인공지능 석사

인공지능 석사 학위 과정은 인공지능(AI)에 특화된 기법과 방법론을 기반으로 도구(주로 소프트웨어)를 개발할 수 있는 컴퓨터 과학 분야 전문가(석사 학위 LM18)를 양성하는 것을 목표로 합니다. 이러한 기술은 컴퓨터 과학 및 정보 기술 분야에서 자동 추론 및 머신 러닝과 같은 방법론을 통합적으로 다루는 통합된 코퍼스로 정의되며, STEM 과학 분야에서 가장 발전하는 분야 중 하나라는 점은 널리 알려져 있습니다.

본 과정의 주요 교육 목표는 인공지능의 기본 기법을 개발하는 방법과 도구를 습득하고, 지식을 자율적으로 습득하고 모델과 전략을 개발할 수 있는 에이전트를 설계하는 것입니다. 가능한 응용 분야로는 생태학(예: 환경 모니터링, 기후 변화), 경제(예: 금융 및 보험 시장), 지속 가능한 성장(예: 스마트 빌딩, 스마트 도시, 스마트 그리드), 의학(예: 진단, 원격 진료), 제품 및 서비스 산업(예: AI 지원 프로그래밍, 자동 텍스트 및 음성 번역, 사회적 신호 처리, 사이버 보안, 자율 로봇, 보조 및 자율 주행 시스템), 게임 및 엔터테인먼트, 지능형, 사회적 및 인간 중심적 사용자 인터페이스(인간 중심 설계) 등이 있습니다.

이를 염두에 두고, 본 과정은 안전하고, 신뢰할 수 있고, 공정하며, 해석 가능하고, 즉 XAI("설명 가능한 인공 지능")의 새로운 패러다임에 따라 자신의 결정을 설명할 수 있는 인공 지능의 방법 및 기술(주로 소프트웨어) 개발과 관련된 문제에 특히 중점을 둡니다. 이러한 교육 목표와 관련하여, 인공 지능 석사 학위 과정은 주로 컴퓨터 과학 및 정보 공학 분야에서 특정 기술을 습득하는 것을 목표로 하는 교육을 제안하며, 특히 머신 러닝, 지능형 에이전트, 자동 추론, 컴퓨터 비전, 지식 표현, 계획, 게임 이론, 자연어 처리, 논리 및 인공 지능의 역사를 참조하여 인공 지능 기술을 개발하는 방법과 도구에 중점을 둡니다. 이러한 교육은 학생들이 다음에 대한 지식을 개발할 수 있도록 하는 학습 경로로 보완됩니다. 확률 미적분 및 물리학의 방법 및 모델, 추론 통계, 최적화 기술 및 의사 결정 이론과 같은 분석/정량적 도구; 계산적 사고의 기초가 되는 인식론적, 철학적 측면; 인공지능 기술 관리를 위한 윤리적 토대; 인공지능 기반 기술 관리 규제와 관련된 법적 측면 및 원칙; 경제 및 금융 분야의 응용 프로그램 개발을 위한 도구.