AI융합트랙

AI융합트랙

다양한 학문분야에서 필요로 하는 AI융합인재 양성을 위해 자과 학생이라면 누구나 정해진 AI융합트랙 교육과정을 이수할 수 있도록 하고, 그에 따른 기본 인증을 부여하는 제도
비AI학과 내 소속 학생을 대상으로 AI·SW 융합 관련 심화과정(트랙)을 개설하여 학과 전공과 AI융합 교과목을 접목한 미래형 디지털 융합교육과정 제공
소프트웨어융합교육원에서 AI융합트랙 신설 및 AI융합 공통 교과목 운영 등 지원
AI+X(비AI학과)로 구성된 14개 융합트랙 개설 : 이공계 외에 사회과학, 심리학, 예술, 스포츠 분야의 학과와 융합한 14개 융합트랙 구성
학과전공과목 12~15학점과 AI융합교육원에서 개설하는 AI융합 공통교과목 6~9학점으로 총 21학점 이수
AI융합트랙 이수시, 졸업증명서에 이수 과정명 표기

AI융합트랙 구성

(2026.03.01 가장 최신 버전)

AI융합트랙 구성
연번	학과(부)･전공	명칭	이수학점
1	행정학과	DMS(행정관리과학)융합트랙	21학점학과전공과목(12~15학점) + AI융합 공통교과목*(6~9학점)
2	정치외교학과	정치데이터사이언스융합트랙	21학점학과전공과목(12학점) + AI융합 공통교과목*(9학점)
3	사회복지학과	데이터사이언스와복지융합트랙	21학점학과전공과목(15학점) + AI융합 공통교과목*(6학점)
4	사회학과	소셜데이터사이언스융합트랙	21학점학과전공과목(15학점) + AI융합 공통교과목*(6학점)
5	심리학과	심리데이터사이언스융합트랙	21학점학과전공과목(15학점) + AI융합 공통교과목*(6학점)
6	문헌정보학과	문헌정보데이터분석융합트랙	21학점학과전공과목(12~15학점) + AI융합 공통교과목*(6~9학점)
7	미디어커뮤니케이션학과	미디어데이터사이언스융합트랙	21학점학과전공과목(15학점) + AI융합 공통교과목*(6학점)
8	산업공학과	산업AI융합트랙	21학점학과전공과목(15학점) + AI융합 공통교과목*(6학점)
9	공공정책학부	공공데이터분석융합트랙	21학점학과전공과목(15학점) + AI융합 공통교과목*(6학점)
10	의류학과	디지털패션융합트랙	21학점 학과전공과목(12학점) + AI융합 공통교과목*(9학점)
11	스포츠과학과	AI스포츠과학융합트랙	21학점학과전공과목(15학점) + AI융합 공통교과목*(6학점)
12	디자인앤테크놀로지전공	디자인컴퓨팅융합트랙	21학점학과전공과목(15학점) + AI융합 공통교과목*(6학점)
13	의생명공학전공	바이오메디컬디바이스 & 데이터 융합트랙	21학점학과전공과목(12~15학점) + AI융합 공통교과목*(6~9학점)
14	조경학과	도시ㆍ환경ㆍ생태데이터분석융합트랙	21학점학과전공과목(15학점) + AI융합 공통교과목*(6학점)

AI융합마이크로디그리

융합트랙 참여학과 이외의 교내 전교생에게 개방하여, 지속적으로 미래형 융합인재를 확대 양성하기 위해 마련한 AI융합교육과정
학과전공과목+ AI융합 공통교과목으로 총 15학점 이수
AI융합마이크로디그리 이수시, 졸업증명서에 이수 과정명 표기

마이크로디그리란?

융합교육 활성화를 위해 학생들이 관심 있는 타전공의 세부전공 분야를 최소의 이수부담으로 경험할 수 있도록 학과(부)나 전공에서 소규모 특성화 교과목 이수과정을 설계하여 구성하며, 최대 3개까지 이수가능함.

