교육과정

교육과정이수학점 구성현황


구분	부전공 졸업기준	(예시) 중복인정학점 적용 시
이수학점	21	15
이수학점	21	6 본인 전공과목과 융합전공 과목이 동일한 과목인 경우(학수번호 동일 교과)

* 부전공 및 복수전공 교과목은 모두 선택과목으로 개설됨(필수 교과 없음)

* 중복학점인정이란? 본인의 전공 교과목(학수번호)이 융합전공에도 개설되는 경우 최대 6학점까지 학점을 중복으로 인정하는 제도 (단, 총 졸업학점에는 중복 학점 처리하지는 않음)

교과과정표


연도	학년	학기	학수번호	교과목명	학점	시수		개설학과
연도	학년	학기	학수번호	교과목명	학점	이론	실습	개설학과
2026	2	1학기	AIN10002	인공지능개론	3	3	0	인공지능학과
2026	2	1학기	AIN24001	데이터사이언스	3	3	0	인공지능학과
2026	2	2학기	AMM30002	게임인공지능	3	2	2	게임공학과
2026	3	1학기	AIN25002	머신러닝	3	2	2	인공지능학과
2026	3	1학기	AIN35002	딥러닝	3	2	2	인공지능학과
2026	3	1학기	AIN32002	생성형AI	3	3	0	인공지능학과
2026	3	2학기	AIN35001	AI영상처리	3	3	0	인공지능학과
2026	3	2학기	AMM42030	고급멀티쓰레드프로그래밍	3	2	2	게임공학과
2026	4	1학기	AIN42001	AI이노베이션	3	2	2	인공지능학과
2026	4	1학기	AMM42031	문제해결프로그래밍	3	2	2	게임공학과
2026	4	1학기	AMM42020	게임서버프로그래밍	3	2	2	게임공학과
2026	4	1학기	-	AI NPC 서버	3	2	2	크리에이티브AI전공
2026	4	1학기	-	LLM시스템설계	3	2	2	크리에이티브AI전공
2026	4	2학기	-	Creative AI캡스톤	3	2	2	크리에이티브AI전공
2026	2	1+2학기	AFT21002	빅데이터융합기술	3	2	2	크리에이티브AI전공
2026	3	1+2학기	AFT31001	인공지능융합기술	3	2	2	크리에이티브AI전공
2026	2	1학기	AFT21003	글로벌기업가정신과실리콘밸리Future-tech	3	3	0	크리에이티브AI전공
2026	2	2학기	AFT21004	실리콘밸리테크트랜드와혁신비즈니스모델	3	3	0	크리에이티브AI전공

