]]
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*[[인공지능연구원]]
* [[AI솔루션 센터]]
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*[[인공지능대학원]] [[인공지능학과]]
* 한양대학교 [[인공지능 위원회]]
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*[[AI솔루션 센터]]
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*한양대학교 [[인공지능 위원회]]
  
 
==장점==
 
==장점==
* AI 실무전문가 양성, 하이브리드(ON・OFF) 과정
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* 학생의 선택에 따라 온라인 중심의 수업 방식을 기반으로 실시간 온라인과 오프라인 수업을 병행
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*AI 실무전문가 양성, 하이브리드(ON・OFF) 과정
* 수업 단위를 1~3학점으로 다양하게 제공(자율성 확대)  
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*학생의 선택에 따라 온라인 중심의 수업 방식을 기반으로 실시간 온라인과 오프라인 수업을 병행
* 학과 교수진은 전원 한양대학교 전임교원으로 구성
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*수업 단위를 1~3학점으로 다양하게 제공(자율성 확대)
* 프로젝트 기반 [[IC-PBL]] 방식의 수업을 통해 산업체의 기술수요에 대응하는 수요지향형 수업을 제공
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*학과 교수진은 전원 한양대학교 전임교원으로 구성
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*프로젝트 기반 [[IC-PBL]] 방식의 수업을 통해 산업체의 기술수요에 대응하는 수요지향형 수업을 제공
  
 
=인공지능시스템학과=
 
=인공지능시스템학과=
 
==교육과정==
 
==교육과정==
* 컴퓨터공학 이론 및 실습  
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** 컴퓨터알고리즘, 통게, 파이썬 프로그래밍
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*컴퓨터공학 이론 및 실습  
* 인공지능 이론 및 실습
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**컴퓨터알고리즘, 통게, 파이썬 프로그래밍
** 인공지능개론1,2, 딥러닝개론,AI를 위한 뇌신경과학,AI프로그래밍
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*인공지능 이론 및 실습
* 인공지능 응용
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**인공지능개론1,2, 딥러닝개론,AI를 위한 뇌신경과학,AI프로그래밍
** 데이터마아닝, 컴퓨터 비전, 의생명과학을 위한 AI, 신호처리를 위한 AI, Ai기반 영상진단, 음성인식, 인공지능 문제해결
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*인공지능 응용
* 인공지능 플랫폼
+
**데이터마아닝, 컴퓨터 비전, 의생명과학을 위한 AI, 신호처리를 위한 AI, Ai기반 영상진단, 음성인식, 인공지능 문제해결
** 딥러닝 시스템 개론, AI시스템SW최적화, AI시스템HW최적화
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*인공지능 플랫폼
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**딥러닝 시스템 개론, AI시스템SW최적화, AI시스템HW최적화
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==교과목==
 
==교과목==
 
===전공필수===
 
===전공필수===
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*인공지능개론1 Artificial Intelligence 1
 
*인공지능개론1 Artificial Intelligence 1
* 파이선프로그래밍 Pytdon Programming
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*파이선프로그래밍 Pytdon Programming
 
*컴퓨터 알고리즘 Computer Algoritdm
 
*컴퓨터 알고리즘 Computer Algoritdm
* 인공지능 문제해결I AI-PBL I
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*인공지능 문제해결I AI-PBL I
* 2학기 인공지능개론2 Artificial Intelligence 2
+
*2학기 인공지능개론2 Artificial Intelligence 2
* 딥러닝개론 Deep Learning
+
*딥러닝개론 Deep Learning
* AI 프로그래밍 AI Programming
+
*AI 프로그래밍 AI Programming
* 신호처리를 위한 AI AI for Signal Processing
+
*신호처리를 위한 AI AI for Signal Processing
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===전공선택===
 
