안녕하세요, 저는 고려사이버대학교 인공지능 담당교수 김용성입니다. 오늘은 여러분들께 수강신청과 관련된 안내를 해 드리려고 합니다. 물론 지금 현재 재학생 분들은 수강신청을 많이 해보셔서 아실수도 있겠지만 신입생분들은 잘 모르실 수 있기 때문에 해당 부분을 안내를 자세하게 해 드리도록 하겠습니다. 우리학교 전공소개에서 대략적인 내용은 소개를 해 드렸구요, 여기 보시면 우리학교 인공지능 과정에서 배워야 하는 과목들이 여기 있습니다. 이 과목들은 1학년, 2학년, 3학년, 4학년으로 과목이 구성되어 있구요, 1학년부터 2학년, 3학년, 4학년 순서대로 과목을 들으시면 좋겠지만 수강생분들이 백그라운드 상당히 다양하세요. 그래서 실제로 1학년, 2학년 정도의 수업은 알고 있는 분들도 계시고 예전에 프로그래밍 경험이 있는 분들도 계세요. 그래서 그런 분들은 꼭 이 순서대로 듣지 않으셔도 됩니다. 우리학교에서는 실제로 1학년이 3학년 과목을 듣는다든지 아니면 3학년이 1학년 과목을 듣는다든지 전혀 상관 없으니까요 여러분들이 들으시고 싶은 과목 위주로 들으시면 되구요. 우선 저는 두 가지 관점에서 소개를 해드리려고 합니다. 첫번째는 저한테 많이 문의를 해주세요, 그래서 실제로 인공지능 관련된 내용을 전혀 모르는데 어디서부터 시작을 해야 될지 그리고 내가 이것을 잘 따라갈 수 있을지에 대해서 고민을 하시는 분들이 계십니다. 그런 분들한테는요 한마디로 인공 지능과 관련된 프로그래밍 경험이 전혀 없으신 분들은 어떤 순서로 학습을 하셔야 되는지 말씀을 드리도록 하겠습니다. 우리학교 미래학부 인공지능 전공에서는요 총 두가지 1학기와 2학기로 나누어지고요, 1학년 1학기에 3과목, 1학년 2학기에 3과목 그리고 2학년 1학기에 3과목 2학년 2학기에 2과목 이렇게 학년/학기마다 각각 들어야 하는, 들으시면 좋은 과목이 3과목 내지 2과목 정도가 있습니다. 여러분들은 일반적으로 5개의 과목, 6개의 과목들을 수강을 하실텐데요 그 과목들을 수강을 하실 때 이것을 기본으로 하시고 우리학교 미래학부 같은 경우에 빅데이터 전공과 신산업기술경영 전공의 융합이 가능하기 때문에 분명히 그쪽 전공에도 각각 들으실만한 과목들이 상당히 많이 있습니다. 그 뿐만 아니라 우리학교의 교양 과목들이 많이 실제로 만들어져 있는데 상당히 좋은 과목들이 많이 있어요, 그래서 그런 과목들 까지 합쳐서 들으시면 여러분들이 충분하게 학습을 하실 수 있을 거라고 생각이 됩니다. 그러면 우선 1학년 1학기 과목부터 이전에 코딩 프로그래밍 경험이 없으신 분들에게 어떻게 들으시면 좋은지 말씀을 드리도록 하겠습니다. 우선 1학년 1학기에 인공지능 과목은요 여러분들이 인공지능 개론 과목이라고 생각을 하시면 됩니다. 인공지능과 관련된 이해가 전혀 없으신 분들도 인공지능의 사회적인 변화라든지 그리고 인공지능에서 활용되는 알고리즘 그리고 이것의 역사 그리고 그것들이 어디에 활용되는지에 대해서 상세하게 안내한 과목이구요, 해당 과목을 통해서 여러분들이 인공지능에 대해서 전반적으로 이해를 하실수가 있고요. 두번째는 미래학개론 같은 경우에는 여러분들이 미래학이라는 학문을 기본적으로 배우는 과목이구요, 인공지능은 여러가지 학문들과 융합되어 있기 때문에 미래학도 배우는 것이 좋다고 생각을 해서 여기에 배치를 하였습니다. 세번째로 컴퓨팅 사고 과목입니다. 컴퓨팅 사고 과목은 실제로 여러분들이 코딩 교육, 소프트웨어 교육쪽으로 코딩을 가르칠 때 이 부분을 참고하시면 좋은 과목이구요 실제로 요즘에 인공지능 교육, 소프트웨어 교육, 코딩 교육 이런 얘기들이 많이 있습니다. 그래서 이때 컴퓨팅 사고를 어떻게 키울 수 있는지를 배울 수 있는 과목이라고 생각합니다. 