빅데이터·정보보호학과(교육과정)

사회적 요구에 부합한 능력을 갖춘빅데이터·정보보호 전문가 양성

빅데이터와 정보보호 분야에 도전하며 새로운 가치를 창출하는 융복합 인재 양성

빅데이터·정보보호학과는 4차 산업혁명 시대에 걸맞는 IT 기술을 바탕으로 빅데이터를 활용하고, 국가, 기업, 개인 등의 정보를 보호하기 위한 최신 IT 기술의 이론 및 실무 교육을 실시하고 있다.

커리큘럼

2025년 커리큘럼 상세내용 - 학년, 이수구분, 교과목정보(교과목명, 자격, 학점), 개설학기(1, 하계, 2, 동계)를 보여줌
학년	이수 구분	교과목정보			개설학기
학년	이수 구분	교과목명	자격	학점	1	하계	2	동계
1	전공선택	정보보호개론		3	■개설	■개설
1	전공선택	데이터과학입문		3	■개설
1	전공선택	미래사회와미래기술		3	■개설
1	전공선택	빅데이터기초수학		3	■개설
1	전공선택	컴퓨팅사고		3	■개설
1	전공선택	데이터과학실습		3			■개설	■개설
1	전공선택	문제해결프로그래밍입문		3			■개설	■개설
1	전공선택	빅데이터기초프로그래밍		3			■개설	■개설
1	전공선택	암호의이해		3			■개설
1	전공선택	IT기초수학		3			■개설
1	추천교양	모두를위한인공지능		3	■개설
1	추천교양	코딩첫걸음		3	■개설
1	추천교양	교양공학		3			■개설
2	전공선택	코드없이따라하는머신러닝		3	■개설	■개설
2	전공선택	개인정보보호		3	■개설
2	전공선택	데이터구조와활용		3	■개설
2	전공선택	데이터분석과시각화		3	■개설
2	전공선택	빅데이터통계분석		3	■개설
2	전공선택	핀테크보안		3	■개설
2	전공선택	AI학습데이터구축방법론		3	■개설
2	전공선택	공간데이터분석		3			■개설
2	전공선택	블록체인과암호화폐		3			■개설
2	전공선택	실용데이터전처리		3			■개설
2	전공선택	코딩테스트입문		3			■개설
2	전공선택	GitHub포트폴리오		3			■개설
2	추천교양	AI그래픽기초		3	■개설
2	추천교양	AI클라우드기초		3			■개설
3	전공선택	인공지능개론		3	■개설	■개설
3	전공선택	강화학습과현대인공지능		3	■개설
3	전공선택	디지털포렌식		3	■개설
3	전공선택	블록체인과데이터분석		3	■개설
3	전공선택	비트코인원리와실습		3	■개설
3	전공선택	생성형AI활용		3	■개설
3	전공선택	시스템및네트워크보안		3	■개설
3	전공선택	데이터모델링과SQL(SQLD)		3			■개설
3	전공선택	딥러닝		3			■개설
3	전공선택	사이버보안		3			■개설
3	전공선택	사이버수사		3			■개설
3	전공선택	이더리움실습과응용		3			■개설
3	전공선택	인터넷보안		3			■개설
3	전공선택	코딩테스트실습		3			■개설
3	전공선택	문제해결알고리즘		3
4	전공선택	데이터분석준전문가(ADsP)		3	■개설
4	전공선택	머신러닝		3	■개설
4	전공선택	보안관제서비스		3	■개설
4	전공선택	정보보안관리및법규		3	■개설
4	전공선택	AI산업전략		3	■개설
4	전공선택	NFT와WEB3.0		3	■개설
4	전공선택	빅데이터분석실무		3			■개설
4	전공선택	챗GPT와자연어처리		3			■개설
4	전공선택	해킹과보안		3			■개설
4	전공선택	AI창의융합전략		3			■개설
4	전공선택	AWS클라우드실습프로젝트		3			■개설

교과목소개

교과목소개 - 교과목명, 교과목소개를 나타낸 표
교과목명	교과목 소개
강화학습과현대인공지능 (Reinforcement Learning and Modern Artificial Intelligence)	인공지능의 핵심 분야 중 하나인 강화학습은 머신과 환경이 상호작용하면서 스스로 학습하는 방법론으로, 인공지능의 미래를 이끌어갈 핵심 기술 중 하나이다. 본 교과목에서는 강화학습의 기본 개념과 원리를 이해하고, 강화학습 알고리즘의 종류와 특징을 이해한 후, 강화학습 알고리즘을 사용하여 실제 문제를 해결하는 경험을 갖도록 한다.
