융합전공 개요 및 설치 필요성
개요
‘인공지능 융합과학’ 융합전공 과정에서는 인공지능 방법을 자연과학의 여러 분야에 활용할 수 있는 인력을 육성한다.
자연과학대학 각 학과의 재학생들이 인공지능에 관련된 핵심 기본 교과목을 일부 추가로 이수하여 복수전공 또는 부전공 수준으로 인공지능 관련 내용을 습득하도록 하여, 소속학과에 해당하는 개별 전공 분야(Domain)의 학습과 교육 및 연구에 인공지능을 활용할 수 있는 기본 능력을 갖춘 인재로 육성한다.
설치 필요성
거의 모든 분야에서 인공지능을 응용하는 경향이 점점 더 증가하고 있으므로 자연과학대학 각 학과의 재학생들이 졸업 후 사회에 진출하여 적응하기 위해서는 학부 과정 재학 기간에 인공지능에 대한 내용을 일정 부분 학습할 필요가 있다.
현재 대학 재학생들의 인공지능에 대한 관심이 높기 때문에, 재학생 이탈을 감소시키는 효과가 기대되며, 또한 대학 교육과정에서 인공지능에 관련된 내용을 습득할 수 있는 가능성 여부가 고등학생들의 대학진학 학과 선택에서 중요하게 고려하는 경우가 많기 때문에, 신입생 유치에도 도움이 될 수 있다.
융합전공 발전 가능성
교육목표
자연과학대학 각 학과의 재학생들이 복수전공 또는 부전공 수준으로 인공지능에 관련된 핵심 기본 교과목을 추가로 이수하여 인공지능 관련 내용을 습득하도록 하여, 소속 학과에서 습득한 개별 전공에 인공지능을 활용할 수 있는 기본 능력을 갖춘 인재로 육성한다.
자연과학의 세부 전공에 해당하는 교육 및 연구개발 분야에서 요구하는 인재를 배출한다.
발전전략
이번 2022학년 2학기의 수시개편을 통하여 융합과정을 개발/편성하고, 2023학년 1학기부터 운영을 시작한다.
1년간의 운영 과정을 평가 분석한 후, 2023년 2학기 후반에 필요한 개편 과정을 거친다. 학생들의 호응과 수요가 충분히 높으면, 장기적으로는 대학원에 융합전공을 개설할 수도 있음.
융합전공 이수 및 진로
이수에 대한 학사지도
신입생(1학년) 대상으로는 인공지능의 역사, 개념, 방법, AI가 사회에 미치는 영향 등을 소개하는 ‘인공지능(AI) 개요’ 교과목과 함께, 인공지능을 활용하는데 필요한 기본 프로그래밍 언어에 해당하는 교과목을 수강하도록 지도한다. 인공지능이 인문, 사회, 예술 및 과학의 여러 분야에 실제 응용되는 실예들을 다루는 ‘인공지능(AI) 응용’교과목은 1학년 2학기 또는 2학년 2학기에 수강하도록 배치한다. 그 후, 자연과학 각 분야의 기초 과목들(일반수학, 일반물리, 일반화학, 일반생물학, 일반대기학)을 각 학생이 선택하여 학습하는 과정을 거친 후, 2~3학년에는 인공지능 방법의 기초에 해당하는 수학 및 통계학 분야 과목들을 각 학생의 세부 전공 및 적성과 학습 진도에 맞추어 자율적으로 선택하여 수강하도록 유도한다. 또한 각 세부 전공별로 인공지능의 활용에 밀접하게 관련된 학과별 교과목을 선택 수강하도록 지도한다. 마지막 4학년 과정에서는 인공지능을 각 세부 전공에 활용하는 내용에 관련된 인공지능 활용 교과목(가칭, 인공지능응용)을 수강하고, 또한 인공지능을 활용하는 캡스톤디자인과목을 통하여 학생 개인별로 직접 인공지능을 활용하는 과정을 거치도록 지도한다.