그러면 이렇게 1학년 과목을, 1학기 과목을 잘 들으시면 기본적으로 인공지능이 무엇인지 그리고 인공지능과 미래학은 무엇인지 그리고 컴퓨팅 사고가 무엇인지에 대해서 기본적인 인공지능 개념을 잡으실 수 있게 됩니다. 그 다음은 인공지능과 관련된 수학적인 개념이 좀 나옵니다. 그래서 벡터라든지 행렬이라든지 이런 쪽을 배우는 수학적인 과목이 좀 들어갑니다. 그건 선형대수라는 과목이 여기 나와 있구요, 그리고 소셜이노베이션을 통해서 실제로 사회적으로 어떤 변화들이 이렇게 다양한 변화들이 이루어지고 있는지에 대해서도 배워볼 거고요 그리고 여러가지 정렬이라든지 배열이라든지 탐색이라든지 이런 알고리즘에 대해서 조금 더 1학년 1학기보다 조금 더 깊게 배울 수 있는 알고리즘과 문제해결 과목이 개설이 되어있습니다. 그러면 1학년을 다 배우셨으면 실제로 전체적으로 인공지능에 대해서 조금 맛은 본 상태라고 생각하시면 됩니다. 그 다음은 본격적으로 여러분들이 프로그래밍을 진행을 하셔야 되는데요, 2학년 1학기 과목을 보시면 AI트랜스포메이션이라는 강의가 있습니다. 이 강의는 인공지능 기반으로 사회가 변하고 있고 그리고 이 사회의 변화에 따라서 윤리적인 문제라든지 실제로 교육의 변화라든지 그리고 실제로 여기 다양한 곳에서 일어나는 변화들에 대해서 이 트랜스포메이션이라는 과목명으로 보시면 아시겠지만 여러 가지 변화의 흐름들을 배우는 과목입니다. 그래서 여기 인공지능 과목에서는 기본적인 알고리즘이라든지 이런 내용을 전반적으로 조금씩 품는다고 보시면 AI트랜스포메이션은 실제로 그것보다는 좀 더 일반적으로 누구나 들으실 수 있는 정도의 난이도로 과목이 개설이 되어있다고 보시면 되구요, 그래서 이 두 과목을, 인공지능과 AI트랜스포메이션 2가지 과목을 한번에 들으시면 이렇게 같이 들으시면 그러니까 인공지능을 먼저 듣고 AI트랜스포메이션을 들으시는게 좋겠죠. 1학년 때 들으시고 2학년 때 또 이 과목을 들으시면 인공지능에 대해서 전반적으로 아주 깊은 이해, 그러니까 알고리즘 말고 전반적으로 깊은 이해를, 넓은 이해를 하실 수가 있다고 생각합니다. 그 다음 파이썬 프로그래밍, 지금 AI분야에서 많이 활용되는 파이썬이라는 개발 도구가 있죠. 그 개발 도구를 아주 기초부터 한 번도 해보지 않으신 분들, 아주 기초부터 시작해서 배워볼 거고요 그리고 이것을 기반으로 대학일반수학이라는 과목을 통해서 실제로 미적분이라든지 확률통계라든지 이런 쪽의 내용을 배워 볼 겁니다. 그러면 수학적인 개념은 선형대수와 대학일반수학으로 배울 수 있고요, 2학년 1학기가 되니까 프로그래밍이 조금 시작이 된거죠 그쵸. 프로그래밍이 시작이 되고 그 다음에 2학기로 갑니다. 프로그래밍을 배웠잖아요 파이썬 기반 기본적인 프로그램을 배웠으면 이것을 기반으로 우리가 이 인공지능 전공이기 때문에 파이썬 기반의 머신러닝을 배웁니다. 파이썬 머신러닝에서는 처음에 파이썬 프로그램을 조금 다룹니다. 여러분들이 했던 것을 다시 복습하는 개념에서 조금 다루고 그것을 기반으로 머신러닝에 적용해보는 그러한 수업 시간이 되구요, 거기에다가 우리가 신산업기술경영이라는 미래학부의 다른 전공이 있죠. 같이 융합전공이기 때문에 신산업기술과 관련된 세미나, 그러니까 기술경영 관련된 내용들이 주로 나오게 됩니다. 그 다음은 3학년입니다. 자 보세요, 1학년 2학년까지 봤으면 인공지능에 대해서 전반적으로 배우셨고 그리고 그 다음 파이썬 기반의 프로그래밍, 머신러닝을 조금 배우셨습니다. 3학년으로 오면 우리가 많이 활용하는 핵심 과목들을 많이 배우게 됩니다. 그래서 1학년, 2학년 과목으로 기초를 잘 다지셨으면 이 기초를 기반으로 여기에서 인공지능과 관련된 여러가지 비즈니스 전략에 대해서 배워볼 거구요, 비즈니스 전략에 이어서 2학기때는 서비스기획이라는 것을 배웁니다. 