개인정보보호 (Personal Information Protection)	인터넷 기술이 발달하면서부터 사이버 상에서 개인정보가 무방비로 노출되어 그 피해 규모가 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 이러한 위험 상황에 대비하기 위해서는 무엇보다도 개인정보보호 기술의 구축이 시급하다. 본 과목에서는 개인정보 개념, 제도적/법률적 개인정보 보호, 개인정보 보호 기반 기술, 암호시스템, 접근통제 기술, 네트워크 보안 기술, 시스템 보안, 개인정보보호 기술 등의 학습을 목표로 한다.
공간데이터분석 (Geographic Data Analysis)	다양하고 수많은 공간 데이터가 공공 데이터로 활용될 수 있도록 공개되고 있으며, 이러한 공간 데이터를 분석하여 공간 측면에서의 다양한 가치를 찾고, 통찰력을 찾는 학습을 진행할 필요가 있다. 본 교과목에서는 공간 데이터를 분석하기 위한 오픈소스 도구를 활용하여 데이터를 분석하고, 시각화 실습을 진행하며 공간 데이터를 분석하기 위한 실습 능력을 갖추기 위한 학습을 진행하고자 한다.
데이터과학실습 (Data Science Programming)	본 교과목의 수준은 데이터 과학 분야의 입문 단계이며, 데이터 과학에 특화된 프로그래밍 언어를 학습하고, 이를 바탕으로 데이터를 수집하고 분석하는 등의 과정을 실습으로 진행하며, 이에 대한 과제 등을 통해 교육목표를 달성한다.
데이터과학입문 (Introduction to Data Science)	수많은 데이터가 쏟아지는 시대에서 가치 있는 데이터를 찾아내고, 분석하고, 가공하는 일은 매우 중요하다. 이러한 시대에 데이터를 분석하는 방법들 중 많은 것들은 통계학에 그 바탕을 두고 있다. 본 교과목에서는 통계학을 수식으로 접근하기보다는 사회, 경제, 의학, 금융, IT 등 여러 분야에서 데이터로부터 어떤 의미 있는 정보들을 얻을 수 있는지에 관해 학습한다.
데이터구조와활용 (Data Structures and Utilization)	현대 사회에서는 다양한 분야에서 복잡한 문제들이 지속적으로 발생하며, 이러한 문제들을 효과적으로 해결하기 위해 프로그래밍을 통한 접근은 매우 유용하다. 본 교과목에서는 문제를 해결하기 위해 필요한 데이터 구조 지식을 학습하고, 이러한 것들을 기반으로 문제를 해결할 수 있는 기본 능력을 학습하고자 한다.
데이터모델링과SQL(SQLD) (SQL Developer)	데이터 모델링에 대한 지식을 바탕으로 데이터베이스에 직접 접근할 수 있는 언어인 SQL(Structured Query Language)을 다룰 수 있는 개발자가 점차 주목을 받고 있다. 본 교과목에서는 데이터 구조의 근간인 데이터 모델링에 대한 이해를 바탕으로 SQL을 이해하고 활용할 수 있는 능력을 학습하고자 한다.
