인공지능컴퓨팅 전공은 AI 기술의 심도 있는 학습을 통해 혁신적인 문제 해결 능력을 갖춘 전문가를 양성하는 데 초점을 맞춘다. 이 과정은 AI 기초 이론부터 최첨단 응용 기술까지 다루며, 산업계에서 요구되는 고도화된 AI 역량을 체계적으로 배울 수 있도록 설계되어 있다. 최신 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 데이터 사이언스 및 강화학습 등 다양한 AI 분야를 실습 중심으로 학습하며, 600개 이상의 GPU를 보유한 고성능 AI 데이터센터에서 대규모 연산을 실습한다. 학습자들은 이론과 실무가 결합된 프로젝트를 통해 실제 문제 해결 경험을 쌓으며, 데이터 분석과 실시간 처리 능력을 강화할 수 있다. 또한, 학문적 깊이를 더해 AI 시스템의 설계, 최적화, 운영까지 완전한 기술적 역량을 습득한다. 유연한 커리큘럼을 통해 학습자가 원하는 AI 분야를 심화 학습할 수 있는 기회를 제공하며, 이를 통해 맞춤형 학습 경로를 설계하고, 실무에서 차별화된 성과를 창출할 수 있는 전문가로 성장할 수 있다.

자연어 처리 및 거대언어모델

자연어 처리(NLP) 분야는 텍스트 데이터를 심층적으로 분석하고 이해하는 고급 기술을 학습한다. GPT 같은 초거대 언어 모델을 활용해 복잡한 텍스트 생성, 맥락 이해, 의미 분석 등의 기술을 다루며, 최신 연구 동향을 반영한 알고리즘을 실습한다. 학습자들은 단순한 응용을 넘어, 대규모 데이터셋을 기반으로 한 모델 최적화, 성능 향상 기술을 배우며, 자연어 처리 시스템의 설계 및 확장 가능성을 탐구한다. 이를 통해 거대언어모델에 대한 이론적인 이해 뿐 아니라 실제 문제 해결에 적용가능한 솔루션 개발능력 또한 기른다.

컴퓨터 비전 및 생성모델

컴퓨터 비전 분야는 이미지와 영상 데이터를 심층적으로 분석하고 처리하는 최신 기술을 학습한다. 객체 인식과 영상 분석을 위한 최첨단 딥러닝 알고리즘의 이론적인 배경을 다루며, 최근 연구 성과와 최신 기술 트렌드를 반영한 컴퓨터 비전 모델을 개발하고 최적화하는 방법을 배운다. 학습자들은 의료영상 분석이나 자동화 검사와 같은 실제 응용 사례를 넘어, 첨단 비전 시스템을 설계하고 확장 가능성을 탐구하며, GAN, 디퓨전과 같은 생성 모델을 통해 이미지를 변환, 복원하는 원리를 배운다.

데이터 사이언스

데이터사이언스는 대규모 데이터 분석과 통계적 기법을 통해 복잡한 문제를 해결하고 예측 가능한 모델을 설계하는 학문이다. 이 분야에어는 데이터 전처리, 통계 분석, 기계 학습 등 다양한 기술을 활용해 데이터를 깊이 이해하고, 이를 바탕으로 의사결정 시스템을 구축하는 법을 학습한다. 모델 설계 과정에서 대규모 데이터셋의 효율적 분석을 위해 최신 알고리즘과 데이터 시각화 기법을 다루며, 학습한 데이터를 기반으로 통찰력 있는 예측과 전략적 의사결정을 가능하게 한다. 금융, 마케팅, 의료 등 다양한 산업에 적용될 수 있는 핵심 기술을 학습하게 된다.

인공지능 모델 최적화

인공지능 모델 최적화는 모델의 성능을 유지하면서도 연산 자원과 전력 소모를 최소화하는 알고리즘적 접근에 초점을 맞춘다. 학습자들은 프루닝(Pruning), 모델 압축, 지식 증류(Distillation) 등의 기법을 통해 딥러닝 모델의 크기를 줄이고 연산 효율을 극대화하는 방법을 탐구한다. 또한, 대규모 모델의 분산학습 알고리즘과 온디바이스 추론 최적화를 통해 엣지 디바이스에서 실시간 반응성과 저전력 성능을 달성하는 기술을 학습한다. 이를 통해 경량화된 인공지능 모델을 설계하고 적용하는 능력을 배양한다.