KANGNAM UNIVERSITY · DIVISION OF APPLIED ARTIFICIAL INTELLIGENCE ENGINEERING

인공지능을 공부하는
따뜻한 융합 엔지니어

인공지능융합공학부는 인공지능전공, 데이터사이언스전공으로 구성된 학부로 4차 산업혁명의 핵심이 되는 인공지능(AI), 빅데이터, 데이터분석 분야의 첨단 과학기술을 교육, 연구하고 있습니다. 또, 창의융합인재 양성 교육을 통해 산업체의 다양한 요구에 대응하고 세상을 이롭게 하는 인재양성을 교육 목표로 삼고 있습니다.

2 전공

8 진출 분야

7 자격 트랙

8개 진출 분야 보기 ↓ 입학 상담 예약

전공안내

인공지능융합공학부

학부‧학과 슬로건: 인공지능을 공부하는 따뜻한 융합 엔지니어. 인공지능융합공학부는 인공지능전공, 데이터사이언스전공으로 구성된 학부로 4차 산업혁명의 핵심이 되는 인공지능(AI), 빅데이터, 데이터분석 분야의 첨단 과학기술을 교육, 연구하고 있습니다. 또, 창의융합인재 양성 교육을 통해 산업체의 다양한 요구에 대응하고 세상을 이롭게 하는 인재양성을 교육 목표로 삼고 있습니다.

인공지능전공

4차 산업혁명의 대표적인 핵심 기술인 인공지능(Artificial Intelligence)을 통해 사람이 하던 일을 기계가 대신할 수 있게 만들거나 사람보다 더 뛰어난 기계를 만들기 위한 기술을 교육합니다. 이를 위해서 기본적인 컴퓨팅 교육을 통해 소프트웨어 개발 역량을 함양한 후, 머신러닝, 딥러닝 등 첨단 인공지능 방법론을 집중적으로 교육합니다. 특히, 영상인식, 챗봇, 자연어처리, 게임, 로봇 등에 활용되는 여러 인공지능 모델을 이해하기 위한 교과목들을 제공합니다. 또, 산학협동 프로그램을 통해, 재학 중 기업 인턴 기회를 제공하고 있으며 졸업 후 취업을 위해 산업 현장에서 활용가능한 인공지능 개발 역량을 갖출 수 있도록 교육합니다.

데이터사이언스전공

데이터사이언스(Data Science)는 4차 산업혁명과 함께 도래하는 지능 정보사회에서 데이터를 효율적으로 수집, 분석하고 활용할 수 있는 관련지식과 기술을 연구하는 학문입니다. 사물인터넷(IoT)을 통해 생산되는 데이터의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 데이터 생태계 전반(생성, 관리, 분석, 활용)에 걸쳐 제기되는 문제들을 해결할 수 있는 전문적인 지식을 갖춘 창의적 데이터 전문 인력의 양성을 목표로 하고 있습니다. 특히 빅데이터 수집·처리·저장·관리 관련 데이터 가공 및 분석·활용 관련 데이터 분석 전문가 양성에 중점을 두고 있습니다.

세부 교과과정

인공지능융합공학부 전공별 핵심 교과

인공지능전공

머신러닝·딥러닝 등 첨단 인공지능 방법론 집중 교육

·인공지능입문, 파이썬응용, 인공지능수학, 회귀분석
·코딩테스트 기초, 인공지능 웹개발 기초, 자바스크립트
·머신러닝, 신경망, 인공지능 알고리즘
·인공지능서비스 기획, 인공지능 앱개발
·인공지능서비스개발 I·II, 서버프로그래밍
·기계학습 프로젝트, 자연어처리 I·II
·컴퓨터비전, 컴퓨터비전응용, 클라우드AI응용
·인공지능특론 I·II, 캡스톤디자인 I·II

데이터사이언스전공

데이터 분석 기획·수집·처리·분석·시각화·활용 및 마케팅 관련 지식과 기술 습득을 위한 교과과정 운영

·데이터 분석 기획
·데이터 수집
·데이터 처리
·데이터 분석
·데이터 시각화
·데이터 활용 및 마케팅

연계전공

데이터사이언스 기반 융합 연계전공

데이터 컨설팅 연계전공

데이터사이언스 + 경영학 + 경제금융학

인공지능빅데이터 연계전공

데이터사이언스 + 인공지능

공공데이터어낼리틱스 연계전공

데이터사이언스 + 법행정세무학부

JOB ATLAS · 진출 분야 도감

두 전공이 여덟 분야로,
전 산업의 두뇌가 됩니다.

