[추천자료] 한양대 인공지능학과 편입 학업계획서

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제게 있어 인공지능은 단순히 전공이 아닌, 삶과 사회를 이해하는 새로운 시각을 제공해 준 학문입니다.
한양대학교 인공지능학과 편입은 단순한 전과나 이수 범위의 변화가 아니라, 저의 학문적 사고를 근본적으로 전환시켜줄 수 있는 결정적인 기회라고 생각합니다.
특히, K-means와의사결정 나무(DecisionTree)의 알고리즘로직을 파이썬으로 구현하며, 모델 구조와 수학적 기반을 병행해 학습한 경험은 인공지능 학문에 대한 탐구심을 한층 더 키워주는 계기가 되었습니다.
알고리즘을 단순히 사용하는 것이 아니라, 수학적으로 왜 그 구조가 필요한지를 납득하고 이해하는 방식의 공부가 필요하다고 느꼈고, 인공지능 분야의 깊이 있는 학습을 위해 더욱 이론 중심의 커리큘럼이 필요하다는 결론에 이르게 되었습니다.
현재까지 의 학습 경험을 돌아보면, 전적 대학에서 익힌 통계 모델링, 수학기반의 자료 해석력, 그리고 이를 코드로 구현하며 분석한 프로젝트들이 인공지능 전공의 기본기와 직접적으로 연결되어 있음을 느낍니다.
한양대학교 인공지능학과에 편입한 이후 가장 먼저 하고 싶은 일은 전공에 대한 학문적 기반을 정돈하는 일입니다.
저 또한 단순한 툴의 활용자나 기술 소비자가 아닌, 데이터 기반 사고를 바탕으로 문제를 정의하고, 해석하며, 새로운 해결방법을 고안할 수 있는 능동적 연구자가 되고 싶기 때문에, 본교인 공지능 학과의 학문 중심적 교육철학이 가장 적합하다고 판단하게 되었습니다.
단순히 졸업을 위한 학습이 아니라, 새로운 문제를 스스로 정의하고 데이터 기반의 해결책 을 설계하는 능력을 배울 수 있는 기회라는 점에서 높은 수준의 학습 경험을 기대하게 되었습니다.
제가 하고 싶은 공부는 기존 문제의 해답을 찾는 것이 아니라, 문제를 새롭게 정의하고 사회적 가치를 지닌 질문을 던질 수 있는 수준으로 학문을 깊이 있게 이해하는 것이기에 본 학과의 방향성과 자연스럽게 연결되었습니다.
이 점에서 본 학과가 제공하는 수업방식, 즉 이론적 토대를 기반으로 다양한 프로젝트와 실험을 병행하는 방식은 저에게 매우 적합한 학습 환경이라고 생각합니다.
한양대학교는 학문간 경계를 넘나드는 연구환경을 조성하고 있으며, 다양한 전공의 융합을 통해 보다 창의적인 문제 해결력을 추구하고 있습니다.
특히, K-means와의사결정 나무(DecisionTree)의 알고리즘로직을 파이썬으로 구현하며, 모델 구조와 수학적 기반을 병행해 학습한 경험은 인공지능 학문에 대한 탐구심을 한층 더 키워주는 계기가 되었습니다.
그 시기부터 AI 전공으로의 전향을 고민하게 되었고, 보다 심도 있는 수학적 사고와 컴퓨팅 능력을 동시에 기를 수 있는 학습 환경을 찾아 편입을 준비하게 되었습니다.
이 과정을 통해 단어간 의미를 정량화하고, 언어의 문맥성을 계산 가능한 구조로 전환하는 과정 자체에 큰 흥미를 느끼게 되었습니다.
현재까지 의 학습 경험을 돌아보면, 전적 대학에서 익힌 통계 모델링, 수학기반의 자료 해석력, 그리고 이를 코드로 구현하며 분석한 프로젝트들이 인공지능 전공의 기본기와 직접적으로 연결되어 있음을 느낍니다.
전적 대학에서 다뤘던 통계 개념과 프로그래밍 기초는 부족하진 않았지만, 인공지능 전공에서는 각 개념이 서로 밀접하게 연결되어 있어 보다 구조적인 시야가 필요하다는 점을 느꼈기 때문입니다.
현재 가장 큰 흥미를 느끼는 분야는 자연어 처리이며, 특히 언어적 맥락의 계산과 문장 구조의 벡터화 과정에 관심이 많습니다.
실습 기반과목에서는 단순한 코드 구현보다 구조의 해석과 적용 목적을 스스로 설명할 수 있도록 학습목표를 설정할 계획입니다.
대학원에서는 자연어 처리와 수리논리학을 아우르는 융합적 시야를 확장하고, 인공지능의 해석력 향상이라는 주제에 집중하여 논문 기반의 연구를 지속하고자 합니다.
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