===전공선택===
* 통계 Statistics 전공선택
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* 컴퓨터비전 Computer Vision 전공선택
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*통계 Statistics 전공선택
* 의생명과학을 위한 AI AI for biomedical system
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*컴퓨터비전 Computer Vision 전공선택
* AI를 위한 뇌신경과학 Neuroscience for AI
+
*의생명과학을 위한 AI AI for biomedical system
* 딥러닝 시스템 개론 Deep Learning System
+
*AI를 위한 뇌신경과학 Neuroscience for AI
* AI 시스템SW 최적화 SW Optimization in AI System
+
*딥러닝 시스템 개론 Deep Learning System
* AI 시스템 HW 최적화 HW Optimization in AI System
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*AI 시스템SW 최적화 SW Optimization in AI System
* 신호처리를 위한 AI AI for Signal Processing
+
*AI 시스템 HW 최적화 HW Optimization in AI System
* 데이터마이닝 Data Mining
+
*신호처리를 위한 AI AI for Signal Processing
* AI 기반 영상 진단 AI for Image Diagnosis
+
*데이터마이닝 Data Mining
* 음성인식 Voice Recognition
+
*AI 기반 영상 진단 AI for Image Diagnosis
 +
*음성인식 Voice Recognition
  
 
=학사안내=
 
=학사안내=
 
==학위취득과정==
 
==학위취득과정==
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1기 - 2기 - 2기 과정 선택(신청서 제출) - 3기 - 4기 - 석사학위 취득(졸업)
 
===과목추가 이수과정===
 
===과목추가 이수과정===
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**각 과목 80점 이상 합격
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===학위논문 제출과정===
 
===학위논문 제출과정===
* 1기
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* 2기
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*2기 : 논문지도교수 배정, 논문 연구계획서 입력
** 논문지도교수 배정
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*3기 : 논문 중간보고서 제출, 종합시험, 전공3과목, 각 과목 60점이상 합격
**논문 연구계획서 입력
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*4기 : 학위청구 논문신청서 제출, 논문심사 결과보고서 제출, 학위논문 인쇄본 제출
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**논문 중간보고서 제출
 
**종합시험
 
**전공3과목
 
**각 과목 60점이상 합격
 
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**학위청구 논문신청서 제출
 
**논문심사 결과보고서 제출
 
*학위논문 인쇄본 제출
 
  
 
==학사진행==
 
==학사진행==
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입력
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신청 및 합격
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| rowspan="2" |과목추가 이수과정
 +
| colspan="4" |어학시험 합격 또는 면제 → 학위취득시험 전까지 합격해야 함.
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|
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|
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|
 +
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(4과목)
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*졸업학점: 30학점
 
*졸업학점: 30학점
 
*학위취득  (공통사항 : 4학기 이상 등록 / 30학점 이상으로 평균B학점(3.0)이상 이수 / 영어 시험 합격)
 
*학위취득  (공통사항 : 4학기 이상 등록 / 30학점 이상으로 평균B학점(3.0)이상 이수 / 영어 시험 합격)
 +
 
#학위논문 취득과정 : 종합시험 및 석사학위 청구논문 심사에 합격
 
#학위논문 취득과정 : 종합시험 및 석사학위 청구논문 심사에 합격
 
#과목추가 이수과정 : 학위취득시험에 합격
 
#과목추가 이수과정 : 학위취득시험에 합격
 
#학위논문 취득 및 과목추가 이수과정 연한: 재학연한 7년(14학기) 이내
 
#학위논문 취득 및 과목추가 이수과정 연한: 재학연한 7년(14학기) 이내
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*수료
 
*수료
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#수업 연한(2년)이 경과하고 학칙이 정하는 소정의 학점을 취득한 것을 말함.
 
#수업 연한(2년)이 경과하고 학칙이 정하는 소정의 학점을 취득한 것을 말함.
 
#수료 후 연구등록금(최대 2회) 또는 수강학점에 따른 등록금을 납부해야 함
 
#수료 후 연구등록금(최대 2회) 또는 수강학점에 따른 등록금을 납부해야 함
 +
 
==기타 학교생활 안내==
 
==기타 학교생활 안내==
해당 문서 참고
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공식 홈페이지 내 해당 문서 참고
* [[등록]]
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*[[등록]]
* [[학적변동]]
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*[[학적변동]]
* [[학생증]] 발급
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*[[학생증]] 발급
 