인공지능 관련 내용의 학습과 활용에 기본으로 사용되는 파이썬에 대한 내용은 각 학과에 개설된 관련 교과목(파이썬 프로그래밍, 화학프로그래밍언어기초, 뉴바이올로지, 등) 담당 교수가 강의하는 것을 이수하도록 지도하고, ‘인공지능(AI) 개론’, ‘인공지능(AI) 응용’, ‘AI융합캡스톤디자인’ 과목은 참여학과들이 공통으로 운영하는 강좌를 수강하도록 지도한다. ‘머신러닝의 수학적 기초’, ‘데이터 마이닝’, ‘기계학습’, ‘텍스트 마이닝’, ‘딥러닝’, ‘현대물리’, ‘계산화학개론및실습’, ‘생물정보학’ 등의 과목은 해당 전공 학과에서 개설한 강좌를 학생들이 자유롭게 선택하여 필요한 학점을 이수하도록 지도한다.
학과의 특성에 맞추어 수학과와 데이터사이언스학과의 학생들은 인공지능에 관련된 기초 이론부터 세부 이론, 실제 응용에 해당하는 교과목 순서대로 수강하도록 지도하는 한편, 물리, 화학신소재, 생물학, 대기환경과학과 학생들의 경우에는 파이썬 프로그래밍 언어에 대한 기초만 습득한 후, 곧바로 AI를 해당 전공에 활용하는 내용들을 접하도록 지도한 후, 각 분야 특성에 필요한 AI 개별 방법의 이론 과목들을 수강하는 과정을 거치도록 지도한다. 모든 학생들은 각자 선정한 대상에 AI방법을 응용하는 실제 경험을 쌓기 위하여 AI융합캡스톤디자인 교과목을 4학년에 모두 수강하도록 한다.
교육과정 수강편람에 포함하여 학생들에게 공지할 사항은 다음과 같다.
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수여학위미래융합학사(AI융합과학)
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이수학점융합전공 이수학점(36학점 이상), 융합부전공 이수학점(24학점 이상)
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유의사항
- 복수전공/부전공을 인정받으려면 36학점/24학점에 공통 필수 3과목 9학점(인공지능(AI) 개론 3학점’, ‘인공지능(AI) 응용 3학점’, ‘AI융합캡스톤디자인 3학점’)을 포함하여야 함.
- 융합전공 교육과정표에 포함된 교과목 중 원래 소속 학과의 과목은 12학점까지만 융합전공 학점으로 중복 인정됨.
- 기초 프로그래밍 언어에 해당하는 과목들(수학과의 ‘파이썬 프로그래밍’, 데이터사이언스학과의 ‘파이썬 프로그래밍’, 물리학과의 ‘전산물리I’, 화학신소재학과의 ‘화학프로그래밍언어기초’, 생물학과의 ‘뉴바이올로지’, 대기환경과학과의 ‘대기과학 R I’)은 중복수강하여도 학점이 중복인정되지 않고, 이들 과목 중 학점이 가장 큰 한 과목만 인정됨
진로 방향
거의 모든 분야에서 인공지능을 응용하는 경향이 점점 더 증가하고 있기 때문에, 자연과학의 각 세부 전공 분야에 인공지능을 활용하는 분야로 진출할 수 있다.
대표적인 진로 분야
진로분야 | 선수과목 | 대표과목1 | 대표과목2 | 대표과목3 |
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수학인공지능분야 | 파이썬프로그래밍 | 수치해석학 및 실습 I | 머신러닝의 수학적기초 | AI융합캡스톤디자인 |
데이터인공지능분야 | 기계학습 | 데이터마이닝 | 딥러닝의 이해 및 활용 | AI융합캡스톤디자인 |
물리인공지능분야 | 일반물리학 이론 및 실험1 | 전산물리I | 현대물리 | AI융합캡스톤디자인 |
화학인공지능분야 | 화학프로그래밍언어기초 | 일반화학-1 | 계산화학 개론 및 실습 | AI융합캡스톤디자인 |
생물인공지능분야 | 뉴바이올로지 | 일반생물학 | 생물정보학 | AI융합캡스톤디자인 |
대기인공지능분야 | 대기과학 R I | 대기오염 모델링 | 대기환경 정보시스템 | AI융합캡스톤디자인 |