요즘 회사에서 많이 인공지능 기반의 서비스를 하려고 하는데 이것을 어떻게 기획하는지에 대해서 상당히 잘 모르시는 분들이 많이 있습니다. 그래서 그것을 기반으로 이 비즈니스 전략과 AI 서비스기획을 같이 1학기, 2학기 이렇게 묶어서 들으시면 좋을 것 같구요. 그리고 너무 알고리즘만 배우면 실제로 여러분들이 서비스라든지 비즈니스에 활용할 수 없기 때문에 위의 과목들을 개설을 했고요 그리고 케라스 딥러닝입니다. 여러분들이 많이 딥러닝을 배우시는데 딥러닝을 배우실 때 파이썬 머신러닝에서 어느 정도 머신러닝 라이브러리들을 활용하는 방법을 배우시고 그것을 기반으로 케라스라는 라이브러리를 활용을 해서 딥러닝을 배울겁니다. 여기에서도 실제로 레고 블럭을 맞추듯이 쉽게 여러분들께 딥러닝을 알려드릴 예정이니까요 물론 안에 있는 내용들은 여러분들이 공부를 좀 하셔야 됩니다. 그래도 다른 강의보다는 쉽도록, 여러분들이 접근하기 쉽도록 만들었다고 생각을 하시면 되고요. 거기에다가 HCI라는 인간과 컴퓨터 상호작용이라는 과목도 개설했어요. 그 과목들과 전체적으로 인공지능 분야에 응용을 할 수 있는 과목들이 개설이 됐다고 보시면 되구요. 그리고 여기 보시면 업무데이터분석과 시각화 라는 과목이 있어요. 이 딥러닝이라는 과목을 배우고 그리고 여러가지 실무 데이터들이 있어요, 금융이라든지 보건이라든지 이런 쪽 관련된 실무 데이터를 가지고 실제로 여러분들이 회사에서 데이터를 가지고 이것을 딥러닝 기반, 인공지능 기반으로 머신러닝 기반으로 분석을 해보는 그런 과목이고요 시각화까지 진행이 됩니다. 그래서 시각화도 상당히 중요하거든요. 내가 만약에 아무리 데이터를 가지고 분석을 예쁘게 해왔다고 하더라도 시각화가 잘 되어있지 않으면 보기가 상당히 어렵기 때문에 시각화까지 잘 하실 수 있는 그런 역량을 길러 드리는 과목입니다. 그리고 딥러닝, 케라스 딥러닝을 배우고 나서 여기 파생되는 과목이 2학기에도 있는데요, 딥러닝과 컴퓨터 비전이라는 과목을 들으시면 됩니다. 컴퓨터 비전은 여러분들이 영상처리라고 생각을 하시면 되는데 우리가 보는 사진이라든지 동영상이라든지 이런 것들을 처리하는 것이라고 생각을 하시면 되고 이 딥러닝 기술을 배우시고 여기에 컴퓨터 비전을 배우시면 실제로 그러한 비전과 관련된 영상처리까지, 비전과 관련된 것까지 여러분들이 쉽게 배우실 수 있을 거라고 생각합니다. 3학년까지 배우셨으면 여러분들이 딥러닝에 대해서, 머신러닝에 대해서 그리고 그것을 활용하는 기술에 대해서 전반적으로 개념이 서실 겁니다. 4학년이 되시면 좀 더 깊게 들어갑니다. 딥러닝 자연어처리라는 과목이 있고요. 자연어처리라는 것은 실제 우리가 활용하는, 자연어는 우리가 일반적으로 지금 이렇게 대화하고 있는 언어, 한국어 영어 일본어 이런것들이고요. 이런 것들을 각각 잘라서 이것을 기반으로 처리하는 방법을 배우는 겁니다. 그리고 4차산업 컴퓨팅 기술이라는 것을 통해서 최근의 4차 산업혁명 기반의 여러가지 변화들을 가지고 여러 전문가들을 초청해서 강의를 진행하고요, 현장의 전문가들이 강의를 해주시기 때문에 훨씬 더 생동감있는, 현장감 있는 강의를 느끼실 수가 있을 겁니다. 그리고 4학년에 캡스톤 프로젝트는 실제로 여러분들이 프로젝트를 진행해서 결과물을 만들어내는 것이고요. 4학년 1학기에는 이 정도로 들으시고, 2학기때는 자연어 처리에 이어서 텍스트 데이터 분석, 자연어 처리도 사실 텍스트거든요. 여러분 텍스트 빅데이터 분석이라고 이런거 많이 얘기 들어봤죠. 요즘에 여론 분석 이런걸 하는데 그런 텍스트 데이터 분석을 진행하는 과목이 여기 있습니다. 