*[[주차]] 이용
 
*[[주차]] 이용
 
*[[백남학술정보관]] 이용
 
*[[백남학술정보관]] 이용
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=입학=
 
=입학=
 
==2021 전기 신입생 모집==
 
==2021 전기 신입생 모집==
* 모집과정 : 석사과정 00명
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* 지원자격
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*모집과정 : 석사과정 00명
** 국내외 4년제 대학졸업자 및 20201 2월 졸업예정자
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*지원자격
** 법령에 의해 위와 동등 이상의 학력이 있다고 인정을 받은 자
+
**국내외 4년제 대학졸업자 및 20201 2월 졸업예정자
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**법령에 의해 위와 동등 이상의 학력이 있다고 인정을 받은 자
 
**출신대학의 전공학과와 관계없이 지원 가능함
 
**출신대학의 전공학과와 관계없이 지원 가능함
 
*원서접수 : 2020.11.2 ~ 11.19
 
*원서접수 : 2020.11.2 ~ 11.19
* 접수화면
+
*접수화면
** ㈜ 유웨이어플라이 (http://www.uwayapply.com)
+
**㈜ 유웨이어플라이 (http://www.uwayapply.com)
** 인공지능융합대학원 홈페이지 [입학원서 접수] 배너 이용
+
**인공지능융합대학원 홈페이지 [입학원서 접수] 배너 이용
* 면접전형 : 2020.11.28 10:00, 서울캠퍼스 [[IT/BT관]]
+
*면접전형 : 2020.11.28 10:00, 서울캠퍼스 [[IT/BT관]]
* 합격발표 : 2020.12.11 16:00 예정
+
*합격발표 : 2020.12.11 16:00 예정
  
 
=교수=
 
=교수=
*[[김상욱]] 교수
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** 한국과학기술원 전산과학 Ph.D.
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*[[김상욱]] 교수 한국과학기술원 전산과학 Ph.D.
*[[김태현]] 조교수
+
*[[김태현]] 조교수 서울대학교 전기컴퓨터공학 Ph.D.
** 서울대학교 전기컴퓨터공학 Ph.D.
+
*[[노미나]] 부교수 Indiana University Bloomington, Computer Science Ph.D.
*[[노미나]] 부교수
+
*[[문준]] 교수 / University of Illinois at Urbana-Champaign, Electrical and Computer Ph.D.
** Indiana University Bloomington, Computer Science Ph.D.
+
*[[노영균]] 조교수 / 서울대학교 협동과정 인지과학 Ph.D.
*[[문준]] 교수
+
*[[박영준]] 조교수 / University of Michigan, Electrical Engineering Ph.D.
**University of Illinois at Urbana-Champaign, Electrical and Computer Ph.D.
+
*[[백은옥]] 교수 / stanford University Computer Science Ph.D.
*[[노영균]] 조교수
+
*[[서지원]] 조교수 / stanford University, Electrical Engineering Ph.D.
**서울대학교 협동과정 인지과학 Ph.D.
+
*[[이종민]] 교수 / 서울대학교 의용생체공학 Ph.D.
*[[박영준]] 조교수
+
*[[임종우]] 교수 / University of Illinois at Urbana-Champaign Ph.D.
**University of Michigan, Electrical Engineering Ph.D.
+
*[[임창환]] 교수 / 서울대학교 뇌신경공학 Ph.D.
*[[백은옥]] 교수
+
*[[장준혁]] 교수 / 서울대학교 전기컴퓨터공학 Ph.D.
**stanford University Computer Science Ph.D.
+
*[[채동규]] 교수 / 한양대학교 컴퓨터 공학 ph.D
*[[서지원]] 조교수
+
*[[최용석]] 교수 / 서울대학교 전산과학 Ph.D.
**stanford University, Electrical Engineering Ph.D.
+
*[[최정욱]] 조교수 / University of Illinois at Urbana-Champaign Ph.D.
*[[이종민]] 교수
+
*[[최준원]] 부교수 / University of Illinois at Urbana-Champaign Ph.D.
**서울대학교 의용생체공학 Ph.D.
 
