대구대학교
AI학과

과목명(영문)

컴퓨터비전응용(Applications of Comuter Vision)

개요

본 교과목은 컴퓨터비전에 적용되는 머신러닝/딥러닝 기술을 이해하고 CNN 모델을 활용하여 이미지 분류, 객체 검출, 세그멘테이션 등과 같은 시각 인식 기술을 활용한 다양한 응용시스템을 설계한다.

This course covers understanding modern technologies of machine learning/deep learning algorithms applied for computer vision by exploiting the Convolutional Neural Networks(CNN) model. This class has a goal of designing a variety of visual recognition tasks such as image classification, object detection, and segmentation, etc.

과목명(영문)

자연어처리응용(Deep learning approach to Natural Language Processing)

개요

이 강좌는 딥러닝 기반 자연어 처리에 대한 이론 및 기술적 이해를 도모하는 데 목표를 둔다. 이 강좌 다루는 주제는 자연어 처리 분야의 기본 이론 부문과 자연어 처리를 위한 딥러닝 기술 부문으로 구성된다. 자연어 처리의 이론 부문에서는 형태 학적 분석, 구문분석, 의미 분석, 통계 기반 접근방법 등에 주안점을 두며, 딥러닝 기술 부문은 언어모델링, 자연어 문장 생성, 번역 및 대화 시스템을 위한 딥러닝 시스템 구조 및 동작원리 등에 주안점을 둔다. 이 강좌에서는 주요 이론적 요소에 대해 파이썬과 텐서플로우 환경에서의 구현 사례 분석을 통해 실무 능력도 배양한

다.

This course aims at building theoretic and technical understanding of the natural language processing particularly based on deep learning. Subjects covered by this class include theoretic aspects of the traditional natural language processing which include morphological, syntactic, and semantic analysis. In addition, subject covered and deep learning approaches to the natural language processing include neural language models and deep learning architectures for synthesis, sentence generation, and language interpretation.

과목명(영문)

스마트앱프로그래밍(Smart App Programming)

본 교과는 모바일 프로그래밍에 대한 기초학습을 진행하고 블록 코딩을 활용한 앱 개발에 대해서 실습한다. 스마트폰 개발 환경의 아키텍처를 이해하고, 모바일 플랫폼 기반의 응용 프로그램 개발 방법에 대하여 학습한다. 모바일 장치의 API와 인터페이스를 학습하고, 모바일 데이터를 저장하고 활용하는방법에 대하여 학습한다.

This course provides the concepts and code you need to develop software with a block-coding style, the open-source platform for cell phones and mobile devices. It introduces the smart mobile application development environment and offers a complete working example that demonstrates mobile platform architectural features and APIs. The class also explores other topics on designing a user interface and setting up resources for storing data and using permissions.

과목명(영문)

데이터베이스(DataBase)

개요

정보를 저장하고 접근하기 쉽도록 구성하는 데이터 베이스는 현대의 컴퓨터 시스템에서 필수

적이다. 본 과목에서는 데이터베이스의 개념과 모델 및 데이터 연산 등을 정립된 이론과 구현

방법으로 배운다.

Studies in the theories, methods and techniques of database are essential in modern

computer system. Students mainly learn basic concepts, model, and data operation of

database and database management system(DBMS).

과목명(영문)

임베디드시스템설계(Embedded System design)

개요

임베디드시스템은 하드웨어와 소프트웨어가 조합되어 특정한 목적을 수행하는 컴퓨터 시스템을 말한다. 본 교과목에서는 이러한 임베디드시스템을 직접 설계해 보는 것을 목표로, 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 기초 지식을 학습하며, 이를 기반으로 임베디드시스템의 전반적인 설계과정을 체험할 수 있는 문제해결중심의 설계프로젝트를 진행한다.

Embedded system is defined as a computer system in which hardware and software are combined to perform a specific purpose. This course aims to design such an embedded system. To this end, students learn basic knowledge about embedded hardware and software, followed by problem-oriented capstone design projects to experience the overall process of embedded system designs.

과목명(영문)

딥러닝캡스톤디자인(Capstone Design of Deep Learning)

개요

본 교과목은 CNN, RNN, 강화학습, GAN 등과 같은 다양한 딥러닝 기술을 기반으로 설계프로젝트 형태의 작품을 설계한다. 조별 과제를 제안하고 사양결정, 설계, 제작, 디버깅, 테스트 등의 과제 수행 과정을 통해 협업의 중요성 및 인공지능 기술의 현장 응용 능력을 배양한다.

This class covers the capstone design project of engineering works based on modern deep learning technologies like CNN, RNN, GAN, reinforcement learning, etc. This course let students propose a team project. While executing specification decision, design, development, debugging, and testing procedure in the proposed project. students will not only learn the importance of collaboration but also increase their capability of applying their knowledge for practical problems in the AI field.

과목명(영문)

진로·취업설계(Career Design and development)

개요

본 교과목은 취업역량 강화를 목적으로 학생들이 스스로 전공 진로를 탐색하고 자신의 진로와 취업을 설계·실행하는 수업이다. 학생들은 교수와의 상호작용 및 다양한 프로그램 참여를 통해 자율적으로 진로를 탐색하고 설계하며 취업활동을 수행한다. 구체적으로, 학생들은 자신의 진로와 목표를 설정하고 자신만의 포트폴리오를 작성하며, 관련 직업과 직무 및 다양한 취업경로를 탐색하여 취업전략을 수립하고 과제를 도출하여 실천한다. 이 수업을 통하여 학생들은 전공 관련 실무능력 뿐 아니라 창의력, 자기주도성, 의사결정능력을 배양하여 자신의 진로와 삶을 스스로 준비할 수 있다.