데이터분석과시각화 (Data Analysis and Visualization)	방대한 양의 빅데이터에서 볼 수 없었던 데이터 가치를 찾고 통찰력(Insight)을 얻기 위해 필요한 시각화를 학습할 필요가 있으며, 잘못된 데이터 시각화가 가지는 다양한 위험요소를 이해하고 실습함으로 왜곡된 의미 전달을 방지하는 학습이 필요하다. 본 교과목에서는 공공 및 Kaggle 등의 다양한 공개 데이터를 활용해 기초 데이터 분석 및 시각화 사례에 대해 학습하고자 한다.
데이터분석준전문가(ADsP) (Advanced Data Analytics Semi-Professional)	데이터를 활용하기 위해 처리하고 분석하는 능력은 생산성을 향상시키고 새로운 가치를 창출하는 등 점차 주목을 받고 있다. 본 교과목에서는 데이터 분석의 프로세스를 이해하고, 분석 과정을 체계화 및 구체화하며, 데이터 분석 과정을 이해하는 능력을 학습하고자 한다.
디지털포렌식 (Digital Forensics)	디지털 포렌식은 PC나 노트북, 휴대폰 등 각종 저장매체 또는 인터넷 상에 남아 있는 각종 디지털 정보를 분석하여 범죄 단서를 찾아내는 수사기법을 의미한다. 본 과목은 디지털 포렌식 전문가 1급과 2급의 자격증 과목으로서 사이버 범죄가 증가함에 따라 그 중요도가 지대하다고 말할 수 있다. 본 과목에서는 디지털 포렌식에 필요한 배경 지식, 디지털 포렌식을 수행하기 위한 핵심 지식, 디지털 포렌식을 수행하기 위한 각종 절차 등의 학습을 목표로 한다.
딥러닝 (Deep Learning)	본 교과목에서는 학생들이 딥러닝의 개념을 이해하고, 이를 실습을 통해 구현 능력을 키우는 것을 목표로 한다. 딥러닝의 기초적인 개념부터 시작하여 최신의 트렌드에 대한 이해를 진행하며, 이와 병행하여 파이썬을 사용하여 실제 딥러닝 모델을 활용할 수 있도록 학습하고, 이를 기반으로 학생들이 딥러닝에 대한 개념뿐만 아니라 구현 능력까지 실습을 통해 습득하는 것을 목표로 한다.
머신러닝 (Machine Learning)	본 교과목에서는 학생들이 머신러닝의 개념을 이해하고, 이를 실습을 통해 구현 능력을 키우는 것을 목표로 한다. 머신러닝의 기초적인 개념부터 시작하여 최신의 트렌드에 대한 이해를 진행하며, 이와 병행하여 파이썬을 사용하여 실제 머신러닝 모델을 활용할 수 있도록 학습하고, 이를 기반으로 학생들이 머신러닝에 대한 개념뿐만 아니라 구현 능력까지 실습을 통해 습득하는 것을 목표로 한다.
문제해결알고리즘 (Problem-Solving Algorithms)	현대 사회에서는 다양한 분야에서 복잡한 문제들이 지속적으로 발생하며, 이러한 문제들을 효과적으로 해결하기 위해 프로그래밍을 통한 접근은 매우 유용하다. 본 교과목에서는 문제를 해결하기 위해 필요한 알고리즘 지식을 학습하고, 이러한 것들을 기반으로 문제를 해결할 수 있는 기본 능력을 학습하고자 한다.
문제해결프로그래밍입문 (Introduction to Problem-Solving Programming)	현대 사회에서는 다양한 분야에서 복잡한 문제들이 지속적으로 발생하며, 이러한 문제들을 효과적으로 해결하기 위해 프로그래밍을 통한 접근은 매우 유용하다. 본 교과목에서는 문제해결 프로그래밍을 시작하기 위해 필요한 파이썬 프로그래밍 언어의 핵심 문법을 학습하고, 실습을 통해 학생들의 프로그래밍 능력을 학습하고자 한다.
