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교육과정 및 교과목 안내

교육과정 이수 체계

교육과정

교과목 안내

디지털논리회로 (Digital Logic Circuit) 2진 논리학의 개념을 이해하고 실용화된 칩들의 기능을 학습하는데 그 목적이 있다. 진법변화, 부울대수학, 조합회로의 설계 및 응용, 순서조합회로의 설계 및 응용 그리고 비동기 회로의 동작 원리를 이해한다.
인공지능 (Artificial Interlligence) 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능 기계학습의 필수 알고리즘을 배운다. 기계학습에 경험이 없는 초보를 주 대상으로 하여 Tensorflow/Keras 패키지를 이용한 딥러닝 코딩 실습을 진행하며, 실전 프로젝트의 구현을 통해 수강생들의 딥러닝 기술의 이해를 돕는다. 또한, 관련된 빅 데이터 처리 및 Python 코딩기술도 함께 학습한다.
마이크로프로세서 (Micro Processor) 상용화된 CPU 구조 및 특성, 기계어 등을 익히고 마이크로프로세서 기반 시스템의 동작 원리 및 사용법에 대하여 학습한다. 또한 어셈블리, C 등 다양한 프로그래밍 언어를 활용하여 마이크로프로세서 활용 기법을 공부하고 체험한다.

전자와 정공농도 (배병성 교수님)

머신러닝 선형회귀분석 (김연희 교수님)

전하량보존법칙 (전철규 교수님)

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