This course aims at strengthening students’competencies by offering them the chance to explore and design their career relevant to their major. By interacting with their advisors and participating in various programs, students carry out diverse activities, and learn and practice the skills required for their career development and relevant jobs. They, on their own, set career goals, create portfolio, explore occupations, analyze job functions, search employment routes, establish strategies, come up with tasks, and fulfill them. Through this course, students can prepare themselves for their career and future lives, by developing creativity, self-directedness, and decision-making abilities, in addition to practical skills related to their major fields.

과목명(영문)

웹프로그래밍(Web Programming)

개요

본 교과목은 인터넷과 WWW에 대한 이해를 기반으로 JSP, Javascript, ASP, PHP등 다양한 웹프로그래밍 언어를 이용하여 실용적인 웹 응용을 설계하고 제작하는 방법을 통해 현장의 실무 웹 프로그래밍 기술을 학습한다.

This course covers practical web programming techniques in the field through the design and production of practical web applications using various web programming languages such as JSP, Javascript, ASP, PHP based on the understanding of internet and WWW.

과목명(영문)

빅데이터분석(Big Data Analysis)

개요

빅데이터분석은 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아내는 것으로 4차 산업혁명시대의 핵심적인 역할을 한다. 본 교과목에서는 빅데이터의 개념과 특성, 데이터 전처리와 분석을 위한 통계와 최적화 기법을 다룬다. 단일/다중 선형 회귀분석, 결정트리, 랜덤포레스트, SVM, 나이브 베이시안 분류기등 다양한 분류, 군집화, 예측 방법을 학습하고 공개소프트웨어인 파이썬을 이용하여 실습을 진행한다.

Big data analysis finds systematically and automatically statistical rules or patterns in large- scale stored data. It plays a key role in the Fourth Industrial Revolution. This course covers the concepts and characteristics of big data, statistical and optimization techniques for data preprocessing and analysis. Students will learn various classification, clustering, and prediction methods such as single/multiple linear regression, decision tree, random forest, SVM, and naive Bayesian classifiers, and design projects using open software Python.

과목명(영문)

추천시스템(Recommendation Systems)

개요

추천시스템은 각 개인의 관심사나 선호도를 분석해서 그에 맞는 정보나 제품을 선택적으로 제공함으로써, 정보의 홍수 속에서의 효율적인 의사 결정을 가능하게 한다. 이 과목에서는 협업 필터링, 내용 기반 필터링, 지식 기반 필터링, 딥러닝 추천 기술을 소개하고, 성능 평가, 확장성 등 추천시스템과 관련된 다양한 주제를 다룬다.

Recommendation system analyzes each individual's interests or preferences and selectively provides information or products that suit them, enabling efficient decision-making in the flood of information. This course introduces collaborative filtering, content-based filtering, knowledge-based filtering, and deep learning recommendation technologies, and deals with various topics related to the recommendation system such as performance evaluation and scalability.

과목명(영문)

종합설계

개요

학생들이 배운 정보통신공학 분야의 전문적 지식과 기술을 활용하여, 전공관련 과제를 계획하고 수행하며 완수하는 과정을 내용으로 한다. 학생들은 다수의 팀별로 나뉘어져, 교수의 지도 아래 과제를 진행하게 되며, 평가는 인정과 불인정으로 이분된다. 본 교과의 성공적인 결과물은 졸업과제물로 제출할 수 있다.

In this subject students carry out projects using their acquired special knowledge and techniques of communication  and computer engineering. All of the procedures from project planning to report writing are included. Students are grouped in teams with different topics and professors supervise the progress of each project. The evaluation is given by Pass or Fail. Students who passed this subject can submit their project results for the qualification of graduation.

과목명(영문)

인간과AI상호작용(Human and AI interaction)

개요

본 교과목에서 학생들은 HCI 분야에서 흥미로운 기술들을 설계하는 방법을 배우게 될 것입니다. 본 교과목은 어떻게 컴퓨터를 더욱 유용하고 편리하게 만드는지에 대한 이해를 바탕으로 인간과 컴퓨터가 상호작용하는 방법에 대한 학습 내용을 다룹니다. 학생들은 래피드 프로토이이핑, 멀티모달 인터페이스, 사용자 인터페이스 설계를 위한 기술들을 배우고, 왜 래피드 프로토타이핑과 비교 평가가 상호작용 설계에 필수적인지를 배우게 될 것입니다. 학생들은 이 교과목을 통하여 사람들과 현장업무를 진행하는 방법과 창의성, 실무능력, 팀워크, 리더십에 요구되는 능력을 개발하는 법을 배우게 될 것입니다.

In this course, students will learn how to design technologies that interested in HCI. This course is the study of how humans interact with computers, with a focus on understanding how to make computers more useful and usable. Students will learn several techniques for rapid prototyping, multimodal interface, UI design and why rapid prototyping and comparative evaluation are essential to excellent interaction design. Through this course, students will learn how to conduct fieldwork with people and develop abilities required in creativeness, practical skills, teamwork and leadership.