미래사회와미래기술 (Future Society and Future Technology)	기후 변화, 1인 가구 증가, 고령화 등 미래의 메가 트렌드를 이해하는 것은 중요한 일 중 하나이다. 본 교과목에서는 미래의 메가 트렌드 변화를 이해하고, 그 변화에 맞추어 활용될 수 있는 AI, 로봇, 자율주행 등의 기술 사례를 소개하여 미래의 다양한 기술 적용 가능성을 학습하고자 한다.
보안관제서비스 (Security Management Service)	보안관제서비스는 고객의 정보기술 자원 및 보안 시스템에 대한 운영 및 관리를 전문적으로 수행하여 각종 침입에 대해 중앙 관제 센터에서 실시간으로 감시 및 분석, 대응하는 서비스를 의미한다. 구체적인 서비스로는 보안 솔루션 관리, 보안 네트워크 장비 관리, 서비스 관리, 서버 관리, 백업 복구 등이 있다. 본 과목에서는 보안관제서비스 개념, 침입차단시스템(IDS), 침입 방지 시스템(IPS), 바이러스 차단 시스템, 취약점 진단 시스템 등에 관한 학습을 목표로 한다.
블록체인과데이터분석 (Blockchain and Data Analysis)	블록체인은 2008년 사토시 나카모토의 비트코인 이후 탈중앙화된 분산 원장, 스마트 컨트랙트, 디앱(Dapp) 등 다양한 사회 전반에 걸친 다양한 응용환경을 보인다. 블록체인 기술이 응용환경에 적합하게 변화됨에 따라 블록체인에서 발생하는 다양한 데이터의 기본 개념 및 원리에 대해 학습하며 이후, 블록체인 데이터를 다각도에서 분석함으로써 블록체인 데이터 분석 능력을 학습한다.
블록체인과암호화폐 (Blockchain and Cryptocurrency)	최근 정부는 토큰증권 발행과 유통을 제도권에서 허용하는 가이드라인를 발표함에 따라 블록체인과 암호화폐 기술을 활용한 새로운 디지털자산 시장이 열리고 있다. 기존 블록체인 기반 비즈니스 확대와 암호화폐 기반 금융상품이 출현하고 있지만 암호화폐 거래의 불공정거래와 가상자산 해킹으로 인한 피해도 발생하고 있다. 이에 NFT, STO, 스테이블코인, CDBC 등 가상자산의 핵심을 학습하고 안전한 가상자산 시장을 운영하기 위한 보안대책을 학습한다.
비트코인원리와실습 (Bitcoin Principles and Practice)	비트코인(Bitcoin)은 블록체인(blockchain) 기술을 기반으로 한 암호화폐로, 암호화폐에서 상징적인 역할을 하고 있어 동작 원리 및 사용 방법에 대한 학습이 필요하다. 본 교과목에서는 비트코인의 동작 원리에 대해서 학습하고, 동작 원리를 기반으로 실습을 통해 비트코인을 실제 사용해 보고 지갑 관리에 필요한 역량을 학습하고자 한다.
빅데이터기초수학 (Mathematics for Big Data)	본 교과목에서는 학생들이 빅데이터, 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝 등 데이터 과학 전반에 걸쳐 필요로 하는 기본적인 수학 지식을 함양하는 것을 목표로 한다. 수학적 지식을 이론적으로 이해하고 손으로 푸는 과정에서 그치지 않고, 컴퓨터 기반 도구들을 활용하여 학생들에게 눈으로 확인하는 과정을 병행하여 학생들의 수학적 개념 이해를 돕고자 한다.
빅데이터기초프로그래밍 (Programming for Big Data)	본 교과목에서는 학생들이 빅데이터를 다루기 위해 필요한 기본적인 프로그래밍 능력을 키우는 것을 목표로 한다. 먼저 파이썬의 기본적인 문법들을 익히고, 파이썬에서 빅데이터를 전처리하고 시각화할 수 있는 다양한 라이브러리들의 사용법을 학습하며, 이를 기반으로 학생들이 빅데이터를 다루기 위한 기본적인 능력을 실습을 통해 습득하는 것을 목표로 한다.
