신설예정 PHR분석실무
웨어러블·모바일 헬스 데이터, 개인 건강 기록 등 다양한 형태의 Personal Health Record(PHR) 데이터를 이해하고, 기계학습·딥러닝 기법을 적용하여 실제 데이터를 기반으로 건강 상태 분석, 이상 탐지, 개인 맞춤형 건강관리 등의 실습을 수행한다.

SWE2001 데이터구조론(DATA STRUCTURE)
프로그램 설계의 기본이 되는 여러 가지 데이터구조 및 그 성질에 대하여 공부한다. 특히 데이터구조와 알고리즘의 관계, 데이터구조를 이용한 여러 가지 주요 알고리즘들의 내용과 원리에 관하여 공부하고 주어진 문제해결을 위한 프로그램 작성 과정에서 사용되는 여러 가지 데이터 표현 및 저장 방법에 관한 능력을 배양한다.

신설예정 FHIR의료데이터표준실습
FHIR 리소스 구조 이해 및 JSON 기반 데이터 생성 능력을 습득하고, 임상 데이터를 국제 표준 용어(SNOMED CT, LOINC 등)로 매핑하는 실무 역량을 확보하며, API 기반 데이터 송수신 및 AI 학습용 데이터 전처리 기초 기술을 습득한다.

신설예정 LLM원리와응용
대규모 언어 모델(LLM)의 핵심 원리와 구조 및 모델 동작 원리를 이해하고, 실제 응용 사례에 대한 실습을 통해 실무 활용 능력을 함양한다.

신설예정 ROS2자율주행로봇제어
산업 현장에서 활용되는 ROS2 표준 개발 방식을 기반으로 센서 데이터 처리, 로봇 위치추정, 경로 계획, 자율주행 제어 알고리즘을 단계적으로 학습하고, 실제 로봇 시뮬레이터 환경에서 구현하는 실습을 진행하여 현장 적응력을 강화한다.

SWE3016 인공지능(ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
컴퓨터로 하여금 단순 계산만을 수행하는 기능 이상의 지능적인 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술들을 공부한다. 먼저 지능적인 작업을 수행하는 데 필요한 기초가 되는 이론과 알고리즘을 공부한다. 특히 지식표현, 추론, 시각, 언어 등과 같은 인간이 보유한 주요한 지능을 컴퓨터를 이용하여 구현하는 기술에 대하여 공부한다.

IST3043 딥러닝입문(INTRODUCTION TO DEEP LEARNING)
딥러닝의 이론적 기초 및 딥러닝 방법론의 실제적 활용법을 학습한다.

IST3038 빅데이터분석(BIG DATA ANALYSIS)
더 나은 의사결정을 위해 숨겨진 패턴, 알려지지 않은 상관관계, 그 밖에 다른 중요한 정보들을 찾아내는 빅데이터 분석 과정에 대한 내용이다. 이 과목을 통해 학생들은 기존의 분석론으로 접근할 수 없었던 대용량 데이터를 분석할 수 있게 된다. 이 수업에서는 빅데이터를 대상으로 하는 고성능 데이터마이닝, 예측 분석론, 텍스트마이닝 그리고 최적화 기법 등을 다룬다.

SWE3022 임베디드시스템(EMBEDDED SYSTEM)
시스템에 컴퓨터가 내장되어 시스템 고유 용도로 주로 사용되는 임베디드 시스템을 이해하고 실습 및 프로젝트 수행을 통한 임베디드시스템 개발 경험 및 기술을 축적한다. 임베디드 시스템의 이해, 개발 환경 설정, ARM 프로세서 소개 및 응용, 임베디드 리눅스 개요, 커널 모듈 프로그래밍, 장치 드라이버와 임베디드 시스템 응용 등의 내용을 다룬다.

SWE4003 기계학습개론(INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING)
인공지능 교과목에 이어 딥러닝의 기본을 공부한다. 그리고 강화학습, 적대적신경망에 관하여 공부한다. 또한, 컴퓨터시각, 자연어처리, 음성인식, 로보틱스 등의 주요 응용분야의 이론 및 기술을 학습한다.

