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현장 중심 교육

1. 산업현장 과목 공동 운영

전공과목별 AI·BigData 관련 산업체 수요 신기술 반영 개편
- 기존 전공교과목에 산업체 수요 반영
  - 교과과정혁신위원회 및 학부 교수워크숍에서 도출된 교과목 개편 내용 매년 반영
- AI·BigData 관련 교과목에 산업체 AI·BigData 플랫폼 및 데이터 사용
  - 학과협력 AI·BigData 기업들의(마인즈랩, 위세아이텍, T3Q, 뉴로클, 에이아이더, 건아정보, NHN다이퀘스트 등) 데이터 및 플랫폼을 수업, 학기 프로젝트, 졸업작품에 사용

산업체-대학 공동 개발 및 참여 전공 교과 신설
- 4학년 1학기 AI신기술 특론, SW신기술특론 개설
  - 산업체 전문가 참여 팀티칭제 운영
  - 최신 SW 및 AI 기술 주제로 교육 내용 편성

교과목 명	개편 내용
AI신기술특론 (신설)	CUDA 병렬프로그래밍, 뉴럴네트워크 경량화 기법 등
SW신기술특론 (신설)	4차산업 관련 산업체 수요가 높아지는 최신 기술 교육
고급 웹프로그래밍 (신설)	2021년 교과과정부터 SW전공의 4학년 과목으로 신설 (산업체 요구)
드론 및 로보틱스	딥러닝을 응용한 자율주행 프로젝트 수행
데이터 과학	학과협력 AI 기업 (마인즈랩, 위세아이텍) 산업체 데이터 및 산업체 AI 플랫폼을 수업 및 학기 프로젝트에 사용
머신러닝
데이터마이닝 → 인공지능 개론	인공지능 개론 과목으로 전면 개편
멀티미디어 및 실습 → 컴퓨터 비전	컴퓨터 비전 과목으로 전면 개편 (Image 분류, Object 검출 등 Image 인식을 위한 Convolutional Neural Network 이론 학습, Pytorch 실습)
사이버 보안 → AI보안	AI보안 과목으로 개편
클라우드 컴퓨팅	AI 기반 인프라 내용 개편 (Edge AI, 분산 AI 처리 기술 등)
컴퓨터 그래픽스	GPU 개념, AI기반 그래픽스 최신 기술
컴퓨터구조	멀티프로세서 병렬처리, GPU 구조

지도교수+산학멘토 지도 체계로 2학기+1방학 졸업작품 수행
- 3학년 2학기부터 졸업작품 수행을 시작하여 규모가 있는 (5,000 라인 이상의 프로그램) 프로젝트를 3~4인조 팀으로 수행하는 경험 학습
- 2학기+1방학 동안 책임 지도교수와 산학멘토 공동 지도 체계로 졸업작품 수행
- 산업체 실무 환경에 맞도록 다양한 SE(소프트웨어공학) 도구, 오픈소스 SW 사용

2. 입도선매 산학협력 프로그램 운영

산학협력 교육 환류체계 구축
- 산학과제 인턴 수행 → 채용연계 인턴 수행 → 정규직 채용 → 취업 기업에서 인정 → 재학생 멘토링/기업설명회 특강/홈커밍
  - 3학년 학생 전원 산학과제 인턴 수행
  - 4학년 학생 대다수 채용연계형 인턴 프로그램 수행
  - 채용연계 단기 및 중장기 인턴 프로그램을 통해 졸업 전 60% 이상 정규직 채용

더욱 자세한 내용은 산학협력 프로젝트 를 참고 바랍니다.

연례 가천 AI·BigData 챔피언십 개최
- 협력 기업이 현장에서 실제 문제 출제 및 실제 데이터 공개
- 교수+학생+기업이 협력하여 Win-Win 결과 도출
- 우수과제에 산학과제 인턴 또는 채용연계형 인턴 기회 제공

3. 프로젝트 학기제(P-학기제) 및 PBL(Problem-Based Learning) 과목 운영

전교 P-학기제 도입
- 2019년부터 실시하고 있는 P-학기제는 가천대 학사운영 제도를 완전히 개편해서 40개+ 학과에서 의무적으로 시행하는 제도
- 3학년 2학기에 일반학기를 12주일에 마치고, 4주일간 몰입 프로젝트 학기 진행

PBL 과목
- AI학과 3~4학년 전공 심화 과목을 4~10주일 PBL(Problem-Based Learning) 방식으로 운영
  - 3~9주 이론 및 실습 수업 + 4~10주 맞춤형 프로젝트 집중 수행

학기	과목명
3학년 1학기	Data Science
3학년 2학기	Machine Learning
3학년 2학기	시스템 아키텍쳐
4학년 1학기	Deep Learning
	YouMakeCourse(학생자율연구)
	컴퓨터 비전
4학년 2학기	빅데이터 플랫폼

PBL 과목 예시: 컴퓨터 비전
- AI 모델이 실제 서비스로 이어지는데 필요한 파이프라인 구축과 성능 개선을 위한 실습으로 구성
- 프로젝트: CNN 머신러닝 파이프라인 구축 및 모델 성능 개선 프로젝트를 이미지 분류(Image Classification), 객체 검출(Object Detection), 객체 분할(Object Segmentation), 딥페이크 얼굴 검출(Fake Face Detection) 중 1개를 선택하여 수행

4. 고강도 실전 졸업작품

대규모 프로젝트로 졸업작품 수행
- 평균 5,000라인 문제해결 융합형 코딩
- 3~4인조로 구성된 팀 과제로 장기간 프로젝트(3~7개월 이상) 수행
- 지도 교수제 (매주 한 시간씩 지도) + 산업체 멘토링
- SW작품에 대한 마케팅 플랜 첨부 필수
- 과제 수행에 필요한 설계 산출물(유스케이스, ERD 다이어그램, WBS 등)을 명확히 정의하고, 과제 수행결과 보고시 분석/설계 산출물을 반드시 포함하도록 의무화

산업체 협력으로 졸업작품 수행 고도화
- 지도교수 지도 외에 산업체 멘토링
- 기업의 문제 해결을 위한 산학협력을 강화하기 위해, 과제 선정 전에 산학협력 기업들로부터 과제 내용에 대한 사전 수요조사를 실시하여 과제 내용을 결정

5. AI Incubator 구축

AI관 내 AI Incubator 시설 및 장비 구축
- 미래 인재 R&D 인큐베이터 시설로써 AI·SW Library, Creator Zone, Meeting Zone의 3개실 208.62㎡으로 구성
- 프로젝트, 캡스톤디자인, 내외부 경진대회 준비, 창업 준비 및 연구 성과물의 발표, 교육 및 세미나 등 전공 학생들의 실습 및 토론 공간
- 실습 장비(AR/VR, 로봇, 드론, Arduino/Raspberry Pie), 산업체 개발 도구 스택 및 개발환경 제공

AI Incubator와 가천대 타 연관 센터 간 연계
- 길병원 G-ABC 센터를 통한 바이오AI분야 융합 연구 및 교육
- MakerSpace Lab과 연계하여 창의적 시제품 개발 및 창업 지원
- ArTechne 센터와 연계하여 비교과 프로젝트 통합 운영