각 분야를 열어 보세요. 졸업생들이 어떤 자리에서 일하는지, 어느 전공이 더 강세인지 펼쳐집니다.

ICT 전 산업 AI 엔지니어

모든 산업이 AI를 부릅니다 — 전 산업의 AI 적용 자리.

대표 진출처 (3)

AI 응용 엔지니어
AI 모델 개발자
AI 서비스 기획·개발

인공지능전공 강세

특화 AI (영상·자연어·로봇)

영상인식·챗봇·자연어처리·게임·로봇 — AI의 응용 결.

대표 진출처 (5)

영상인식 엔지니어
챗봇·자연어처리
게임 AI
로봇 AI
음성처리

인공지능전공 강세

데이터 분석·엔지니어링

데이터 분석가·엔지니어 — 데이터사이언스전공의 본진.

대표 진출처 (6)

데이터 분석가
데이터 엔지니어
데이터 모델러
데이터 시각화
데이터 아키텍처
빅데이터 큐레이터

데이터사이언스전공 강세

산업별 빅데이터

제조·의료·금융·유통 — 산업 도메인 + 데이터 결합 자리.

대표 진출처 (4)

제조 빅데이터
의료 빅데이터
금융 데이터
유통 데이터

두 전공 공통

공공·AI 교육

관공서 AI 부서, AI 교육 — 정책·교육 결.

대표 진출처 (3)

관공서 AI 부서
AI 교육 분야
공공 데이터 활용

두 전공 공통

웹·마케팅·기획

데이터를 마케팅·기획에 적용하는 자리.

대표 진출처 (3)

웹마케팅
데이터 기반 기획
서비스 분석

데이터사이언스전공 강세

IoT·임베디드 데이터

IoT 디바이스에서 생성되는 데이터의 수집·처리·활용.

대표 진출처 (3)

IoT 데이터
임베디드 AI
엣지 컴퓨팅

두 전공 공통

대학원·연구

AI·데이터사이언스 심화 연구. AI Lab·기업 R&D.

대표 진출처 (4)

국내외 대학원 진학
AI Lab
기업 R&D
KIST·ETRI 등

두 전공 공통

2 전공 · 8 분야 · 7 자격.

출처: 강남대 인공지능융합공학부 (공식 페이지)

YEAR IN THE TRACK · 4년

4년이 어떻게 흘러,
AI를 짓는 사람이 되는가.

컴퓨팅·AI 입문 → 전공 선택 → 심화·인턴 → 캡스톤·자격 → 진로.

* 강남대 인공지능융합공학부 학사정보 기준. 산학협동 인턴은 학부 명시 트랙.

1학년

컴퓨팅 기초 + AI 입문

SW 개발 역량과 AI 기초 개념을 함께 배웁니다. 두 전공 공통 — 1년 동안 AI와 데이터의 결을 모두 만나봅니다.
2학년

전공 선택 — AI vs 데이터

인공지능전공(모델·알고리즘 결)과 데이터사이언스전공(데이터 생태계 결) 중 자기 결을 잡습니다.
3학년

심화 + 산학협동 인턴

머신러닝·딥러닝·영상인식·자연어 / 빅데이터·시각화·아키텍처 — 전공별 심화. 산학협동 프로그램으로 기업 인턴.
4학년

졸업작품 + 자격증 + 진로

캡스톤 프로젝트로 포트폴리오 완성. ADP·ADsP·SQLD·빅데이터분석기사 자격 트랙 + 진로 결정.
졸업

전 산업의 두뇌, 두 전공의 학부

AI 응용 / 특화 AI / 데이터 분석·엔지니어링 / 산업별 빅데이터 / 공공·AI 교육 / 마케팅 / IoT / 대학원 — 8 분야로 향합니다.

