• 바이오포토닉스 - 기초핵심
• 바이오포토닉스 기술에 대한 기본 개념과 응용에 대해 학습하며, 최신 연구 동향 및 의료기기 개발에서의 바이오포토닉스 적용 예를 학습한다. 생체 이미징 및 진단 기술이 실제 의료 현장에서 어떻게 사용되는지에 대해 이해한다.

• 반도체소자및센서공학 - 기초핵심
• 반도체 소자의 물리적 원리와 설계, 제작 공정을 학습하며, 이를 기반으로 다양한 센서의 동작 원리와 응용을 탐구한다.

• 반도체소자특성분석 1 - 기초핵심
• 반도체 소자의 동작 원리와 전기적 특성을 이해하고, 다이오드, BJT, MOSFET 등의 기본 소자에 대한 이론 및 측정 기법을 학습합니다.

• 반도체소자특성분석 2 - 기초핵심
• 고급 반도체 소자의 특성 분석을 다루며, 신뢰성 평가, 열 특성, 노이즈 특성 등 실제 반도체 소자의 성능 진단 및 실험 데이터 해석에 중점을 둡니다.

• 딥러닝개론 - 기초핵심
• 신경망 구조의 기본 개념부터 시작해 CNN, RNN 등 딥러닝 모델의 이론과 실습을 통해 다양한 AI 응용 사례를 폭넓게 이해하는 입문 과목입니다.

• 산업특화딥러닝 - 기초핵심
• 본 교과목에서는 딥러닝과 인공지능 관련 기초이론 및 산업분야에서의 딥러닝 활용방법에 대해서 다룬다. 뉴럴네트워크, 합성곱신경망, 순환신경망 등에 대해서 다룸으로써 다양한 구조의 데이터 처리를 위한 인공지능 기술을 습득한다. 구글코랩 환경에서 파이썬과 파이토치를 활용한 실습을 통해 실무 역량을 강화한다.

• 인공지능파이썬프로그래밍 - 기초핵심
• 본 과목은 파이썬을 활용해 인공지능 구현 기법에 대해 학습한다. 기본적인 파이썬 프로그래밍을 시작부터, 머신러닝, 딥러닝, 데이터 분석 등의 AI 기술을 배우고, 이를 실제 문제 해결에 적용하는 능력을 함양한다.

• 지능형시스템을위한선형대수 - 기초핵심
• 기계학습, 로봇 제어, 컴퓨터 비전 등 지능형 시스템 구현에 필수적인 선형대수 이론(벡터, 행렬, 고유값 등)을 실제 응용 중심으로 학습합니다.

• 지능형시스템을위한확률및통계 - 기초핵심
• 본 과목은 지능화 시스템과 인공지능(AI) 응용을 위한 확률 및 통계 이론을 포함한다. 확률 분포, 통계적 추론, 가설 검정 등 지능화 시스템 개발에 필요한 핵심 개념을 학습한다.

• 최적화이론 - 기초핵심
• 비선형 최적화, 제약조건 최적화 등 다양한 수학적 기법을 통해 시스템 성능 향상과 자원 효율화를 위한 수학적 모델링과 해법을 다룹니다.

• 3차원로봇비전 - 심화응용
• 3D 센서 기반의 물체 인식, 위치 추정, 공간 맵핑 등의 기술을 중심으로, 자율주행 및 산업용 로봇에 적용되는 3차원 영상 처리 기법을 학습합니다.

• 고급영상처리 - 심화응용
• 영상 복원, 필터링, 객체 추적, 딥러닝 기반 영상 분석 등 고차원 영상 정보 처리 기술을 실습과 이론을 통해 심도 있게 다루는 과목입니다.

• 데이터관리특론 - 심화응용
• 대용량 데이터베이스, 분산 데이터 처리, NoSQL 등 최신 데이터 관리 기술을 포함해, 고성능 데이터 시스템 설계 및 운영 전략을 익힙니다.

