KAIST 마이크로 디그리 공고문

명칭	(국문) 기초 기계학습 마이크로 디그리 (영문) Micro Degree on Basic Machine Learning
운영단위	학부(과)/센터명		데이터사이언스 대학원
운영분야	기계학습 근본적 원리의 기초 교육을 관련 대학원 지망생 및 현업 경험자들의 수요에 맞추어 제공할 수 있는 마이크로 디그리
배경	기계학습은 4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나이며, 기계학습을 활용한 다양한 변혁이 산업에서 일어나고 있음. 현재 기계학습의 기초 교육은 사설 교습소 및 학습자의 온라인 강의학습에 의존하고 있으며, 피상적인 기계학습의 교육이 많이 이루어지고 있음. 그러나 산업현장에 기계학습을 적용하기 위해서는 기계학습의 근본 원리의 이해에서 발현되는 방법론 적용 및 문제 해결 능력이 필요하며, 이런 기계학습의 기본 원리에 대한 교육이 일반 재직자 및 구직자들에게 필요함
대상자	❏ 과정특성 ❍ 기계학습의 기초를 확률 및 통계 이론, 프로그래밍 구현 단계 등으로 강의하는 과정 ❍ 기초 프로그래밍 능력과 대학교 1학년 수준의 수학 지식을 가정하여, 대학원 지망생 및 관련 분야 종사자를 대상으로 강의하는 내용 ❍ 단순 라이브러리 호출 및 기계학습의 단순 구성은 지양하며, 기계학습 구동의 내부 원리를 전달하는 원리 중심의 수업 ❍ 제시된 마이크로 디그리의 수강을 완결할 경우, 수료증을 데이터사이언스 대학원 입학서류에 우수성 입증자료로 추가할 수 있으며, 데이터사이언스 대학원 입학 시 졸업요건 학점으로 전환(최대 6학점)될 수 있음
교육내용 (요약)	기계학습의 기초를 확률 및 통계 이론, 프로그래밍 구현 단계 등으로 강의하는 과정 ❍ 기초 프로그래밍 능력과 대학교 1학년 수준의 수학 지식을 가정하여, 대학원 지망생 및 관련 분야 종사자를 대상으로 강의하는 내용 ❍ 단순 라이브러리 호출 및 기계학습의 단순 구성은 지양하며, 기계학습 구동의 내부 원리를 전달하는 원리 중심의 수업 ❍ 데이터 구조, 분석 및 프로그래밍 영역 (2과목) ❍ 인공지능 및 기계학습 영역 (2과목)
교육운영	KAIST Open Online Course (KOOC) 온라인 강좌 시청 (64 시간) 대면/비대면 하이브리드 실시간 강의 및 실습 (44 시간, 서울 KAIST 도곡캠퍼스) 대면/비대면 시험 혹은 수행 평가 (4 시간)
이수요건	전체 4과목의 학점 등급제(Letter Grade) 이수 완료 및 전과목 D 이상 ❍ 개별 과목의 학점 부여 : ABCDF제 ❍ 온라인 강의 이수율 ❍ 대면/하이브리드 강의 참여율 ❍ 최종 평가 점수
지원방법	마이크로디그리에 대한 지원 의사를 담은 email을 아래의 주소로 전달 <gsds.kaist@gmail.com> : 첨부파일 – 본인의 이력서 혹은 CV - 지원마감 : 22. 09. 01. 1800시까지 위 이메일 주소로 전달 별도의 선발과정은 없으며, 수업의 진행을 통해 일정 수준 이상의 성취도를 얻은 수강생들에게 수료증을 수여함.
이수기간	운영기간	2022. 09. 26 ~ 2023. 04. 31
	교육시간	112시간
	총 이수학점	12학점		교육장소	온라인/대면
수강료	1,000,000원 (자비부담 400,000원, KAIST지원 600,000원)

❏ 교육과정(커리큘럼)

과목	교육일자	시간	내용	담당 교수	수업 방식	학점	학점인정가능여부	대응 과목
1	22.09.26 -23.01.31	온라인교육 (16 시간) 대면교육및평가 (12 시간)	데이터 구조 및 분석	문일철	온라인/ 하이브리드	3 ABCDF	X	IE260 데이터구조 및 분석
2	22.10.24 -23.02.28	온라인교육 (16 시간) 대면교육및평가 (12 시간)	데이터사이언스 프로그래밍	문일철	온라인/ 하이브리드	3 ABCDF
3	23.02.01 -23.04.31	온라인교육 (16 시간) 대면교육및평가 (12 시간)	인공지능 및 기계학습개론	문일철	온라인/ 하이브리드	3 ABCDF	O	IE661 인공지능 및 데이터마이닝 응용
4	23.02.01 -23.04.31	온라인교육 (16 시간) 대면교육및평가 (12 시간)	강화학습	신하용	온라인/ 하이브리드	3 ABCDF	O	IE540 동적계획법과 강화학습

※ 상기 교육 일정 및 강사진 구성은 학교의 사정에 따라 변경될 수 있음.