빅데이터분석실무 (Big Data Analysis in Practice)	빅데이터에 대한 이해를 기반으로 한 빅데이터 분석 기획, 탐색, 모델링 및 결과 해석 능력은 점차 중요해지고 있다. 본 교과목에서는 빅데이터로부터 유용한 정보를 찾고 결과 예측을 위해 필요한 핵심 요소들을 수행할 수 있는 능력을 학습하고자 한다.
빅데이터통계분석 (Statistics for Big Data)	빅데이터는 현대 사회에서 중요한 역할을 하는 데이터의 한 형태로, 이를 통계적으로 분석하고 이해하는 능력은 다양한 분야에서 필수적이다. 본 교과목에서는 데이터 탐색의 기초부터 시작하여, 다양한 통계기법을 통해 데이터의 숨겨진 패턴과 정보를 발견하는 방법에 대해 학습하고자 한다.
사이버보안 (Cyber Security)	본 과목은 사이버 상의 개인 정보보보 침해, 사이버 범죄, 국가 간의 사이버 테러, 사이버 수사 등의 대상이 되는 사이버 보안시스템의 전반적인 분야를 학습한다. 사이버 침해와 재난 등으로부터 신뢰성 있게 존재할 수 있는 사이버 시스템 구축을 목표로 삼으며 사이버 상의 정보시스템 설계, 구현, 융합 등에 요구되는 보안 기술과 응용 심리학, 조직 이론, 법률, 정책 등에 관한 내용을 체계적으로 학습하는 것을 목표로 한다.
사이버수사 (Cyber Investigation)	정보통신네트워크가 복잡해짐에 따라 사이버범죄 건수가 증가하고 있고 그 수단과 방법이 더욱 교묘해지고 있다. 특히 클라우드컴퓨팅, 빅데이터, SNS 등의 정보네트워크 환경 변화로 인해 이와 관련된 사이버범죄 수사도 더욱 어려워지고 있는 실정이다. 디지털포렌식을 이용한 사이버수사로 인한 사생활 침해, 디지털 증거능력 인정 여부 등이 수사 실무에 많은 쟁점이 되고 있다. 본 과목은 사이버 범죄의 개념, 유형과 사이버 수사 절차 등에 대한 전반적 내용을 학습하고, 사이버 수사에서 필요한 디지털 증거 능력, 디지털포렌식, 정보보안 감사, 압수·수색 절차 등과 이와 관련한 법적 근거 등에 관한 학습을 목표로 한다.
생성형AI활용 (Generative AI Applications)	생성형 AI는 현대 인공지능 분야에서 중요한 도구로 빠르게 부상하고 있다. 본 교과목에서는 생성형 AI 기술의 대표적인 예인 챗GPT, 코파일럿 등을 중심으로 학습한다. 학생들은 이러한 인공지능 도구들을 활용하여 프로그래밍의 효율성을 향상시키고, 다양한 문제 해결에 AI의 도움을 받는 방법을 실습을 통해 경험한다.
시스템및네트워크보안 (System and Network Security)	본 교과목에서는 운영체제, 클라이언트 보안, 서버 보안 등 시스템 보안과 관련된 부분과 함께 네트워크 개요 및 장비, 네트워크 관리, 침입탐지/방지/차단 시스템, 네트워크 보안 동향 등 네트워크 보안과 관련된 부분을 학습하는 것을 주된 교육목표로 둔다.
실용데이터전처리 (Practical Data Preprocessing)	빅데이터와 같은 방대한 데이터는 생성단계부터 사용방법이나 용도를 바탕으로 수집되지 않는게 현실이며, 따라서 수집된 데이터는 분석 또는 인공지능 훈련용으로 사용하기 전에 처리 과정이 필요하다. 본 교과목에서는 텍스트, 이미지, 자연어, 오디오 등 다양한 데이터 종류와 사용방법에 따른 전처리 기법을 학습하고자 한다.
