교육과정

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컴퓨터 시스템 구성요소를 이해하고, 중앙처리장치 내부를 설계함으로써 컴퓨터 시스템의 동작 과정을 배우고, 어셈블리어 프로그래밍 능력을 배양한다.

전필

임베디드 시스템 구성요소를 이해하고, 중앙처리장치 내부를 설계함으로써 컴퓨터 시스템의 동작 과정을 배우고, 어셈블리어 프로그래밍 능력을 배양한다.

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프로그램 개발을 위해 인공지능의 이론과 응용에 대한 실제 예를 들어보면서 지능적 프로그램을 이해하고, 프로그램의 계산을 통하여 지능적인 행동 이론을 구현하는데 관한 여러가지 문제들에 대해서 논의한다.

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하드웨어 설계언어인 VHDL/Verilog을 이용하여 각종 디지털회로를 설계하고, 전용 소프트웨어를 이용하여 시뮬레이션 및 합성(Synthesis) 기법을 습득한다. 또한, 합성으로 얻어진 회로를 EPLD나 FPGA칩을 이용하여 구현하는 방법을 습득하여 거대한 시스템을 하나의 칩으로 완성하는 능력을 갖도록 교육한다.

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FPGA(Field Progrmmable Gate-Array)를 이용하여 디지털 회로를 설계하고 테스트하는 과정을 학습하며, FPGA를 이해하고 디지털 시스템 설계에 활용하는 이론적인 내용과 이를 적용한 실습을 통해 현장에서 보드 레벨 개발 능력을 습득하는데 목표가 있다.

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하드웨어 설계언어인 VHDL을 이용하여 각종 디지털 회로를 설계하고, 전용 소프트웨어를 이용하여 시뮬레이션 및 합성(Synthesis) 기법을 습득한다. 또한, 합성으로 얻어진 회로를 EPLD나 FPGA 칩을 이용하여 구현하는 방법을 습득하여 거대한 시스템을 하나의 칩으로 완성하는 능력을 갖도록 교육한다.

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인공지능 개발의 핵심 기술인 기계학습 (Machine learning) 알고리즘의 종류와 동작원리를 이해하고, 간단한 인공지능 시스템의 설계, 구현 및 검증을 통해 실질적인 기계학습 알고리즘 개발 능력을 습득한다. 또한 기계학습 시스템 설계에 널리 사용되는 툴(TensorFlow with Python, Matlab 등)의 활용법을 학습한다.

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인공지능 개발의 핵심 기술인 기계학습 (Machine learning) 알고리즘의 종류와 동작원리를 이해하고, 간단한 인공지능 시스템의 설계, 구현 및 검증을 통해 실질적인 기계학습 알고리즘 개발 능력을 습득한다. 또한 기계학습 시스템 설계에 널리 사용되는 툴(TensorFlow with Python, Matlab 등)의 활용법을 학습한다.

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기본적인 디지털회로 및 FPGA에 대한 지식을 바탕으로 고급 디지털 시스템 설계에 필요한 기법과 방법론을 습득하고 이를 적용하여 설계할 수 있는 역량과 경험을 설계 프로젝트를 통해 쌓을 수 있도록 한다.

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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.

자선

실리콘밸리 글로벌기업의 현업 엔지니어 특강을 통해 핵심 기술분야의 실무 경험을 학습하고, 이를 통한 미래산업 및 융합적 기술에 대한 폭넓은 이해를 제고

자선

실리콘밸리 글로벌기업의 현업 엔지니어들의 경험공유 특강을 통해 글로벌 융합기술로 탄생한 혁신기업들의 비즈니스모델을 학습

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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.

자선

반도체에 사용되는 양자역학의 내용과 이론적 배경을 학습하고, 기본적인 반도체의 동작원리에 대해 배운다.

자선

반도체에 사용되는 양자역학의 내용과 이론적 배경을 학습하고, 기본적인 반도체의 동작원리에 대해 배운다.

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하드웨어와 소프트웨어 인터페이스의 관점에서 현대 디지털 컴퓨터 시스템과 고성능 CPU, 시스템 버스, 인공지능과 관련된 하드웨어 구조를 학습한다.

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반도체를 구성하는 재료들의 전기적 특성과 이들을 이용하여 제작된 소자들에 대한 이론을 학습하고, 동작원리에 대해 학습한다.

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인공지능과 머신러닝 시스템의 기본적인 동작 원리를 학습하고, 고속 연산 처리를 위한 하드웨어/소프트웨어 통합 설계 기법을 실습을 통해 습득하고 검증한다.

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반도체 산업 전반의 흐름과 최신 기술 동향을 실무자, 업계 관계자들과의 세미나를 통해 학습한다.

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∘재료의 특성에 영향을 끼지는 인자들에 대하여 이해하고 각각의 인자들이 다양한 재료의 특성에 어떻게 영향을 미치는지 상관관계를 이해하여 재료설계 역량을 함양시킨다.

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나노반도체공학분야에서 요구하는 반응에 필수적인 열역학에 대한 교육을 통해서 반도체공정과 디스플레이 등의 나노반도체공학에 대한 이론적 이해를 도모하는 것을 교육 목표로 한다.

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반도체 소자의 기본적인 원리에 대한 이론을 학습하고 여러 반도체 소자(pn diode, schottky diode, FET etc.)및 광반도체 소자(LED, LD, Photo Diode, Solar Cell etc.)의 동작원리와 특성에 대해서 학습한다.

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본 과정은 신재생에너지분야 중 하나로 가장 각광을 받고 있는 태양광기술에 대한 소개를 목적으로 한다. 본 교육과정에 포함되는 내용은 태양광, 태양전지기술의 개요 및 원리와 현상, 태양전지의 원료, 제작, 평가 등에 대해 학습하며, 태양전지의 종류, 공정기술 및 응용과 장래 전망 등에 대해서 강의한다.

자선

Diode, MOSFET의 기본 동작 원리에 대해 학습하고 Flash memory, DRAM 등 메모리 반도체소자의 동작 메커니즘과 응용에 대해 학습한다.