LG Graduate School of AI

Curriculum
Master
Course
Doctoral
Course

CURRICULUM

스탠포드대 AI 석사 및 국내 AI대학원의 커리큘럼 벤치마킹을 통해 코스웍 이수를 위한 선수, 필수, 선택과목을 구성하였습니다.

각 주제별 참고자료와 과목은 모두 LG AI Hub내의 Portal을 통해 온라인 강의에 참여할 수 있습니다.

분류	과목명	상세 내용
선수	선형대수	Linear Algebra
	확률 / 통계	Basic probability and statistics
	수학 / 계산	Essence of calculus
	수학 / 계산	Multivariate Calculus
전공 필수	프로그래밍/툴	Introduction to Artificial Intelligence with Python
전공 필수	인공지능 기초 / 특강	Artificial Intelligence: Principles and Techniques
심화 선택	확실성 및 추정이론	Introduction to Probability
	기계학습	Machine Learning
	심층학습 / 강화학습 / 다층학습	DL, RL, Deep Multi-task & Meta Learning, etc.
	컴퓨터 비전 / 인식 / 영상	Computer Vision
	언어	NLP, NLU, STT
	빅데이터 / 데이터분석 / 데이터마이닝	Data Mining & Analysis
	로봇 / 로보틱스 / 자율주행	Robot Autonomy & Robotics
	신경망 / CNN	CNN, Deep Generative Models
	아키텍쳐 / 로직 / 알고리즘	Computational Logic
	기타 산업응용(융합)	Computer Science for Business Professionals
	라이브러리 사용	텐서플로우 사용법(텐서, TF, Data, Dataset), 케라스

※ 수강과목은 프로젝트의 내용에 따라 필요한 과목을 지도 교수와 상의하여 결정함으로써 프로젝트 수행에 필요한 최신 AI 기술을 습득할 수 있습니다.

MASTER COURSE

이론 교육과 실제 계열사 문제, 데이터를 바탕으로 프로젝트를 수행하는 AI 석사과정은 AI연구원 내 AI 전문가 자원을 투입하여 자체적으로 운영함으로써 계열사의 AI 전문 인력 확보에 기여하고자 합니다.

AI Master Degree

목표	AI 석사 수준의 전문 인재 양성
대상	AI 관련 업무 경력 및 AI 석사 역량을 보유한 자 또는 AI 프로젝트 경험이 있는 임직원 중 최신 AI기술 습득과 다양한 응용연구를 통해 AI 분야 석사학위 보유자에 준하는 수준의 역량강화를 희망하는 자
선발 방식	1차 서류전형 (코딩테스트 포함) 2차 면접전형 : 연구분야 교수진 & 대학원 연구 / 기획처장
교육 기간	Full time 9개월
교육 과정	지도 교수 AI 연구원 내 박사 학위 보유 리더 11명 수료 조건 코스웍 : 전공필수 1과목 + 전공심화 1과목 + 연구세미나 1과목 <세미나 최소 5회 이상> 평가 : 종합시험, 프로젝트, 인터뷰 중 선택 졸업 요건 학위논문 : 1차(2차) Proposal → Defense (B등급 이상 합격) (1차 Proposal Fail 시 한 달 내 2차 Proposal을 해야 하며, 2차 Fail 시 수료 상태로 원소속 복귀) 커미티 구성 : 3인(내부교수(교수/CSAI/원장) 2인 + 외부교수 1인) 수여 학위 LG 내부 인정 석사 학위

석사 과정 일정표

계열사 홍보/모집 21.11.2W 22.2.1W 선발 22.3.1W 입학 코스웍 22.3.2W 코스웍 시작 22.6.1W 코스웍 종표/평가 프로젝트/논문작성/졸업 22.6.1W 22.7.1W Proposal 22.8.4W Defense 22.9.4W 기술세미나 발표 22.11.4W 졸업