AI융합마이크로디그리 구성

AI융합마이크로디그리 구성
연번	학과(부)･전공	마이크로디그리명칭	이수학점
1	산업공학과	빅데이터융합마이크로디그리	15학점(전공필수 3학점 포함)학과 전공 과목 중 지정교과목(6학점) + AI융합 공통교과목* (9학점)
2	산업공학과	산업AI융합마이크로디그리	15학점(전공필수 3학점 포함)학과 전공 과목 중 지정교과목(9학점) + AI융합 공통교과목* (6학점)

모듈식 AI융합공통교과목

AI융합과정 지원을 위한 수요맞춤형 모듈식 AI융합공통교과목 신설 및 운영

학과 전공과 AI융합교과목을 접목한 미래형 디지털 인재 양성을 양성하기 위한 AI융합트랙 및 AI융합마이크로디그리 운영을 지원하기 위해 ‘모듈식 AI융합공통교과목’ 체계 마련

학과별 창의성과 SW･AI 기술을 접목한 융합교육과정
인공지능트랙, 데이터사이언스트랙, 디지털전환트랙으로 구분하여 영역별 모듈1 ~ 모듈2 수준의 교과 내용으로 구성하고 각 과목은 3학점으로 구성됨
AI융합트랙 및 AI융합마이크로디그리 교육과정 구성 시, 전공 특성 및 수요에 부합하는 AI융합 공통교과목을 2~3개 내외로 포함하도록 하여 비전공학과의 AI교과목 개발 및 담당 교원 부족 문제 해소할 수 있도록 하였음

AI융합교과목

소속 학과전공과목(12~15학점) + *AI융합 공통교과목(6~9학점)으로 총 21학점 이수
AI융합 공통교과목: AI융합교육원에서 AI중심대학사업의 일환으로 개설하는 AI 관련 교과목(일반선택)
AI융합과정 이수 학생들의 원활한 이수를 위해 전공수업 배치 적은 금요일 수업 및 계절학기 적극 개설 운영 중
25학년 2학기부터 'AI활용디지털전환', '인공지능기초수학' 교과목은 100% 온라인 수업으로 개설

AI융합교과목
교과목명	교과목개요	비고
AI리터러시의이해	AI 기본 개념 및 데이터과학 그리고 최신 정보기술에 대한 전반적인 내용을 활용사례를 통해 학습한다.	모듈1
AI이해를위한파이썬기초	코딩입문자를 대상으로 파이썬 프로그래밍의 기초를 학습하고, 인공지능과 디지털 전환에 대한 기본적인 이해와 활용방안을 학습한다.	모듈1
데이터리터러시의이해	노코딩 프로그램(오렌지3)을 활용하여 데이터 분석의 기초부터 머신러닝의 기본 개념까지 학습한다.	모듈1
데이터분석 입문	파이썬 프로그래밍 기초와 판다스(Pandas) 라이브러리를 활용하여 데이터 전처리와 데이터 시각화를 학습한다.	모듈1
데이터 마이닝	파이썬을 활용하여 웹크롤링으로 데이터를 수집하여 처리, 분석, 그리고 인사이트 도출까지 데이터분석 전체 과정을 학습한다.	모듈2
AI활용디지털전환
(구. 창의적 프로그래밍)	AI 활용을 통한 디지털전환(DX) 방법을 모색하기 위해 파이썬을 활용하여 기계학습 기술을 학습하고, 실전 프로젝트를 통해 실제 데이터에서 정보 추출 방법 및 예측 모델 개발 능력을 향상시킨다.	모듈2
메타버스활용프로젝트	가상현실(VR), 증강현실(AR), 메타버스(Metaverse)의 기본 개념을 이해하고 프로젝트를 통해 구현하는 경험을 제공하여 가상환경 속에서 창의적 아이디어를 실현할 수 있는 능력을 개발한다.	모듈2
인공지능기초수학	인공지능(머신러닝/딥러닝)의 기본 용어와 연산 과정을 다루며, 인공지능 알고리즘에 대해 이해한다.	모듈2
인공지능기반창업	업에서 AI의 역할, AI를 활용하여 창업하는 과정에 대하여 알아보고 AI를 활용하여 직접 프로젝트를 수행해 봄으로써, SW관련 창업을 구상할 수 있는 역량을 배양한다.	모듈2
SW문제해결프로젝트	공공데이터를 활용하거나 전공 기반 데이터를 활용한 실전 프로젝트를 수행한다.	모듈2