PATHWAY · 한 학부에서 8 분야까지

1 학부 → 2 전공 → 8 분야.
한눈에.

한 학부에서 시작합니다. 학년이 올라가면서 인공지능과 데이터사이언스 두 결로 갈리고, 졸업 후 8개 분야 어느 곳으로든 향합니다.

주황색은 한 가지 예시 — 인공지능전공에서 ICT 전 산업 AI 엔지니어로 가는 경로. 다른 7개 분야로도 향할 수 있습니다.

전공

분야

자격 트랙

CREDENTIALS · 자격 트랙

당신은 7개 자격으로
증명할 수 있습니다.

메인 자격은 2개 — ADP·빅데이터분석기사. 그 위에 데이터·SW·클라우드 트랙이 펼쳐집니다. AI·데이터사이언스의 진짜 증명은 자격이 아니라 캡스톤 프로젝트와 인턴 경험이지만, 자격은 진로 진입의 발판입니다.

영역	자격	관련 전공
데이터 분석 ★	ADP (데이터분석 전문가)	데이터사이언스전공
데이터 분석	ADsP (데이터분석 준전문가)	데이터사이언스전공
데이터	SQLD / SQLP	두 전공
빅데이터 ★	빅데이터분석기사	데이터사이언스전공
AI·SW	정보처리기사	두 전공
AI·SW	TensorFlow Developer Certificate	인공지능전공
AI·SW	AWS / Azure / GCP ML 인증	인공지능전공

★ 표시는 영역 메인 자격입니다. 출처: 한국데이터산업진흥원(ADP·ADsP·SQLD), 한국산업인력공단(빅데이터분석기사·정보처리기사), Google·AWS·Microsoft 인증.

HONEST FIT CHECK

솔직한 적합도 진단.

AI는 마법이 아닙니다. 솔직하게 알려드리는 것이 먼저입니다.

✓

잘 맞는 학생

· 인공지능·컴퓨터·미래기술에 관심이 있는 학생
· 인공지능 서비스 기획 및 개발에 관심이 있는 학생
· 빅데이터에 관심이 많은 학생
· 분석적 탐구를 즐기고 데이터를 활용한 응용 서비스 개발에 관심이 있는 학생

✗

잘 안 맞을 수 있는 학생

수학·통계·선형대수 거부감이 큰 학생

AI·데이터사이언스의 기반은 수학입니다. 머신러닝·딥러닝·통계분석 모두 수학 위에 서 있습니다.
"AI = 마법" 기대로 입학하는 학생

AI는 데이터·연산·시간이 누적된 결과물입니다. 마법이 아니라 공학.
단기 트렌드만 보고 진학하는 학생

AI 시장은 빠르게 변합니다. 4년 동안 한 분야에 깊이 들어가는 끈기가 트렌드 추적보다 중요합니다.
윤리·사회 영향에 관심이 없는 학생

학부 슬로건이 "따뜻한 융합 엔지니어"인 이유 — AI의 사회 영향은 학부 정체성의 일부입니다.

DEEP DIVE

더 자세히.

학부 운영

· 인공지능융합공학부: 주간 운영
· 슬로건: 인공지능을 공부하는 따뜻한 융합 엔지니어
· 구성: 인공지능전공 · 데이터사이언스전공 (2 전공)
· 학문 정체성: 4차 산업혁명의 핵심 — AI 모델·알고리즘 + 데이터 생태계
· 특이점: "따뜻한"이 슬로건에 명시 — 윤리·사회 결이 학부 정체성에 포함

전공 — 인공지능전공

· 한 줄: 사람이 하던 일을 기계가 대신하거나 더 뛰어나게 만드는 — AI 자체를 만드는 엔지니어.
· 핵심 영역 — 컴퓨팅·SW 개발 기초
· 핵심 영역 — 머신러닝
· 핵심 영역 — 딥러닝
· 핵심 영역 — 영상인식
· 핵심 영역 — 챗봇·자연어처리
· 핵심 영역 — 게임·로봇 AI
· 핵심 영역 — 산학협동 인턴