*[[임종우]] 교수
 
**University of Illinois at Urbana-Champaign Ph.D.
 
*[[임창환]] 교수
 
**서울대학교 뇌신경공학 Ph.D.
 
*[[장준혁]] 교수
 
**서울대학교 전기컴퓨터공학 Ph.D.
 
*[[채동규]] 교수
 
**한양대학교 컴퓨터 공학 ph.D
 
*[[최용석]] 교수
 
**서울대학교 전산과학 Ph.D.
 
*[[최정욱]] 조교수
 
**University of Illinois at Urbana-Champaign Ph.D.
 
*[[최준원]] 부교수
 
**University of Illinois at Urbana-Champaign Ph.D.
 

2021년 2월 23일 (화) 12:51 기준 최신판

새로운 도전, 인공지능융합
  • 소속 : 서울 인공지능융합대학원
  • 유형 : 전문대학원
  • 업무관장 : 공과대학 소프트웨어 행정팀 (겸직)
  • 영문명 : SCHOOL OF APPLIED ARTIFICIAL INTELLIGENCE
  • 전화번호 : 02-2220-0114
  • 주소 : [04763] 서울특별시 성동구 왕십리로 222 한양대학교 인공지능융합대학원
  • 홈페이지 : https://gsai.hanyang.ac.kr
    • 이하 내용은 홈페이지 발췌(2020.10 기준)

소개

비전

  • 온-오프라인 병행으로 시간과 장소 제약없는 학습 플랫폼 제공
  • IC-PBL 수업진행으로 실무 역량갖춘 인공지능 전문가 양성
  • 인공지능의 이론과 응용 교육프로그램을 통한 실무 전문가 양성
  • 응용분야 적용 : AI+X
  • AI시스템 최적화 : AI플랫폼

구성

장점

  • AI 실무전문가 양성, 하이브리드(ON・OFF) 과정
  • 학생의 선택에 따라 온라인 중심의 수업 방식을 기반으로 실시간 온라인과 오프라인 수업을 병행
  • 수업 단위를 1~3학점으로 다양하게 제공(자율성 확대)
  • 학과 교수진은 전원 한양대학교 전임교원으로 구성
  • 프로젝트 기반 IC-PBL 방식의 수업을 통해 산업체의 기술수요에 대응하는 수요지향형 수업을 제공

인공지능시스템학과

교육과정

  • 컴퓨터공학 이론 및 실습
    • 컴퓨터알고리즘, 통게, 파이썬 프로그래밍
  • 인공지능 이론 및 실습
    • 인공지능개론1,2, 딥러닝개론,AI를 위한 뇌신경과학,AI프로그래밍
  • 인공지능 응용
    • 데이터마아닝, 컴퓨터 비전, 의생명과학을 위한 AI, 신호처리를 위한 AI, Ai기반 영상진단, 음성인식, 인공지능 문제해결
  • 인공지능 플랫폼
    • 딥러닝 시스템 개론, AI시스템SW최적화, AI시스템HW최적화

교과목

전공필수

  • 인공지능개론1 Artificial Intelligence 1
  • 파이선프로그래밍 Pytdon Programming
  • 컴퓨터 알고리즘 Computer Algoritdm
  • 인공지능 문제해결I AI-PBL I
  • 2학기 인공지능개론2 Artificial Intelligence 2
  • 딥러닝개론 Deep Learning
  • AI 프로그래밍 AI Programming
  • 신호처리를 위한 AI AI for Signal Processing

전공선택

  • 통계 Statistics 전공선택
  • 컴퓨터비전 Computer Vision 전공선택
  • 의생명과학을 위한 AI AI for biomedical system
  • AI를 위한 뇌신경과학 Neuroscience for AI
  • 딥러닝 시스템 개론 Deep Learning System
  • AI 시스템SW 최적화 SW Optimization in AI System
  • AI 시스템 HW 최적화 HW Optimization in AI System
  • 신호처리를 위한 AI AI for Signal Processing
  • 데이터마이닝 Data Mining
  • AI 기반 영상 진단 AI for Image Diagnosis
  • 음성인식 Voice Recognition

학사안내

학위취득과정

1기 - 2기 - 2기 과정 선택(신청서 제출) - 3기 - 4기 - 석사학위 취득(졸업)

