교과목 설명

과학기계학습 [SCIENTIFIC MACHINE LEARNING]
과학기계학습은 기계학습과 과학계산(Scientific Computing)의 융합을 다룬다. 이 과목에서는 데이터 기반 학습 기법과 물리 법칙을 결합한 모델링을 통해 복잡한 과학 및 엔지니어링 문제를 해결하는 방법을 학습한다. 특히, 물리적 시스템의 특성을 반영하는 데이터 기반의 예측 및 분석 기법, 미분 방정식, 확률론적 모델링 딥러닝 등의 방법론을 학습한다. 학생들은 기초적인 머신러닝 이론부터 실제 과학 및 엔지니어링 문제에 적용할 수 있는 고급 기술까지 단계적으로 습득한다. 또한, 과학기계학습의 실제 응용 사례를 경험하고, 파이썬, 텐서플로, 파이토치 등의 도구를 사용하여 구현 능력을 배양한다. 물리, 공학, 생물학, 기계학습 등 다양한 분야의 연구와 산업적 문제를 효과적으로 해결하는데 기여할 수 있는 이론과 실무적 능력을 함께 육성하는 것이 목표이다.
핵심역량과 교과목의 연관성
핵심역량과 본 교육과목의 연관성을 나타낸 표입니다.
인재상 특성 핵심역량 연관성
창의적 국제인(Creative Global Citizen) 도전적개척정신
F(Frontiership)		 도전정신 매우연관
자기주도 연관없음
윤리적봉사정신
A(Altruism)		 감성역량 연관없음
윤리적가치관 연관없음
국제적문화감각
C(Culture)		 외국어구사능력 연관
문화적포용력 연관없음
창의적전문성
E(Expertise)		 문제해결능력 연관
종합적전문지식 매우연관
학과(전공) 교육목표의 연관성
학과(전공) 교육목표의 연관성을 나타낸 표입니다.
학과(전공) 교육목표 연관성