교과목개요


빅데이터융합기술 Convergence of Big Data	이수구분	교과목개요
빅데이터융합기술 Convergence of Big Data	자선	본 교과목은 경영분야에서 접하는 다양한 데이터를 유용한 정보로 지식화하고 의사결정하기 위해 각각의 목적에 따라 적절한 분석방법을 적용할 수 있는 능력을 배양하고자 한다. 수업에서는 데이터의 전처리, 요약, 시각화 표현, 통계적 분석, 데이터마이닝 등 다양한 과학적 분석 기법을 학습한다. 또한 실무 사례 데이터, 파이썬, 등을 활용한 실습을 통하여 실무 능력을 습득할 수 있도록 한다.
글로벌기업가정신과실리콘밸리Future-tech Global Entrepreneurship and Silicon Valley Future-Tech	이수구분	교과목개요
	자선	실리콘밸리 글로벌기업의 현업 엔지니어 특강을 통해 핵심 기술분야의 실무경험을 학습하고, 이를 통한 미래산업 및 융합적 기술에 대한 폭넓은 이해를 제고
실리콘밸리테크트랜드와혁신비즈니스모델 Silicon Valley Tech Trends and Innovative Business Models	이수구분	교과목개요
	자선	인공지능의 개념과 그 원리를 이해하고 용용할 수 있도록 학습한다. 인공지능의 핵심 분야인 머신러닝 알고리즘의 종류와 동작원리를 이해하고, 간단한 인공지능 시스템의 설계와 구현 및 검증을 통해 실질적인 머신러닝 알고리즘 개발 능력을 습득한다. 또한, 파이썬 언어와 TensorFlow 등 머신러닝 시스템에 널리 사용되는 개발 환경을 실습을 통해 학습한다.
인공지능융합기술 Convergence of Artificial Intelligence	이수구분	교과목개요
인공지능융합기술 Convergence of Artificial Intelligence	자선	인공지능의 개념과 그 원리를 이해하고 용용할 수 있도록 학습한다. 인공지능의 핵심 분야인 머신러닝 알고리즘의 종류와 동작원리를 이해하고, 간단한 인공지능 시스템의 설계와 구현 및 검증을 통해 실질적인 머신러닝 알고리즘 개발 능력을 습득한다. 또한, 파이썬 언어와 TensorFlow 등 머신러닝 시스템에 널리 사용되는 개발 환경을 실습을 통해 학습한다.
인공지능개론 Introduction to Artificial Intelligence	이수구분	교과목개요
인공지능개론 Introduction to Artificial Intelligence	전선	인공지능의 역사, 탐색 알고리즘, 기계학습 기초, 신경망 개념 등 AI 전반에 대한 기초 이론과 응용 사례를 학습한다.
데이터사이언스 Data Science	이수구분	교과목개요
데이터사이언스 Data Science	전선	데이터 수집, 전처리, 탐색적 분석, 시각화, 기초 통계 모델링을 학습한다. AI 모델 학습에 필요한 데이터 파이프라인 구축 역량을 기른다.
게임인공지능 Game Artificial Intelligence	이수구분	교과목개요
게임인공지능 Game Artificial Intelligence	전선	FSM, 행동 트리, A* 경로 탐색, 의사결정 알고리즘 등 게임 AI의 핵심 기법을 학습한다. 지능형 에이전트의 자율적 판단과 행동 설계 역량을 기른다.
머신러닝 Machine Learning	이수구분	교과목개요
머신러닝 Machine Learning	전필	지도학습, 비지도학습, 앙상블 기법 등 기계학습 핵심 알고리즘을 학습하고, 모델 평가·튜닝·배포 과정을 실습한다.
딥러닝 Deep Learning	이수구분	교과목개요
딥러닝 Deep Learning	전필	LLM의 이론적 기반인 트랜스포머 구조와 학습 기법을 다루며, CNN, RNN, Attention 메커니즘 등 딥러닝 핵심 모델을 학습하고 미세조정(fine-tuning) 및 전이학습을 실습한다.
생성형AI Generative AI	이수구분	교과목개요
생성형AI Generative AI	전선	GPT, Diffusion Model 등 최신 생성형 AI 모델의 원리와 활용법을 학습한다. 프롬프트 엔지니어링, LLM 기반 애플리케이션 개발, AI 콘텐츠 생성 파이프라인 구축을 실습한다.
AI영상처리 AI Image Processing	이수구분	교과목개요
AI영상처리 AI Image Processing	전선	딥러닝 기반 영상 인식, 객체 탐지, 이미지 생성 기술을 학습한다. 생성형 AI를 활용한 콘텐츠 자동 생성에 응용한다.
고급멀티쓰레드프로그래밍 Advanced Multithreaded Programming	이수구분	교과목개요
고급멀티쓰레드프로그래밍 Advanced Multithreaded Programming	전선	멀티코어 환경에서의 고성능 병렬 프로그래밍을 학습한다. 쓰레드 동기화, 논블로킹 알고리즘, 병렬 자료구조 등을 다루며, AI 시스템의 실시간 처리 성능 최적화 역량을 기른다.
AI이노베이션 AI Innovation	이수구분	교과목개요
AI이노베이션 AI Innovation	전선	RAG 시스템을 직접 구축하는 실습 교과목으로, 문서를 벡터 DB에 저장하고 질의에 맞는 정보를 검색·생성하는 전 과정을 체험한다. LLM 기반 지능형 에이전트 구축의 핵심이 된다.
문제해결프로그래밍 Problem Solving Programming	이수구분	교과목개요
문제해결프로그래밍 Problem Solving Programming	전선	복잡한 알고리즘 문제를 분석하고 효율적으로 해결하는 프로그래밍 역량을 배양한다. AI 시스템 개발 시 필요한 논리적 사고력과 구현 능력의 기반이 된다.
LLM 시스템 설계 LLM System Design	이수구분	교과목개요
LLM 시스템 설계 LLM System Design	자선	LLM 기반 서비스의 아키텍처 설계, API 연동, 프롬프트 체이닝, 멀티 에이전트 오케스트레이션 등을 학습한다. RAG 파이프라인과 LLM을 결합한 실무형 AI 시스템을 설계·구현한다.
Creative AI 캡스톤 Creative AI Capstone project	이수구분	교과목개요
Creative AI 캡스톤 Creative AI Capstone project	자선	LLM/RAG 기반 에이전트, AI NPC 서버 등 학습한 기술을 종합하여 팀 프로젝트를 수행한다. 교육·스마트산업·헬스케어 분야에 적용 가능한 지능형 시스템을 기획부터 구현, 테스트, 발표까지 전 과정을 경험하며 Creative AI 융합 역량을 완성한다.
게임서버프로그래밍 GameSever Programming	이수구분	교과목개요
게임서버프로그래밍 GameSever Programming	전선	네트워크 게임 프로그래밍, 데이터베이스 등의 과목에서 학습한 내용을 기반으로 기존의 온라인 게임 서버 소스를 분석하여 구조와 기능을 이해한다. 또한, 소켓 프로그래밍, 프로세스간 통신 기법, 데이터베이스 관리 시스템 연동 기술을 활용하여 실제로 온라인 게임 서버를 제작하고 운영하는 방법을 익힌다.
AI NPC 서버 AI NPC Server	이수구분	교과목개요
AI NPC 서버 AI NPC Server	자선	본 과목은 LLM(대규모 언어 모델)과 RAG(검색 증강 생성) 기술을 게임 서버 환경에 통합하여, 단순한 스크립트 기반의 NPC를 넘어 사용자와 실시간으로 맥락 있는 대화를 나누고 판단하는 '지능형 AI NPC'를 구축하는 실무 역량을 기르는 것을 목적으로 한다. AI 에이전트 통신 아키텍처 설계, LLM 기반 NPC 인지 및 판단 시스템 구현, 지능형 행동 및 상태 관리(State Management), 실시간 인터랙티브 서비스 최적화 및 검증을 학습한다.