과정 / 기간		교육 내용
오리엔테이션	1주차	과정 설명 및 학업 계획서 작성 후 제출(to 지도교수 / 교육담당자) 과제 목표 / 데이터 준비현황 점검 및 보완 / 일정 / 평가지표 관련 상호 논의
코스웍 / 평가	2 ~ 13주차	코스웍 진행 (전공필수 1과목 + 전공심화 1과목 + 연구세미나 1과목) AI연구원 내부 기술세미나 참가 (월 1회 이상) 코스웍 이수를 위한 평가 ※ 종합시험, 프로젝트, 인터뷰 중 택 1이며, 지도교수가 평가 (Pass / Fail)
프로젝트 / 논문 준비	14 ~ 18주차	연구(논문) 계획서 제출 및 Proposal 일정 조율 (3인 커미티 대상)
논문심사 / 졸업	19 ~ 36주차	1차 Proposal Pass인 경우 Defense 준비, 1차 Proposal Fail 시 한 달 이내 2차 Proposal 진행 Defense에서 학위논문 최종 심사 결정 (평균B 이상 Pass) 논문 및 결과물 정리 및 지도 교수 최종 리뷰 학위논문 통과 학생 한정 기술세미나를 통해 발표 진행

※ 6월1주차까지 석사와 박사과정은 동일한 일정으로 진행되며, 학생별 역량에 따라 지도교수 판단 하에 세부 주차 수는 조정하여 진행할 여지가 있습니다.

DOCTORAL COURSE

박사과정 참여자는 연구주제에 해당하는 랩에서 주어진 교과목 수강 및 연구세미나에 참석하며 외부 전문기관의 박사과정에 준하는 코스를 이수합니다.

AI Doctoral Degree

목표	AI 박사 수준의 전문 인재 양성
대상	AI 분야 석사 보유자 또는 그에 준하는 역량을 보유한 임직원 중 연구주제와 분야에 대한 심화연구를 통해 그룹 내 최고 수준의 AI 연구자에 준하는 역량 강화를 희망하는 자
선발 방식	1차 서류전형 (코딩테스트 포함) 2차 면접전형 : 연구분야 교수진 & 대학원 연구 / 기획처장
교육 기간	Part time 18개월~
교육 과정	지도 교수 AI 연구원 내 연구위원 or AI연구원 연계 자문 교수 수료 조건 코스웍 : 전공심화(1과목) + 연구 세미나(1과목) 평가 : 종합시험, 프로젝트, 인터뷰 중 택 1 졸업 요건 학위논문 + S(S)CI 수준 논문 1편 게재 (학위논문 심사방식은 석사과정과 동일) 커미티 구성 : 5인(내부교수(교수/CSAI/원장) 3인 + 외부 교수 2인) 수여 학위 LG 내부 인정 박사 학위

박사 과정 일정표

과정 / 기간		교육 내용
오리엔테이션	1주차	과정 설명 및 학업 계획서 작성 후 제출(to 지도교수 / 교육담당자) 과제 목표 / 데이터 준비현황 점검 및 보완 / 일정 / 평가지표 관련 상호 논의
코스웍 / 평가	2 ~ 13주차	코스웍 진행 (전공필수 1과목 + 전공심화 1과목 + 연구세미나 1과목) AI연구원 내부 기술세미나 참가 (월 1회 이상) 코스웍 이수를 위한 평가 ※ 종합시험, 프로젝트, 인터뷰 중 택 1이며, 지도교수가 평가 (Pass / Fail)
프로젝트 / 논문 준비	14 ~ 22주차	연구(논문) 계획서 제출 및 Proposal 일정 조율 (5인 커미티 대상)
논문심사 / 졸업	23 ~ 72주차	1차 Proposal Pass인 경우 Defense 준비, 1차 Proposal Fail 시 한 달 이내 2차 Proposal 진행 Defense에서 학위논문 최종 심사 결정 (평균B 이상 Pass) 논문 및 결과물 정리 및 지도 교수 최종 리뷰 학위논문 통과 학생 한정 기술세미나를 통해 발표 진행