암호의이해 (Introduction to Cryptography)	우리는 일상 생활에서 정보 통신의 발달로 인한 다양한 서비스를 제공받고 있지만 간혹 관련 서비스에 불편함을 느끼거나 중요 정보 및 프라이버시 관련 보안 사고도 종종 발생하고 있다. 현존하는 여러 사이버 공격으로부터 정보를 보호하기 위한 기술이 암호시스템이다. 본 수업에서는 암호 알고리즘의 기본 원리를 이해하고, 최신 암호 기술의 동향을 확인해 보고자 한다.
이더리움실습과응용 (Ethereum Practice and Applications)	이더리움(Ethereum)은 비트코인(Bitcoin) 다음으로 대표적인 블록체인(Blockchain)으로 스마트컨트랙트(Smart Contract)를 특징으로 하며, 이에 대한 이해를 위해 이론적 학습 및 실습이 필요하다. 본 교과목에서는 이더리움의 동작 원리 및 스마트컨트랙트에 대해서 이론적으로 학습하고, 실습을 통해 이더리움을 실제 사용해 봄과 함께 실제 스마트컨트랙트를 직접 발행할 수 있는 역량을 학습하고자 한다.
인공지능개론 (Introduction to Artificial Intelligence)	현대 사회에서는 다양한 분야에서 인공지능의 응용이 지속적으로 확대되고 있다. 이러한 환경에서 인공지능 기술을 효과적으로 이해하고 활용하기 위한 기본적인 지식은 필수적이다. 본 교과목에서는 인공지능의 기본 원리와 개념을 학습하고, 이러한 지식을 바탕으로 다양한 문제 상황에서 인공지능을 적용할 수 있는 기본 능력을 학습하고자 한다.
인터넷보안 (Internet Security)	오늘날 세계는 인터넷으로 연결되어 세계 곳곳의 데이터를 액세스 할 수 있게 됨에 따라 우리가 사는 이 세상은 지구촌이라는 이름을 가지게 되었다. 인터넷이 이렇게 편리하지만 그것의 부작용도 만만치 않다. 인터넷을 통해 권한이 없는 컴퓨터 시스템 접근이나 위험에 노출되고 있다. 본 과목에서는 인터넷을 통한 컴퓨터시스템의 침해를 막기 위한 기술 습득을 목표로 하며 인터넷 개요, 라우터, 방화벽, 바이러스 검사 프로그램, 악성 코드 검사 프로그램 등에 관한 학습을 목표로 한다.
정보보안관리및법규 (Information Security Management and Regulations)	본 과목은 크게 두 분야, 즉 정보보안 관리와 정보보안 법규로 구성된다. 정보보안 관리 분야에서는 정보보안관리 개념, 정보보안 정책 및 조직, 위험관리, 대책구현 및 운영, 업무연속성 관리, 관련 표준/지침 등의 학습을 목표로 한다. 정보보안 법규 분야에서는 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률, 정보통신기반 보호법, 정보통신산업 진흥법, 전자서명법, 개인정보보호법 등의 학습을 목표로 한다.
정보보호개론 (Fundamentals of Information Security)	'정보보호 개론’ 과목은 정보보호에 관한 전반적인 내용을 학습한다. 본 과목에서는 정보보호 개념, 암호의 세계, 암호의 역사 등을 학습한 후에 대칭키 암호와 공개키 암호 등에 관한 기술을 학습한다. 또한 시스템 보안과 네트워크 보안, 인증 등의 학습을 목표로 하며 인적정보 보호, 물리적 정보보호, 재난 복구 계획, 접근 통제 등에 관해 학습한다.
챗GPT와자연어처리 (ChatGPT and Natural Language Processing)	현대 인공지능 분야에서 딥러닝과 자연어 처리는 매우 중요한 역할을 하고 있다. 본 교과목에서는 딥러닝 및 자연어 처리의 기본 원리와 최신 기술에 대한 심화 학습을 진행하며, 이론적인 지식 습득뿐만 아니라 실습을 통해 자연어 처리 기술을 활용하는 경험을 갖도록 한다.