그것을 딥러닝으로 활용을 해서 처리를 하는거고요, 그 다음 4차산업 비즈니스, 아까는 인공지능 비즈니스 였구요 이번엔 4차산업 비즈니스 모델을 개발하는 그런 과목도 있고 미래직업 디자인이라는 이런 과목도 있습니다. 미래 직업에 대해서 한번 더 생각을 해보고 여러분들이 관련된 여러가지 강의를 들어볼 수 있는 과목이 개설되어 있어요. 자 그러면 보세요. 여러분들이 지금 1학년에 입학 하셔서 순서대로 들으셔야 하는 과목이 있습니다. 순서대로 있는데 1학년 전반적으로 봤을 때는 인공지능에 대해서 교양적인 수준에서 들어보시면 되는 것이고 그리고 2학년에는 조금 더 프로그래밍을 가미해서 여러분들이 살짝 파이썬 가지고 프로그래밍을 해 보실 수 있는 역량을 기를 수가 있고요. 그것을 기반으로 머신러닝도 조금 맛보실 수 있는 과목이 개설이 되어 있구요 3학년때는 그것을 조금 더 활용하고 응용하는 과목이 개설되어 있다고 보시면 되고 서비스라든지 비즈니스라든지 이런 쪽까지 다루고 있기 때문에 원하시는 과목들을 수강을 하셔서 지식의 폭을 넓힐 수 있을 거라고 생각합니다. 그리고 4학년 때는 이것보다 조금더 응용된 과목과, 조금 더 응용된 과목이라고하면 사용처리라든지 텍스트 마이닝 이쪽 분야 텍스트 데이터 분석 이쪽 분야를 다룰 예정입니다. 그래서 여러분들이 처음에 아무것도 모르시고 들어오셔서 1학년 부터 들으시면 이 순서대로 들으시면 전혀 따라 가시는데 문제가 없고요, 그리고 핵심 과목들을 찍어서 들으신다면, 다른 쪽, 만약에 순수하게 나는 인공지능만 우선 배우고 싶다라고 하시면 제가 전공소개, 학과 홈페이지에 보면 전공소개가 있습니다. 전공소개를 보시면 제가 필수이수 체계도를 만들어 놓았습니다. 그래서 그 부분을 따라서 들으시면 될 것 같습니다. 자, 만약에 여러분 프로그래밍 경험이 있으세요. 파이썬 다룰 줄 안다고 보시면 파이썬을 나는 해봤어요, 아니면 머신러닝 정도는 해봤어요, 해봤는데 딥러닝을 해보고 싶어서 진짜 인공지능 프로그래밍을 배우고 싶어서 오셨다면 그런분들은 편입하신 분들도 계실테고 신입생으로 오신 분들도 계실거에요. 편입하신분들도 만약에 내가 편입/신입생 상관없이 1학년부터 듣고 싶다라고 하시면 1학년부터 쭉 들으셔도 되구요, 나는 필요한 것만 듣겠다, 나는 프로그래밍을 해봤다, 파이썬 할 줄 안다라고 하시면 파이썬 프로그래밍은 안들으셔도 돼요. 안들으셔도 되고 여기서부터 파이썬 머신러닝부터 들으시면 되고 파이썬 머신러닝, 케라스 딥러닝, 인간과 컴퓨터 상호 작용 그리고 딥러닝과 컴퓨터 비전, 그리고 딥러닝 자연어처리, 딥러닝과 텍스트 데이터 분석 이런 핵심 과목들을 위주로 들으시면 되고 나머지는 여러분들이 필요한 과목들을 위주로 잘 섞어서 드시면 되고, 머신러닝도 해 보셨다 라고하면 여기 머신러닝도 여러분도 해보셨으니까 바로 위쪽에 케라스 딥러닝 쪽으로 가셔서 이쪽 아래쪽을 집중적으로 들으시면 될 것 같습니다. 여러분들께 지금 1학년부터 2학년, 3학년, 4학년까지 학기별로 과목 개설이 어떻게 되어있는지 그리고 어떻게 들으면 좋은지 순서에 대해서 말씀을 드렸구요, 그 순서 위계에 대해서는 제가 말씀드린 것을 잘 들으시고, 여러분들이 교육과정을 어떻게 설계를 하실 지 어떻게 들으실 지 4학년까지 내가 어떻게 들으면 이 분야에 더 전문가가 될 지를 우리 미래학부에 개설되어 있는 빅데이터 전공과 신산업기술경영 전공 이 세 가지를 같이 융합을 해서 여러분들 분야의 최고의 전문가 될 수 있도록 도움을 많이 드리도록 하겠습니다. 여러분들도 많이 고민해 보시기 바랍니다. 그러면 우리 미래학부 인공지능 전공에 대한 교육과정 소개는 간단하게 마치구요, 저는 강의실에서 만나 뵙도록 하겠습니다. 감사합니다.