• 데이터구조및분석 - 심화응용
• 본 강의는 빅데이터 활용을 위한 데이터구조와 필수 알고리즘을 학습하고, 기본적인 프로그래밍 스킬들을 배운다. 또한, 머신러닝 기반 데이터분석 기초를 학습하고 데이터 분석 실습을 수행한다.

• 디스플레이공학 1 - 심화응용
• LCD, OLED 등 다양한 평판 디스플레이의 구조와 구동 원리를 이해하고, 각 소자의 물리적·광학적 특성에 대해 학습하는 기초 과목입니다.

• 디스플레이공학 2 - 심화응용
• 마이크로 LED, 퀀텀닷, 플렉서블 디스플레이 등 차세대 디스플레이 기술의 동향과 공정, 재료, 설계 요소를 심화 탐구합니다.

• 딥러닝특론 - 심화응용
• 딥러닝의 이론적 기반을 바탕으로 최신 논문, Transformer 기반 모델, self-supervised learning 등 첨단 연구 주제를 분석·실습합니다.

• 멀티미디어네트워크 - 심화응용
• 오디오·비디오 스트리밍, QoS, CDN, RTP/RTCP 등 멀티미디어 전송을 위한 네트워크 구조와 프로토콜을 다루며 실시간 통신 시스템 이해를 목표로 합니다.

• 모빌리티열유체특론 - 심화응용
• 모빌리티 기술에 적용되는 열전달, 공기역학, 냉각 시스템 등의 이론을 학습하며, 에너지 효율을 높이고 성능을 최적화하는 방법을 탐구한다.

• 무선통신회로의최근동향 - 심화응용
• 5G·6G 등 차세대 무선통신을 위한 RF 회로 설계, 안테나 기술, mmWave 모듈 등 최신 회로 기술의 발전 방향과 연구 동향을 학습합니다.

• 미래자동차부품및장비 - 심화응용
• 본 과목에서는 전기차, 자율주행차, 수소차 등 차세대 자동차의 핵심 부품과 첨단 장비를 학습하며, 미래 자동차 산업의 현황을 탐구한다.

• 블록체인이론및응용 - 심화응용
• 블록체인 구조, 합의 알고리즘, 스마트 계약 등 핵심 이론을 기반으로, 금융, 인증, 물류 등 다양한 산업 응용 사례를 다루는 과목입니다.

• 생체신호계측특론 - 심화응용
• ECG, EEG, EMG 등 주요 생체신호의 획득과 처리 기술을 다루며, 바이오센서와 헬스케어 디바이스 설계에 필요한 신호 해석 기법을 심화 학습합니다.

• 스마트모빌리티특론 - 심화응용
• 자율주행, V2X 통신, 모빌리티 데이터 분석 등 스마트 모빌리티 기술의 융합적 요소와 산업 동향을 학습하는 융복합형 심화 과목입니다.

• 시스템반도체공정기술 - 심화응용
• SoC(System-on-Chip) 중심의 시스템 반도체 설계와 함께, CMOS 기반 공정 기술, 패키징, 테스트 등의 전반적인 제조 공정 흐름을 다룹니다.

• 신경망이론및응용 - 심화응용
• 퍼셉트론부터 심층 신경망까지 주요 신경망 구조의 수학적 기초를 다지고, 실제 패턴 인식, 예측 모델링 등 다양한 응용 사례를 학습합니다.

• 유무기복합소재응용 - 심화응용
• 본 과목은 유무기복합소재의 구조적 특성을 이해하고, 이를 통해 인공지능과 결합해 다양한 산업 분야에 적용하는 방법을 학습한다.

• 의학영상 - 심화응용
• CT, MRI, 초음파 등 의학 영상 장비의 원리와 영상 재구성 기법을 학습하며, 영상 처리와 인공지능 기술을 활용한 임상 진단 응용도 함께 다룹니다.

