AI소프트웨어공학과
학과소개
교육목표 objective
- AI 핵심 역량 확보: 기계학습, 딥러닝 원리 이해와 빅데이터 분석력을 갖춘 실무 전문가 양성
- Vibe Coding 숙달: Cursor, Gemini 등 AI 도구를 활용해 자연어로 신속하게 소프트웨어 설계 및 구현
- edu-PBL 현장 교육: 실제 산업체 및 지역 사회의 문제를 자기주도적으로 해결하는 프로젝트 중심 학습 수행
주요 교육 내용 contents of education
1. AI 핵심 기술 및 프로그래밍 기초
- AI 및 데이터사이언스: 머신러닝, 딥러닝 알고리즘의 원리 이해 및 Python 기반 데이터 분석 역량 강화
- 컴퓨팅 사고력: 알고리즘 및 자료구조, Java 프로그래밍 등 탄탄한 백엔드 개발 기초 확립
2. Vibe Coding 및 프롬프트 엔지니어링
- AI 도구 활용: Cursor, Claude, Gemini를 활용하여 요구사항을 즉시 코드로 변환하는 기술 습득
- 신속 프로토타이핑: v0.dev, Replit, Lovable 등 클라우드 기반 도구를 활용한 빠른 웹/모바일 서비스 구축
- 지식 자동화 시스템: NotebookLM을 활용한 데이터 분석 및 EduClone AI를 통한 글로벌 교육 콘텐츠 생성 실무
- 실시간 지능형 서비스: WebRTC, VAD, Echo Cancellation 기술을 적용한 보이스피싱 예방 AI 등 고도화된 서비스 개발
- 캡스톤 디자인: 기업체 요구를 반영한 시스템 설계부터 데이터베이스 스키마 정의, 최종 배포까지 전 과정 수행
- 자기주도 학습: 16시간 AI 캠프 기획 등 학생이 직접 교육 콘텐츠를 설계하고 운영하며 배우는 과정 포함
- 서버 및 데이터베이스: Firebase 및 최신 클라우드 DB를 활용한 안정적인 데이터 관리
- 배포 가속화: 자동화된 배포 프로세스를 통해 아이디어를 실시간 서비스로 전환하는 역량 배양
3. AI-DX(디지털 전환) 서비스 구현
4. edu-PBL 기반 리빙랩(Living Lab) 프로젝트
5. 최신 풀스택 아키텍처및 클라우드
전공 특성 및 차별성 characteristics and differences
-
- AI 실무 중심 커리큘럼
AI 핵심 기술을 기초부터 실습까지 체계적으로 학습하며, 이를 실제 소프트웨어 서비스에 통합 - AI활용 융합프로젝트(Capstone Design)
단순히 코딩을 배우는 수준을 넘어, 인공지능 모델을 탑재한 웹/앱 서비스나 사물인터넷(IoT) 시스템을 직접 설계·제작 및 문제 해결 중심 교육 - AI 기반 창의 인재 육성
데이터 분석 능력을 바탕으로 문제를 정의하고 최적의 AI 솔루션을 제안할 수 있는 사고력을 키우며, 산업체 전문가와 연계한 멘토링을 통해 현장 맞춤형 AI 인재로 육성
- AI 실무 중심 커리큘럼
취업분야와 전망 career after graduation
- AI 엔지니어링
AI 서비스 개발자, 머신러닝/딥러닝 엔지니어, 데이터 사이언티스트 - 지능형 SW 개발
AI 챗봇 개발자, 스마트 앱/웹 개발자, 클라우드 기반 소프트웨어 개발자 - 융합 IT 서비스
빅데이터 분석 전문가, 자율주행 및 로봇 제어 소프트웨어 분야, 인공지능 서비스 기획자 - 공공 서비스
IT 관련 정부 기관, 기업체 전산직 및 보안 부서