소개

2012년 AlexNet으로 시작된 인공지능 및 딥러닝에 대한 연구, 교육, 심지어 사회적인 관심은 알파고를 거쳐 현재까지도 지속되고 있으며, 금융, 교육, 산업 등 다양한 분야에서 인공지능을 받아들이고자 하는 적용사례들이 소개되고 있다.

인공지능 기술은 다양한 분야에서 놀라운 성과를 보이고 있지만, 2019년 ACM Turing Award 수상자 중 한명인 Yoshua Bengio는 “왜 딥러닝은 속이기가 쉬운가?” 라는 글에서 “현재의 딥러닝 모델은 데이터의 어떤 특성이 더 중요한지를 판단하지 못한다”라는 말로 현재 기술의 한계를 표현하기도 했다.

미래 사회에서 인공지능의 주요한 역할에 대해 의심할 여지는 없지만, 현재 기술의 한계를 극복하고 각 도메인에서의 데이터를 기반으로 좀더 향상된 수준의 인공지능 기술을 적용하기 위해서는 (1) 전통적인 인공지능 기술과 현대 기술에 대한 융합적인 이해와 (2) 도메인마다의 특징적인 데이터를 분석하고 이에 기반하여 적절한 인공지능 기술을 적용할 수 있는 능력이 필수적이다.

본 전공에서는 가까운 미래에 다가올 인공지능의 또 한번의 도약을 대비하고, 도메인 데이터에 대한 이해와 분석을 기반으로 현대적인 인공지능 기술을 활용할 수 있는 융합적이고 창의적인 인재를 교육하는 것을 목표로 한다.

이를 위해서 융합전공은 (1) 기초적인 컴퓨터 및 소프트웨어 교육을 통해 학생들이 배운 지식을 스스로 활용할 수 있도록 교육하고, (2) 인공지능 및 데이터분석 이론 교육을 통해 학생들이 전공에 대한 깊은 배경지식을 함양할 수 있도록 하며, (3) 인공지능 및 데이터분석 실무 교육을 통해 다양한 도메인에서 이론을 활용할 수 있도록 교육한다.

인공지능과 빅데이터 분야는 국내 및 세계적으로 폭발적으로 수요가 증가하는 분야이므로 전문 인력에 대한 수요가 지속적으로 증가할 것으로 예상된다.

특히, 이론 중심의 교육이 아닌 이론과 실무 중심의 교육을 지향하는 본 융합전공의 졸업생들은 산업체에서 요구 하는 역량을 갖춤으로써 다양한 산업 분야에 준비된 인력으로서 진출할 수 있을 것으로 예상한다.

뿐만아니라 학부에서의 전문화된 교육은 학생들의 석박사 고등 교육에 대한 관심을 증대시킬 것으로 생각되며, 이를 통해 대학원 혹은 연구기관으로의 진출을 촉진시킬 수 있을 것이다.