컴퓨팅사고 (Computational Thinking)	컴퓨팅 사고는 문제 해결과 프로그래밍에 접근하는 핵심적이고 기본적인 사고 방식으로, 현대 사회에서 다양한 문제 상황을 효과적으로 분석하고 해결하는 데 필수적이다. 본 교과목에서는 컴퓨팅 사고가 무엇인지 살펴보고, 다양한 환경과 문제들로부터 효과적인 문제 해결 능력을 학습하고자 한다.
코드없이따라하는머신러닝 (No-Code Machine Learning)	본 교과목에서는 학생들이 머신러닝의 기본 개념을 이해하고, 실습을 통해 머신러닝을 활용해보는 것을 목표로 한다. 이때 가급적 텍스트 기반의 코드 구현을 배제하고, 블록 코딩 기반 또는 도구 기반으로 실습을 진행하고자 하며, 학생들이 머신러닝 실습을 따라해보는 형태로 학습을 진행한다.
코딩테스트실습 (Coding Test Practice)	본 교과목에서는 학생들이 프로그래밍 언어를 사용하여 코딩 테스트에 나오는 다양한 문제들을 해결할 수 있는 능력을 키우는 것을 목표로 하고 있으며, 본 교과목을 듣기 전에 프로그래밍 언어의 기본적인 구현 능력(조건문, 반복문, 함수, 배열/리스트 등), 기본적인 자료구조의 사용 능력 등이 필요하다. 이러한 능력들을 기반으로 코딩 테스트에 나오는 다양한 문제를 실습을 통해 학습한다.
코딩테스트입문 (Introduction to Coding Test)	본 교과목에서는 학생들이 프로그래밍 언어를 사용하여 코딩 테스트에 나오는 기본적인 문제들을 해결할 수 있는 능력을 키우는 것을 목표로 하고 있으며, 본 교과목을 듣기 전에 프로그래밍 언어의 기본적인 구현 능력(조건문, 반복문, 함수, 배열/리스트 등)이 필요하다. 이러한 구현 능력을 기반으로 코딩 테스트 입문 수준의 문제를 해결하는 데 자주 사용되는 기본적인 자료구조의 사용법을 익히고, 이를 기반으로 다양한 코딩 테스트 입문 문제들을 실습을 통해 학습한다.
핀테크보안 (Fintech Security)	블록체인, 인공지능, 빅데이터, 클라우드, 사물인터넷 등 혁신기술이 산업 전분야에 접목되어 새로운 비즈니스와 생태계가 조성되고 있다. 특히 금융에서 활발하게 기술융합이 이루어지고 있으며, 핀테크 비즈니스라는 혁신적인 금융플랫폼과 서비스가 출현하고 있다. 본 교과목에서는 보다 간편하고 신속한 핀테크 비즈니스와 진화하는 디지털 해킹 기술을 이해하는 것을 목표로 한다.
해킹과보안 (Hacking and Security)	과목명에서 알수 있듯이 공격과 방어의 의미를 갖는 과목입니다. 정보화 사회가 도래한 이 후 보안에 대한 중요도 또한 매우 큰 비중을 차지하고 있습니다. 시스템들은 운영체제의 버그나 아니면 관리자의 실수 또는 프로그램을 통한 해킹등 여러수단에 의하여 해킹을 당하고 있습니다. 이러한 방법들을 방어하는 방법에 대하여 공부할 예정입니다.
