교과과정

본 과목에서는 다양한 심층신경망 모델의 구조를 이해하고, 공개된 인공지능 관련 챌린지 데이터를 사용한 핸즈온 실험들을 통해 그 활용법을 배움으로써, 보다 실제적인 문제에 접근 가능한 인공지능 모델 설계 능력을 배양하는 것을 목적으로 합니다. 두 분반별로 선정된 대주제(이상진단, 강화학습 등) 속에서 학생들이 팀을 이루고,
학기에 걸쳐 자신만의 심층신경망 모델을 완성하는 팀 단위 실험 위주의 수업입니다.

본 과목에서는 다양한 심층신경망 모델의 구조를 이해하고, 공개된 인공지능 관련 챌린지 데이터를 사용한 핸즈온 실험들을 통해 그 활용법을 배움으로써, 보다 실제적인 문제에 접근 가능한 인공지능 모델 설계 능력을 배양하는 것을 목적으로 합니다. 두 분반별로 선정된 대주제(이상진단, 강화학습 등) 속에서 학생들이 팀을 이루어 소주제를 선정하고, 학기에 걸쳐 자신만의 심층신경망 모델을 완성하는 팀 단위 실험 위주의 수업이 될 것입니다.

이 과목은 인공지능(AI) 연구에서 제기되는 다양한 철학적 쟁점들을 다룬다. 인간과 유사한 AI의 가능성, 의식(consciousness)의 본질, 자기 인식(self-awareness), 퀄리아(qualia), 자유 의지(free will), 비생물학적 인간형 AI가 물리 법칙에 의해 허용되는지 여부, 그리고 AI와 관련된 윤리적 문제들에 대해 근본적인 질문을 제기하고 그에 대한 답을 탐구한다.

이 과목은 지능형 자율 시스템(intelligent autonomous systems)에서 패턴을 식별하고 활용하는 기법을 학습하는 것을 주제로 한다. 패턴을 분석함으로써, 다양한 제어(control) 및 상태 추정(state-estimation) 알고리즘의 데이터 소비량과 계산 시간을 보다 효율적으로 개선할 수 있다. 관련된 응용 분야로는 AI 기반 로봇 경로 계획(robotic path-planning with AI), 고장 허용 제어(fault-tolerant control), 의사결정 네트워크(decision-making networks) 등이 있으며, 구체적인 예로는 차량 교통 시스템(vehicle traffic systems)이나 UAV 교통 관리(UAV traffic management) 등이 있다.

본 과목에서는 집적광학의 기반이 되는 기본 소자에 대해 배우고 이해한다. 주로 광도파로, 커플러, 광격자, 공진기, 변조기, 검출기 등의 기본 소자에 대해 배우고, 더 나아가 기초적인 광학 시뮬레이션을 통해 각 소자의 특성을 분석하는 방법을 배운다.

이 과목은 반도체 소자 물리의 핵심 개념을 검토하고, Beyond Moore 기술 및 소자 구현을 위한 기본 이론과 새로운 아이디어를 소개한다. 전통적인 유효 질량 근사(effective mass approximation) 및 드리프트-확산 방정식(drift-diffusion equation) 기반의 반도체 소자 접근 방식뿐만 아니라, 원자적 관점과 양자 수송 방정식(quantum transport equation)에 기반한 first-principles 접근 방식도 함께 다루고 강조한다. 수강생들은 여러 중요한 **수치 해석 기법(numerical analysis techniques)**을 학습하고, 이를 바탕으로 컴퓨터 프로그래밍 및 시뮬레이션을 직접 수행하게 된다.

일상 생활의 보안과 개인정보 보호를 넘어, 암호 기술의 활용은 양자 암호(quantum cryptography)부터 블록체인 및 암호화폐(blockchain/cryptocurrency)에 이르기까지 지속적으로 확장되고 있다. 이 과목은 암호 기술에 내재된 수학적 이론을 깊이 있게 다루기보다는, 기초적인 암호 기술(basic cryptography), 암호 프로토콜(cryptographic protocols), 그리고 현재 및 미래의 다양한 응용 사례를 학습하는 것을 목표로 한다. 사례 연구(case study)로는 블록체인 기술(blockchains technology)의 세부 내용을 다룬다.

이 실습 중심의 과목은 학생들이 TensorFlow Lite를 학습하고, 이를 웨어러블 및 센서가 장착된 마이크로컨트롤러(microcontroller)에 적용하는 방법을 익히도록 한다. 초반에는 일련의 실습을 통해 이 분야의 기초 기술과 경험을 쌓고, 이후 팀을 구성하여 인증(authentication), 접근성(accessibility), 훈련(training), 이동성(mobility) 등 실제 사용자 문제를 해결할 수 있는 새로운 형태의 인터랙티브 웨어러블 컴퓨팅 프로토타입을 기획, 설계 및 개발한다.

양자 컴퓨팅의 기초를 소개하고, 이를 구현하는 하드웨어 마이크로 아키텍처, 그리고 양자 응용 프로그램 개발에 관한 이론과 실습을 학습한다. 양자알고리즘 강의에서는 양자 게이트를 소개하고, IBM이 개발한 Qiskit 플랫폼을 활용하여, 소규모 양자 회로에 관한 예제 연습을 제공한다.
또한, 본 강의에서 DNA를 데이터 저장 기술로 사용하는 이론을 소개한다. DNA를 기반으로 데이터를 저장하는 기술이 이미 개발되어 있고, 학생들은 디지털 데이터를 DNA 형식으로 저장하고, DNA 데이터를 양자 개념으로 변환하여 알고리즘을 실행하는 방법을 학습하게 된다.

이 과목은 전기및전자공학 전공학생들에게 인공지능(AI)이 사이버 심리전과 인지 전략 설계에 미치는 기본적인 원리와 기법에 관한 이해를 제공합니다. 학생들은 사이버 심리전의 기본 개념을 배우고, AI가 인간의 행동, 심리, 의사결정에 어떤 영향을 미치는지 분석합니다. 과정을 통해 학생들은 AI로 구동되는 심리적 및 인지적 요소를 통합한 전략적 접근법을 개발하고, 이러한 기술의 윤리적 함의와 사회적 책임을 고려합니다.