이화여자대학교 대학원 인공지능학과 인공지능대학원 학업계획서

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대학원 과정에서는 학부와 프로젝트 경험에서 습득한 데이터 분석 능력, 모델 설계 경험, 문제 해결 경험을 연구와 통합하고, 이를 체계적 연구로 발전시키고자 합니다.
다양한 데이터 환경과 문제 상황에 적합한 모델 설계와 최적화, 성능 검증을 반복 수행하며, 인공지능 분야에서 학문적 전문성과 실무 적용 능력을 동시에 확보하는 것이 목표입니다.
학부과정에서 수행한 프로젝트와 연구 경험을 통해, 데이터 전처리, 알고리즘 선택, 모델 학습, 성능평가가 문제 해결 과정에서 얼마나 중요한지 를 직접 확인했습니다.
학부와 연구 경험에서 배운 문제정의, 데이터 특성 분석, 알고리즘 조정, 성능 평가 과정을 대학원 과정에서 반복적이고 체계적으로 수행하며, 학문적 깊이와 실무 적용 능력을 동시에 강화할 예정입니다.
장기적으로, 대학원에서 학습하고 연구하는 과정에서 습득한 문제정의 능력, 데이터 분석 능력, 모델 설계와 성능평가 능력을 통합하여, 다양한 문제환경에 적용 가능한 범용적인 공지능 모델과 최적화 전략을 개발할 계획입니다.
대학원 연구 경험과 프로젝트 경험을 통합하여, 문제정의, 데이터 처리, 모델 설계, 실험검증, 성능평가전 과정을 근거기반으로 수행하며, 실제 환경에서 안정적이고 효율적으로 작동하는 모델을 개발하고자 합니다.
또한, 교수진의 전문성과 다양한 연구 프로젝트 참여 기회는, 학부와 프로젝트 경험에서 습득한 관찰력과 문제 해결 능력을 학문적 연구로 확장할 수 있는 기반이 될 것입니다.
이 과정에서 저는 인공지능 기술을 학문적으로 심화시키고, 문제 해결 능력과 실무 적용 능력을 동시에 향상시키며, 사회적 가치와 연구 성과를 동시에 창출할 수 있는 전문 연구자로 성장하고자 합니다.
대학원 과정에서는 학부와 프로젝트 경험에서 습득한 데이터 분석 능력, 모델 설계 경험, 문제 해결 경험을 연구와 통합하고, 이를 체계적 연구로 발전시키고자 합니다.
다양한 데이터 환경과 문제 상황에 적합한 모델 설계와 최적화, 성능 검증을 반복 수행하며, 인공지능 분야에서 학문적 전문성과 실무 적용 능력을 동시에 확보하는 것이 목표입니다.
첫 학기에는 '고급머신 러닝', '심화딥 러닝', '인공지능 응용연구', '데이터 분석 및 시각화' 등 핵심과목을 중심으로 학문적 기반과 연구수행 능력을 통합학습하고자 합니다.
학부과정에서 수행한 프로젝트와 연구 경험을 통해, 데이터 전처리, 알고리즘 선택, 모델 학습, 성능평가가 문제 해결 과정에서 얼마나 중요한지 를 직접 확인했습니다.
대학원 과정에서는 이 경험을 더욱 심화하여, 데이터 특성에 맞는 모델 구조를 설계하고 실험적 검증을 수행할 계획입니다.
인공지능 응용프로젝트', '심화딥 러닝 연구', '데이터 마이닝', '연구방법론' 과목을 중심으로, 실제 문제 해결과 모델 최적화를 통합적으로 수행할 예정입니다.
학부와 연구 경험에서 배운 문제정의, 데이터 특성 분석, 알고리즘 조정, 성능 평가 과정을 대학원 과정에서 반복적이고 체계적으로 수행하며, 학문적 깊이와 실무 적용 능력을 동시에 강화할 예정입니다.
두 번째 단계는 모델 설계와 학습과정에서 발생하는 다양한 변수와 환경요인을 고려하여 최적의 알고리즘을 선택하고 성능을 검증하는 단계입니다.
연구에서도출한 모델을 실제 문제 해결 사례에 적용하여, 성능평가와 개선과정을 반복하며, 학문적 연구결과를 실무 적용까지 연결할 예정입니다.
또한 연구과정에서도출되는 최적화 전략과 개선안을 실제 데이터 환경에 적용하며, 연구성과가 학문적 논문뿐 아니라 실무 적용과 문제 해결에도 기여할 수 있도록 설계할 계획입니다.
장기적으로 대학원 연구 목표는, 다양한 데이터 환경과 문제 유형을 포괄할 수 있는 범용적인 공지능 모델과 최적화 전략을 개발하고, 학문적 전문성과 실무 적용 능력을 동시에 갖춘 연구자로 성장하는 것입니다.
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