• XAI516-기술 마케팅 (Technology Marketing) 본 강의는 연구에서 생성된 결과물을 사업화하는 과정, 즉 기술마케팅에 대한 이해를 목적으로 하여, 과거 및 현대의 사업과정을 학습한다. 본 과목은 사업 도출 및 기술 마케팅 프로세스 강의로 진행된다.    This course aims to give students understanding on how to convert research into commercial products, i.e., technology marketing, by studying past and recent commercialization and technology transfer examples. This course will give lectures on creating business items and technology marketing processes

• XAI515-기술사업화 (Technology Commercialization) 본 강의는 기술창업 아이디어 또는 기술경영지식을 학습하여 기술사업화 실현을 위한 역량 개발을 목표로 한다. R&D 프로젝트 기획 및 개발과 프로세스 관리 강의를 통해 진행된다.    This course aims to develop skills to realize technology commercialization by learning technology startup ideas or technology business knowledge. Lectures related to process management and R&D project planning and development will be provided.

• XAI514-지적재산권법 (Intellectual Property Right) 본 과목은 지식기반 사회에서 특허를 포함한 지식재산권의 중요성을 인식하고 특허 등의 지식재산권 습득 절차 및 관련 법규에 대한 내용을 학습하는 것을 목표로 하여 강의가 진행된다.    This course aims to teach students on the importance of intellectual property rights in knowledge-based society. Students will learn about the processes of obtaining an intellectual property right and study its related laws

• XAI513-창의혁신론 (Creative Innovation Theory) 본 과목에서는 창의성에 대한 이론적 체계를 학습하고, 이를 바탕으로 창의적 사고력을 과학적으로 관리하고 배양할 수 있는 다양한 방법들에 대해 학습하고자 한다. 창의적 사업 아이디어 구체화 설계 및 실전 사례 특강을 통해 강의가 진행된다.    This course takes a systematic approach towards creative thinking and learn various methods to scientifically develop and manage it. Students will learn to create and embody various ideas on business items.

• XAI512-IT 창업 및 경영 (IT Founding and Business) 본 과목에서는 IT와 관련된 창의적인 아이디어를 직접 현실화하는 방안으로 기업의 본질인 이윤 추구와 사회적 책임의 수행을 위해 기업가로서 마땅히 갖추어야할 지식과 자세를 학습하도록 하며 IT 벤처회사 창업과 경영의 노하우 전수를 목표로 한다.    This course aims to realize IT-related innovative ideas and principles behind running an IT company, Students will learn about basic entrepreneurship skills well as the know-hows in an IT environment.

• XAI511-신경망 (Neural Networks) 본 과목은 딥러닝의 기초 지식이 되는 신경망 모델에 대한 기본적인 개념과 응용 사례들을 소개한다. 생물학적 신경세포의 작동 방식을 수학적으로 모델링한 퍼셉트론 구조에서부터 뇌 정보 처리 원리 및 신경망 구조에 대하여 학습하도록 한다.    This course covers concepts and applications of neural network models. Students can learn about the principles of brain-information processing techniques and neural network structures based on the mechanisms of biological neural cells.

• XAI510-빅데이터 분석 (Big Data Analysis) 본 과목은 데이터 및 정보를 다루는 다양한 기초 지식과 다양한 응용 사례를 다룬다. 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출해내기 위한, 정형 혹은 비정형의 대용량 빅데이터 분석 기법에 대해 학습하도록 한다.    This course covers basic concepts and applications related to processing with data and information. Structured and unstructured large-scale big data analysis methods for the extraction of useful information from data will be studied.

• XAI509-음성인식 (Automatic Speech Recognition) 음성 정보 처리 분야의 기초 이론 및 응용 분야를 고찰하고, hidden Markov models (HMM)과 deep neural networks (DNN)을 이용한 음성 인식 방법을 학습한다. 프로젝트를 통하여 기본 알고리즘을 구현하고, 논문 세미나를 통하여 최근 연구 동향을 살펴본다.    This course discusses basic theories and applications of automatic speech recognition and speech recognition methods based on hidden markov models (HMM) and deep neural networks (DNN). Students will implement basic algorithms via projects and review related works through paper seminars.

• XAI508-자연언어처리 (Natural Language Processing) 본 과목은 컴퓨터를 이용하여 인간의 언어를 이해하고 생성하기 위한 자연어처리의 핵심 원리와 다양한 응용 사례를 학습한다. 이를 위하여, 규칙기반, 통계기반, 그리고 딥러닝 기반의 자연어처리 접근법을 학습하고, 자연어처리 기술을 이용한 대화시스템, 기계번역, 정보검색, 텍스트 마이닝 분석 등에 대한 응용 기술에 대해서 학습한다.    This course covers core principles and applications of natural language processing for the understanding and generation of human language using computers. To this end, rule-based methods, statistical approaches, and deep learning approaches are studied, and also the application techniques such as dialogue systems, machine translation, information retrieval, and text mining will be included.

• XAI507-컴퓨터비전 (Computer Vision) 본 강의는 컴퓨터 비전의 기본 개념과 기술에 대해 소개하고 영상에 대한 고수준의 이해를 요구하는 다양한 태스크를 수행하는 알고리즘을 학습하도록 한다. 구체적으로는 이미지 처리, 물체 분류, 검출 및 분할, 그리고, 비디오 상에서의 물체 추적 등의 개념을 다룬다.    This course covers the basic concepts and skills of computer vision, and various algorithms that requires advanced level of knowledge in image domains. Concretely, image processing, object classification, object detection, object segmentation, and object tracking algorithms in videos will be studied.