※ 과목별 학점 부여방식 및 학점 인정 시 부여한 학점 치환방법 기술 필요.

❏ 교육내용 구성

❍ 과목 1 : 데이터 구조 및 분석

- 본 교과목은 데이터를 컴퓨터 프로그래밍 및 소프트웨어 구현에 있어서, 어떻게 구조화하며, 시간복잡도 및 공간복잡도를 고려하여 저장, 연산, 분석을 수행할 수 있는지를 다룹니다. Python을 활용하여, 데이터의 기초적 핸들링을 실습을 통해서 알아보는 과정입니다.

❍ 과목 2 : 데이터사이언스 프로그래밍

- 데이터의 연산 및 처리를 인공지능, 기계학습 및 통계적 방법론으로 확장하여 분석하기 위하여, 본 교과목은 각종 프로그래밍 라이브러리 및 병렬화 처리기법을 활용하는 기술에 대해 강의합니다. Python의 NumPy, Scikit-Learn 및 각종 Plotting 방법론에 대해 알아보고, 이를 TensorFlow, PyTorch 등을 활용한 최신 프로그래밍 기법으로 연결하는 내용을 다룹니다.

❍ 과목 3 : 인공지능 및 기계학습 개론

- 본 교과목은 인공지능 및 기계학습의 이론을 확률, 통계 및 수리적 모델링의 관점에서 기초부터 살펴보며, 전통적 방법론에서 인공신경망 기법까지의 다양한 분석 모델의 작동 원리와 가정사항을 다룹니다. 이 과정을 통해서, 단순히 분석 모델을 적용하는 차원에서, 분석 모델이 어느 상황에서 어떻게 동작하며, 어떻게 변형해 나갈 수 있는지를 깨우치게 됩니다.

❍ 과목 4 : 강화학습

- 본 교과목은 동적 의사결정의 수학적 공식을 MDP(Markov Decision Process)로 제공하고 MDP에 대한 솔루션으로 동적 프로그래밍을 소개합니다. 또한 상태 전이나 보상 기능을 모르는 경우 환경과의 상호 작용을 통해 학습할 수 있는 모델 없는 강화 학습 방법을 도입할 예정입니다. 심층 강화 학습 및 정책 기반 방법을 포함하여 최근에 개발된 알고리즘을 강조합니다.

❏ 교육과정 평가방안

❍ 과목 1 : 데이터 구조 및 분석

- 온라인 강의 수강 100% 이상

- 대면/하이브리드 교육 참석 80% 이상

- 최종평가 참여

❍ 과목 2 : 데이터사이언스 프로그래밍

- 온라인 강의 수강 100% 이상

- 대면/하이브리드 교육 참석 80% 이상

- 최종평가 참여

❍ 과목 3 : 인공지능 및 기계학습 개론

- 온라인 강의 수강 100% 이상

- 대면/하이브리드 교육 참석 80% 이상

- 최종평가 참여

- 데이터사이언스 대학원 졸업인정 요건 이수

: 학점 등급 B이상 및 이수인정 시험 통과

❍ 과목 4 : 강화학습

- 온라인 강의 수강 100% 이상

- 대면/하이브리드 교육 참석 80% 이상

- 최종평가 참여

- 데이터사이언스 대학원 졸업인정 요건 이수

: 학점 등급 B이상 및 이수인정 시험 통과

❏ 모집계획

구분	내용
입학요건	기계학습의 기초를 배우고 싶은 대학원 지망생 및 관련 분야 종사자 대학교 1학년 수준의 수학(행렬, 미적분학) 지식 보유자 Python 프로그래밍 지식 보유자
수강료	1,000,000원 (자비부담 400,000원, KAIST지원 600,000원)
모집일정	모집공고	2022. 09. 02 – 2022. 09. 21
	원서접수	2022. 09. 02 – 2022. 09. 21

❏ 과정이수

구분	내용
이수요건	전체 4과목의 학점 등급제(Letter Grade) 이수 완료 전과목 D 이상의 학점
이수증	한국과학기술원 총장 명의의 이수증 수여