AI산업전략 (AI Industry Strategy)	본 과목은 인공지능(AI)이 산업 전반에 미치는 영향을 분석하고, 이를 기반으로 AI를 활용한 산업전략을 설계하는 능력을 향상하고자 한다. 특히 AI 전환 기업(例: 마이크로소프트, 애플, 엔비디아, 알파벳, 아마존, 메타 등)들의 사업 특성을 분석하여 자본이 집중되고 있는 전략적 시사점을 기반으로 생성형 AI의 다양한 사례학습을(例: 영화, 자율차, 금융, 반도체, 메타버스 등) 기반으로 산업 분야에 적용할 수 있는 맞춤형 사업전략, 기술전략, 마케팅전략 등을 개발하는 과정이다.
AI창의융합전략 (AI Creative Convergence Strategy)	본 과목은 인공지능(AI) 기술을 다양한 분야(例: 헬스케어, 자율차, 로봇, 메타버스, 광고·마케팅, 금융서비스, 유통, 스마트교육, 스마트 홈 등)와 창의적으로 융합하여 새로운 비즈니스 모델과 혁신적인 문제 해결 방법을 모색하는 내용을 다룰 예정이다. 학생들은 AI와 인간의 협업, 데이터 기반 전략 수립, 그리고 산업 간 융합을 학습하게 된다. 따라서 본 과목은 인공지능 활용을 통해 경영 혁신 스토리, AI 시대와 인간의 경영, AI 학계와 산업계의 역할, 기업에서 AI를 성공적으로 적용한 사례, 협업 AI 등에 대한 학습을 통해 현장에서 실무적인 감각과 응용 능력을 키워 신사업 및 창업 발굴의 역량을 향상하고자 한다.
AI학습데이터구축방법론 (AI Learning Data Construction Methodology)	본 교과목에서는 인공지능(AI) 모델 학습을 위한 데이터를 구축하고 관리하는 방법론을 체계적으로 배우고자 한다. AI 기술의 발전에 따라 데이터의 중요성이 점점 더 부각되고 있으며, 이 과목에서는 다양한 유형의 학습 데이터를 수집하고, 정제하며, 라벨링하는 전 과정을 다루며, 데이터 품질을 평가하고 가명처리 및 데이터 변환, 저장, 배포 등의 핵심 기술을 학습하고자 한다.
AWS클라우드실습프로젝트 (AWS Cloud Practical Project)	인공지능 분야의 종합적인 지식과 기술을 기반으로 실제 프로젝트에 적용하여 학생들이 문제를 직접 해결해보는 경험이 점차 중요해지고 있다. 본 교과목에서는 실제 현장의 문제나 이슈 등을 인공지능 기술로 해결하는 프로젝트를 학생이 스스로 수행하여 인공지능 분야를 더 잘 이해할 수 있는 경험을 갖도록 한다.
GitHub포트폴리오 ( GitHub Portfolio)	현대 IT 산업에서 개발자나 엔지니어의 기술 능력을 평가하는 데 있어 포트폴리오가 중요한 역할을 하고 있다. 본 교과목에서는 학생들이 자신의 기술 능력과 프로젝트 경험을 체계적으로 GitHub에서 관리하고, 이를 취업이나 이직 시 포트폴리오로 활용할 수 있도록 지도한다.
IT기초수학 (Basic Mathematics for IT)	IT 및 이공계 기본기술 및 응용기술을 이해하기 위한 기본적인 수학 이론을 학습한다. 군인 혹은 이과 역량이 약한 학생을 대상으로 하여 가장 필수적인 기본 수학을 쉽게 알려주는 것을 목표로 한다. 본 과정을 통해 국방기술 분야에 적용된 IT 및 이공계 기술의 이해도를 높이는데 목표를 두고 있으며 최근 각광받고 있는 인공지능, 빅데이터 기술에 활용되는 수학 지식 교육도 목표로 한다.
NFT와WEB3.0 (NFT and Web3)	개인화되고 지능화된 Web 3.0 시대를 맞이하여 Web 3.0에서는 블록체인과 NFT 등이 핵심 기술로 사용되고 있음. 본 교과목에서는 블록체인, NFT, 그리고 이들 기술을 기반으로 구성된 Web 3.0 등의 개념을 이해하기 위해 필요한 내용을 학습하고자 한다.