• 인공지능을위한반도체 - 심화응용
• AI 연산에 최적화된 반도체 아키텍처(NPU, TPU 등)와 메모리 기술, 전력 효율 설계 등을 중심으로 지능형 시스템 구현을 위한 칩 설계 전략을 배웁니다.

• 지능형농기계 - 심화응용
• GPS, 센서 네트워크, 자율주행 등 스마트 기술을 접목한 농기계 자동화 및 정밀 농업 시스템의 구현과 제어 알고리즘을 학습합니다.

• 지능형센서재료및소자 - 심화응용
• 본 과목에서는 센서에 사용되는 첨단 재료 (나노소재, 반도체, MEMS 등) 의 특성을 학습하고, 이를 기반으로 센서 소자의 설계, 제작, 및 응용 기술을 학습한다.

• 지역산업지능화 I - 심화응용
• 본 과목은 지역산업에서 필요로 하는 수요기술에 대한 교육을 진행함. 실제 지역기업 애로기술 식별하고 해결을 위한 지능화 기술을 학습한다.

• 지역산업지능화 II - 심화응용
• 지역 산업체의 구체적인 문제를 해결하기 위한 고급 기술을 학습한다. 이 과목에서는 산업체의 필요성에 맞춘 맞춤형 프로젝트를 통해 학생들이 전문적이고 심층적인 실무 역량을 함양한다.

• 초고주파능동회로 1 - 심화응용
• 초고주파 능동회로의 기본이 되는 증폭기에 대해 배우고, 이의 응용 회로로써 고효율, 선형 전력 증폭기에 대해 배운다.

• 초고주파능동회로 2 - 심화응용
• 고주파 송수신 시스템에서 사용되는 믹서, 발진기, 위상 검출기 등 능동 회로의 설계 및 집적화 기술을 중심으로 구성됩니다.

• 통신시스템최적화 1 - 심화응용
• 통신 네트워크의 효율적 자원 할당 및 스케줄링 문제를 수학적 최적화 이론을 기반으로 모델링하고, 알고리즘적 접근을 통해 해석합니다.

• 통신시스템최적화 2 - 심화응용
• 다중 사용자 환경, MIMO 시스템 등 실제 통신 시스템에 적용 가능한 고급 최적화 기법과 알고리즘 설계 이슈를 다룹니다.

• 확률로보틱스 - 심화응용
• 로봇의 위치 추정, 경로 계획, SLAM 등 불확실한 환경에서의 의사결정을 위한 확률적 모델(Bayesian Filter, Kalman Filter, Particle Filter 등)을 학습합니다.

• 산업지능화종합설계 I - 종합설계
• 본 과목은 산업지능화를 위한 프로젝트 기획 및 설계 과정을 학습한다. 산업 문제를 분석하고, 초기 설계와 문제 정의, 해결 방안을 모색하며 프로젝트 계획을 수립한다.

• 산업지능화종합설계 II - 종합설계
• 본 과목은 산업지능화를 위한 프로젝트의 구체적인 설계와 개발을 진행한다. 학생들은 프로토타입을 설계하고, 시뮬레이션 및 시제품 제작을 통해 문제 해결의 가능성을 평가한다.

• 산업지능화종합설계 III - 종합설계
• 본 과목은 산업지능화를 위한 실제 시스템을 개발 및 평가하고, 최적화하는 과정을 통해 산업 현장에서 발생하는 복잡한 문제 해결 능력을 함양한다.

• 산업지능화종합설계 IV - 종합설계
• 본 과목은 산업지능화를 위한 프로젝트를 실제 산업 현장에서 적용 가능한 수준으로 개발한다. 개발된 최종 지능화 기술을 산업체와 공유하며, 피드백을 받아 개선점을 도출하는 능력을 함양한다.

• 논문연구 - 논문연구
• 개별 연구 주제에 따라 연구 과제를 선정하고, 이에 기반한 발표와 토론을 통해 논문 지도 수업을 진행한다.