DHC4006 의료인공지능(MEDICAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
인공지능의 주요 개념과 이론에 대해 학습한다. 특히 학습, 최적화, 정규화 등 인공지능의 핵심 이론과 선형분류기, 로지스틱 회귀 등 머신러닝, 그리고 인공신경망, 합성곱 신경망, 순환신경망 등 딥러닝에 대해 학습한다. 또한 인공지능의 의료데이터 활용방안을 탐구한다.

DHC4003 의료영상데이터분석(MEDICAL IMAGE DATA ANALYSIS)
의료영상 모달리티, 영상 및 이미지 처리, 이미지 화질 향상, 필터링, 데이터마이닝, 영상 분할, 영상 정합, 파라미터 매핑, 딥러닝을 활용한 의료영상 분류기 모델 학습과 관련된 의료영상 분석에 대해 배우고 소프트웨어로 구현하는 법을 배운다.

DHC4010 헬스케어생체역학(HEALTHCARE BIOMECHANICS)
본 교과목은 생체정보에 대한 이해를 위해 인간 생체역학의 기본 원리를 다루고, 인간의 움직임에 관한 역학의 기초 및 응용 분야를 다루고, 헬스케어 분야에서의 생체역학의 역할 및 인간 생체역학 디지털신호를 정량적으로 분석하는 방법론 및 예를 다룬다.

SWE4037 로봇메카트로닉스(ROBOT MECHATRONICS)
본 강의는 컴퓨터 과학, 전기전자공학, 기계공학, 제어 이론을 융합하여 지능형 로봇 시스템을 체계적으로 설계하고 개발하는 지식을 습득하는 것을 목표로 한다.

SWE4007 로봇알고리즘(ROBOT ALGORITHM)
지능형 로봇의 제어, 네비게이션, 경로계획을 위한 AI기반 알고리즘들과 이를 시뮬레이션 하기 위한 기법들을 배운다.

(신설) FPGA시스템설계(FPGA SYSTEM DESIGN)
Verilog를 사용한 RTL레벨의 디지털시스템 설계 방법 소개, FPGA를 사용한 구현 방법 소개 및 실습.

(신설예정) 비정형데이터분석
텍스트, 이미지, 음성 등 비정형 데이터를 대상으로 NLP, Vision, LLM 등 최신 AI 기술을 활용하여 데이터의 표현, 학습, 해석, 응용 방법을 심층적으로 학습하고, 데이터 특성 분석·모델 선택·성능 평가·한계 분석을 포함한 실무 활용 중심의 분석 역량을 함양한다.

(신설예정) XR 기반 데이터 플랫폼 설계
XR 환경에서 발생하는 대규모·다종 데이터를 효과적으로 수집, 구조화, 처리, 활용하기 위한 데이터 플랫폼 설계 방법론을 학습하고, XR 디바이스, 센서, 사용자 인터랙션, 시공간 데이터 기반 XR 데이터 파이프라인을 이해하며 실제 응용 시나리오에서의 플랫폼 아키텍처를 설계한다.

(신설예정) AI 기반 로봇 제어 및 응용
인공지능과 로봇공학의 융합을 통해 지능형 로봇 시스템의 설계·제어·응용 방법과 로봇 조작, 경로 계획, 물체 인식 및 파지, 로봇 학습 기반 제어 등을 학습하고, 이론적 이해를 기반으로 실제 로봇 응용 사례에 대한 프로젝트를 수행한다.

(신설예정) 디지털트윈 모델링
디지털 트윈의 개념과 M&S(모델링&시뮬레이션) 기술의 필요성을 이해하고, 국내 상용 엔진 WAiSER 플랫폼과 Python 연동 실습을 진행하며 실측 데이터와 시뮬레이션을 결합한 BAS 모델 구현 능력을 확보한다.

(신설예정) 의료버티컬AI Agent
모바일 헬스케어 서비스와 현장 설치형 건강관리 시스템의 실제 운영 데이터를 활용하여, 의료 버티컬 AI Agent 및 AI 챗봇 서비스의 기획·개발·검증 전 과정을 실습 중심으로 학습한다.

(신설예정) LLM 성능 최적화
LLM 기반 태스크 성능을 엔지니어링 관점에서 체계적으로 분석·개선하는 방법을 이해하고, 프롬프트, 데이터 구성, 추론 전략 조합 등을 통한 성능 향상 방법을 학습하여 재현 가능하고 설명 가능한 성능 최적화 프로세스를 설계한다.