과목추가 이수과정

  • 2기
  • 3기
  • 4기 : 학위취득 시험, 전공 4과목, 각 과목 80점 이상 합격
  • 학위취득 시험 합격

학위논문 제출과정

  • 2기 : 논문지도교수 배정, 논문 연구계획서 입력
  • 3기 : 논문 중간보고서 제출, 종합시험, 전공3과목, 각 과목 60점이상 합격
  • 4기 : 학위청구 논문신청서 제출, 논문심사 결과보고서 제출, 학위논문 인쇄본 제출
  • 학위논문심사 합격

학사진행

구분 1기 2기 3기 4기
등록 전액등록
졸업학점(30학점) 각 기수별 수강신청 및 학점이수(8학점)

※ 4학기 논문은 별도의 수강신청을 하지 않아도 됨

학위논문 or (프로젝트)

취득과정

어학시험 합격 또는 면제 → 청구논문신청 전까지 합격해야 함.
연구계획서

입력

종합시험

(3과목)

논문심사

신청 및 합격

과목추가 이수과정 어학시험 합격 또는 면제 → 학위취득시험 전까지 합격해야 함.
학위취득시험

(4과목)

  • 졸업학점: 30학점
  • 학위취득 (공통사항 : 4학기 이상 등록 / 30학점 이상으로 평균B학점(3.0)이상 이수 / 영어 시험 합격)
  1. 학위논문 취득과정 : 종합시험 및 석사학위 청구논문 심사에 합격
  2. 과목추가 이수과정 : 학위취득시험에 합격
  3. 학위논문 취득 및 과목추가 이수과정 연한: 재학연한 7년(14학기) 이내
  • 수료
  1. 수업 연한(2년)이 경과하고 학칙이 정하는 소정의 학점을 취득한 것을 말함.
  2. 수료 후 연구등록금(최대 2회) 또는 수강학점에 따른 등록금을 납부해야 함

기타 학교생활 안내

공식 홈페이지 내 해당 문서 참고

입학

2021 전기 신입생 모집

  • 모집과정 : 석사과정 00명
  • 지원자격
    • 국내외 4년제 대학졸업자 및 20201 2월 졸업예정자
    • 법령에 의해 위와 동등 이상의 학력이 있다고 인정을 받은 자
    • 출신대학의 전공학과와 관계없이 지원 가능함
  • 원서접수 : 2020.11.2 ~ 11.19
  • 접수화면
    • ㈜ 유웨이어플라이 (http://www.uwayapply.com)
    • 인공지능융합대학원 홈페이지 [입학원서 접수] 배너 이용
  • 면접전형 : 2020.11.28 10:00, 서울캠퍼스 IT/BT관
  • 합격발표 : 2020.12.11 16:00 예정

교수

  • 김상욱 교수 / 한국과학기술원 전산과학 Ph.D.
  • 김태현 조교수 / 서울대학교 전기컴퓨터공학 Ph.D.
  • 노미나 부교수 / Indiana University Bloomington, Computer Science Ph.D.
  • 문준 교수 / University of Illinois at Urbana-Champaign, Electrical and Computer Ph.D.
  • 노영균 조교수 / 서울대학교 협동과정 인지과학 Ph.D.
  • 박영준 조교수 / University of Michigan, Electrical Engineering Ph.D.
  • 백은옥 교수 / stanford University Computer Science Ph.D.
  • 서지원 조교수 / stanford University, Electrical Engineering Ph.D.
  • 이종민 교수 / 서울대학교 의용생체공학 Ph.D.
  • 임종우 교수 / University of Illinois at Urbana-Champaign Ph.D.
  • 임창환 교수 / 서울대학교 뇌신경공학 Ph.D.
  • 장준혁 교수 / 서울대학교 전기컴퓨터공학 Ph.D.
  • 채동규 교수 / 한양대학교 컴퓨터 공학 ph.D
  • 최용석 교수 / 서울대학교 전산과학 Ph.D.
  • 최정욱 조교수 / University of Illinois at Urbana-Champaign Ph.D.
  • 최준원 부교수 / University of Illinois at Urbana-Champaign Ph.D.