대학원과정
AI for Healthcare and Medicine / 의료인공지능(이학석사 · 박사 / 의학석사 · 박사)
AI 기초 (전공선택 2과목)
- 딥러닝응용 특론
- 빅데이터 처리 기법
- 생체신호처리 특론
- 바이오헬스데이터컴퓨팅
- 머신러닝 및 패턴인식
- 컴퓨팅사고력과 알고리즘
- 파이썬 기반 인공지능 프로그래밍
- 디지털의료기기/의료 시스템
- 머신러닝을 이용한 의학 진단
- 자연언어학습특론
- 인공지능 프로그래밍
멀티모달 AI 응용 (전공선택 2과목)
- 융합의학연구 방법론
- 멀티모달 정보검색
- 융합의학연구 방법론2
- 융합의료 AI
- 바이오헬스데이터 기술 콜로키움
- 기업연계 프로젝트
- 의료데이터 융합 및 AI 모델링
- 해외공동심화연구
- AI 기반 의료 의사결정 및 예측
- 융합의료 멀티모달 AI
- 의료데이터 자동 처리 및 분석
- 응급의료 멀티모달 AI
정밀의료학과
- 정밀의료개론
- 논문연구1, 2
- 정밀의학에서의검출및 분석기술
- 정밀의학과기술사업화
- 빅데이터와 인공지능
- 바이오인포매틱스
- 융복합의료기기특론
- 뇌과학과인공지능
- 뇌-컴퓨터인터페이스
- 뇌과학과디지털트윈
- 뉴로모픽엔지니어링
- 계산신경과학
정밀의료학과 교육과정 시행세칙
생체의공학과
- 의학생리학
- 의료영상처리
- 패턴인식
- 의료영상시스템
- 미래의공학기술
- 딥러닝응용특론
- 자기공명영상특론
- 마이크로시스템공정및설계
- 의료인공지능
- 독립연구1, 2
- 블록체인의료기술
- 해외공동심화연구1, 2
생체의공학과 교육과정 시행세칙
인공지능학과
- 인공지능과 윤리
- 머신러닝특론
- 딥러닝특론
- AI실전연구프로젝트1, 2
- 설명가능한 AI
- 지능형 의료서비스 구축실전
- 의료이미지 처리
- 의료인공지능개론
- AI창의연구프로젝트1, 2
- AI심화연구프로젝트1, 2
- 헬스케어를위한인공지능
인공지능학과 교육과정 시행세칙
전자정보융합공학
- 석사논문연구
- 박사논문연구
- 인공지능
- 생체신호계측
- 초실감미디어시스템
- 최적화이론및응용
- 머신러닝및패턴인식
- 강화학습
- 딥러닝프로그래밍
- 생체광학및센서기술
- 휴먼ICT융합
- 미래통신융합공학
전자정보융합공학 교육과정 시행세칙
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의료인공지능 융합전공은 [AI기초/멀티모달AI응용]의 각 카테고리별 2개 이상 과목을 수강(12학점) 하셔야 합니다.
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프로젝트 교과목은 본인이 소속된 학과 내에서 수강하는 것을 원칙으로 하며, 타 학과 내 프로젝트 과목 이수를 원하는 경우, 사업단 행정실로 문의(aim@info.co.kr)해 주시기 바랍니다.
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각 학과의 프로젝트 과목은 해당 학과 사무실로 문의해 주시기 바랍니다.
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본 세부전공(의료인공지능학)은 [AI기초/멀티모달AI응용] 카테고리 내 총 12학점을 포함하여
석사(총 24학점), 박사(총36학점), 석박통합(총48학점) 이수가 필요하며, 각 참여학과 내 졸업이수 조건을 충족하시면 의료인공지능 학위가 수여됩니다. 졸업에 필요한 전체 학점은 각 학과의 학사 규정(대학원 학과 시행세칙)에 따라 상이하므로, 구체적인 졸업요건은 해당 학과 사무실로 문의해 주시기 바랍니다. -
본 의료인공지능 융합전공 이수 이전에 해당 지정 교과목을 이미 수강하여 학점을 취득한 경우, 기수강 과목으로 인정됩니다.