1. 전공 개요
가. 전공명: AI∙데이터큐레이션(AI∙Data Curation)
나. 수여 학위: 공학융합학사
다. 학문 분야: AI, Bigdata, SW, 문헌정보
2. 교육목표
▶ 정보관리 기반의 AI 역량 및 고품질 데이터 선별∙조직∙활용 능력 확보
▶ 데이터 리터러시 및 분석 역량 강화
▶ AI 융합 문제해결 능력 심화
▶ 윤리적∙책임 있는 데이터 활용 인식 확립
3. 교과목 편성
가. 편성 개요
|
구 분 |
전공 필수 편성 내용 |
전공 선택 편성 및 이수학점 수 |
총합 |
|||
|
편성과목 수 |
편성(이수)학점 수 |
편성 과목 수 |
편성 학점 수 |
이수 학점 수 |
이수 학점 수 |
|
|
복수전공 |
4 |
12 |
14 |
32 |
24 |
36 |
|
부전공 |
2 |
6 |
16 |
48 |
15 |
21 |
|
마이크로디그리 (빅데이터 큐레이션) |
2 |
6 |
5 |
15 |
6 |
12 |
나. 이수 시 유의사항
|
▶ 12학점 이수시 ‘빅데이터 큐레이션’ 마이크로 디그리 > 21학점 이수시 부전공 > 36학점 이수시 복수전공 수여할 수 있도록 stair-step curriculum 설계 ▶ 복수(부)전공 이수시 4학년 1, 2학기 캡스톤(2과목) 필수 ▶ 12학점 이내에서 주전공과 연계전공으로 중복 인정할 수 있음 (부전공: 9학점 이내) |
다. 전공 교과목
|
학년 |
학기 |
이수 구분 |
과목명(영 문) |
학강실 점의습 |
담당 교원 |
개설학과 |
비고 (신규, 기존) |
|
1 |
2 |
전선 |
○○정보관리론(Information Management) |
3-3-0 |
|
문헌정보 |
MD |
|
2 |
1 |
전필 |
*○지능정보처리입문(Introduction to Intelligent Information Process) |
3-3-0 |
|
문헌정보 |
표준교과(A-3) |
|
2 |
1 |
전선 |
데이터과학입문(Introduction to Data Science) |
3-3-0 |
|
통계학과 |
기존 |
|
2 |
2 |
전필 |
*○데이터베이스론(Database) |
3-3-0 |
|
문헌정보 |
표준교과(A-9) |
|
2 |
2 |
전선 |
빅데이터개론(Introduction to Big Data) |
3-3-0 |
|
통계학과 |
기존 |
|
2 |
2 |
전선 |
빅데이터기초실습(Introduction to Bigdata and Practice) |
3-3-0 |
|
융합학부(IAB) |
기존 (STEMCELL) |
|
3 |
1 |
전선 |
○○메타데이터(Metadata) |
3-3-0 |
|
문헌정보 |
MD |
|
3 |
1 |
전선 |
인공지능(Artificial Intelligence) |
3-3-0 |
|
컴퓨터인공지능학부 |
표준교과(A-5) |
|
3 |
2 |
전선 |
○AI와텍스트이해(AI and Text Understanding) |
3-3-0 |
|
문헌정보 |
표준교과(A-9) |
|
3 |
2 |
전선 |
○○데이터리터러시(Data Literacy) |
3-3-0 |
|
문헌정보 |
MD |
|
3 |
2 |
전선 |
기계학습(Machine Learning) |
3-3-0 |
|
컴퓨터인공지능학부 |
표준교과(A-26) |
|
3 |
2 |
전선 |
생성형AI개념및활용(Introduction and Application of Generative AI) |
3-3-0 |
|
융합학부(IAB) |
기존 (STEMCELL) |
|
4 |
1 |
전필 |
*AI기초캡스톤(Basic AI Capstone Design) |
3-3-0 |
|
융합학부(IAB) |
신규 (STEMCELL) |
|
4 |
1 |
전선 |
○○데이터기반사회이해 |
3-3-0 |
|
문헌정보 |
MD |
|
4 |
1 |
전선 |
정보시스템분석과설계 |
3-3-0 |
|
문헌정보 |
기존 |
|
4 |
1 |
전선 |
데이터마이닝(Data Mining) |
3-3-0 |
|
통계학과 |
표준교과(A-13) |
|
4 |
1 |
전선 |
사회조사방법론(Social Survey Methods) |
3-3-0 |
|
통계학과 |
기존 |
|
4 |
2 |
전필 |
*AI융합캡스톤(AI Convergence Capstone Design) |
3-3-0 |
|
융합학부(IAB) |
신규 (STEMCELL) |
○‘빅데이터 큐레이터’ 마이크로디그리 이수 – 표준교과목, ○○ 마이크로디그리 이수 - 융합교과목
* 복수전공 필수 과목
라. 인정 교과목 (빅데이터큐레이션 마이크로디그리 과정 이수 신청 시 적용)
|
학년 |
학기 |
이수 구분 |
편성교과목 |
학강실 점의습 |
표준교과목명 |
코드 |
대체교과목명 |
개설학과 |
개설학기 |
|
2 |
1 |
전필 |
지능정보처리입문 |
3-3-0 |
프로그래밍 기초 |
A-3 |
Python 프로그래밍 |
통계학과 |
1 |
|
데이터과학프로그래밍입문 |
통계학과 |
2 |
|||||||
|
R프로그래밍 |
통계학과 |
1 |
|||||||
|
C++프로그래밍 |
컴퓨터인공지능학부 |
2 |
|||||||
|
2 |
1 |
전필 |
데이터베이스론 |
3-3-0 |
데이터베이스 |
A-9 |
데이터관리및처리 |
통계학과 |
2 |
|
데이터베이스 |
컴퓨터인공지능학부 |
1 |
|||||||
|
3 |
1 |
전선 |
인공지능 |
3-3-0 |
인공지능입문 |
A-5 |
기계학습활용 |
통계학과 |
2 |
|
3 |
2 |
전필 |
AI와텍스트이해 |
3-3-0 |
텍스트마이닝 |
A-3 |
텍스트마이닝 |
통계학과 |
2 |
|
3 |
2 |
전선 |
기계학습 |
3-3-0 |
기계학습 |
A-26 |
기계학습 |
통계학과 |
2 |
|
4 |
1 |
전선 |
데이터마이닝 |
3-3-0 |
데이터마이닝 |
A-13 |
데이터마이닝 |
컴퓨터인공지능학부 |
2 |
* 2026-1학기 기준으로, 전북대학교 마이크로디그리 대체 교과목 규정에 따름