전공 — 데이터사이언스전공

· 한 줄: 데이터 생태계 전반(생성·관리·분석·활용)의 문제를 푸는 데이터 전문가.
· 핵심 영역 — 빅데이터 수집·처리·저장
· 핵심 영역 — 데이터 관리·가공
· 핵심 영역 — 데이터 분석
· 핵심 영역 — 데이터 시각화
· 핵심 영역 — 데이터 아키텍처
· 핵심 영역 — IoT 데이터 활용

자주 묻는 질문 (FAQ)

· Q. 컴퓨터공학부와 무엇이 다른가요? → 컴퓨터공학부는 SW에 AI를 응용합니다(앱·웹·정보보호 등에 AI를 붙이는 결). 인공지능융합공학부는 AI 자체와 데이터사이언스가 본진. 응용 개발자 결이면 컴퓨터공학부, 모델·연구·데이터 결이면 인공지능융합공학부.
· Q. 두 전공 중 어떻게 고르나요? → 1학년에 함께 배우고 2학년에 선택. 인공지능전공 = 모델·알고리즘 결, 데이터사이언스전공 = 데이터 생태계 결. 한 학생이 두 전공을 함께 가져가는 경우도 많습니다 (대학원 진학 시 유리).
· Q. 수학·통계가 약하면 안 되나요? → AI·데이터사이언스의 기반은 수학입니다. 선형대수·미적분·통계·확률은 4년 동안 계속 만납니다. 약한 채로 들어와 4년 동안 보강하는 학생도 많지만, 거부감이 크면 무거워집니다.
· Q. 산학협동 인턴은? → 명시된 학부 트랙. 재학 중 기업 인턴 기회. 4학년 진로 결정의 핵심 자산.
· Q. 자격증이 4개 명시된 이유는? → ADP·ADsP·SQLD·빅데이터분석기사가 데이터사이언스의 표준 자격. AI 자격은 표준화 단계라 학부에서 명시하지 않고 클라우드 ML 인증·TensorFlow 인증 등으로 학생이 선택.
· Q. 졸업 후 대학원 비율은? → AI·데이터사이언스 분야는 다른 학부보다 대학원 진학 비율이 높습니다. AI Lab·기업 R&D 진출의 가장 흔한 경로.

문의

· 인공지능융합공학부: 031-280-3984
· 공식 페이지: https://ace.kangnam.ac.kr

출처 일람

· 강남대 학사정보 — 전공소개 (2027학년도 모집요강 기준)
· 강남대 인공지능융합공학부 공식: https://ace.kangnam.ac.kr
· 한국데이터산업진흥원 (ADP·ADsP·SQLD)
· 한국산업인력공단 (빅데이터분석기사·정보처리기사)
· Google·AWS·Microsoft 클라우드 ML 인증
· 워크넷 (한국고용정보원), 한국직업사전

인공지능을 공부하는 따뜻한 융합 엔지니어

인공지능융합공학부

인공지능전공

데이터사이언스전공

인공지능융합공학부 전공별 핵심 교과

인공지능전공

데이터사이언스전공

데이터사이언스 기반 융합 연계전공

데이터 컨설팅 연계전공

인공지능빅데이터 연계전공

공공데이터어낼리틱스 연계전공

두 전공이 여덟 분야로, 전 산업의 두뇌가 됩니다.

ICT 전 산업 AI 엔지니어

특화 AI (영상·자연어·로봇)

데이터 분석·엔지니어링

산업별 빅데이터

공공·AI 교육

웹·마케팅·기획

IoT·임베디드 데이터

대학원·연구

4년이 어떻게 흘러, AI를 짓는 사람이 되는가.

컴퓨팅 기초 + AI 입문

전공 선택 — AI vs 데이터

심화 + 산학협동 인턴

졸업작품 + 자격증 + 진로

전 산업의 두뇌, 두 전공의 학부

1 학부 → 2 전공 → 8 분야. 한눈에.

당신은 7개 자격으로 증명할 수 있습니다.

솔직한 적합도 진단.

잘 맞는 학생

잘 안 맞을 수 있는 학생

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전공 — 인공지능전공

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자주 묻는 질문 (FAQ)

문의

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전 산업의 두뇌가 됩니다.

4년이 어떻게 흘러,
AI를 짓는 사람이 되는가.

1 학부 → 2 전공 → 8 분야.
한눈에.

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