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일반공지

2021년도 글로벌 AI 선도형 Sogang-CMU 대학원 인재 양성 사업 교육생 2차 모집 안내
  • 2021.09.27
  • 1437

 

 

2021년도 글로벌 AI 선도형 Sogang-CMU

 

대학원 인재 양성 사업 교육생 2차 모집 안내

 

2021년도 글로벌 AI 선도형 Sogang-CMU 대학원 인재 양성 사업으로 CMU AI 교육과정의 선발 계획을 아래와 같이 공고하오니, 본교 석·박사 재학생들의 많은 참여 바랍니다.

 

 

1

 

목적

 

지능정보 사회 대비 4차 산업혁명 ICT 유망 기술 및 혁신성장 선도 기술 분야 해외 유수대학의 맞춤

    교육과정을 통해 최신 기술 습득을 위한 교육 지원

 

 

2

 

교육 프로그램

 

교육 개요 : AI분야 세계 1위인 미국 카네기멜론대 (Carnegie Mellon University, 이하 CMU) 교육과정을 

     개설, 본교 석·박사 학생 대상 AI 집중 현지 교육 실시

  

<그림 1> 2021년도 글로벌 AI 선도형 Sogang-CMU 대학원 인재 양성 프로그램 개요

 

교육 내용

(프로그램명) CMU AI 심화교육 과정 (Intensive Program in Artificial Intelligence)

(교육기간) 202214~ 202274(6개월) (출국/귀국 일자 변경 불가)

(선발인원) 15

(지원내용) 교육비, 체재비, 항공료 등

체재비 외 별도로 학생에게 지급되는 생활비는 없음.

(참여교수진) CMU SW연구소, Computer Science 학과, 머신러닝 학과, 언어기술연구소 등 교수진 등 참여

(커리큘럼) AI, 머신러닝, 자연어 처리, 데이터 사이언스 과목을 수강한 후 최종 팀 프로젝트 코스 이수 (세부사항 <항목8 CMU AI교육과정 커리큘럼> 참조)

(수업 및 평가) 수업 및 평가는 CMU학생과 동일한 방식으로 진행되며, 과제, 퀴즈, 중간·기말고사, 프로젝트를 종합적으로 평가

(결과물) 해외대학 교육과정 수료증 (CMU 발급), 성적표(CMU 발급), 프로젝트 결과물 등

학점 인정 : CMU에서 이수한 교과목에 대하여 본교 대학원 심의를 통하여 본교 개설 유사 교과목에 대한 서강대 이수 학점 인정 가능 (최대 6학점)

 

 

3

 

지원자격 및 유의사항

 

지원자격

(지원대상) 서강대학교 일반대학원/전문대학원 석·박사과정 재학생 (휴학생 및 학부생 제외)

* 20212학기 재학 및 20221학기에 서강대학교에 등록 (6학점, 특수 연구 등)을 반드시 하여야 함

(지원요건) 아래 요건을 모두 충족하는 자

- 서강대학교 일반대학원/전문대학원에서 AI 혹은 AI융합 관련 연구를 진행하는 모든 재학생 (학과 불문)

- 출국일 (202214) 기준 COVID-19 백신 2차 접종 완료 후 14일 경과자

- 미국 방문 비자 (B1, 6개월) 발급에 결격 사유가 없는 자

유의사항

의무사항

- 파견 중 학생 의무 사항

파견 중 매달 개인별 교육 내용 이수 보고서 (소정 양식)을 작성하여 사업단에 보고하여야 함.

파견 중 매달 교과목 이수 의무 활동 (출석, 과제, 시험, 보고서 등) 참여율 (CMU 교과목 담당 교수님 점검 및 보고)이 기준 (85%) 이하인 학생은 중도 귀국 조치함. 이 경우, 잔여 교육비를 환수(귀국 비용은 본인 부담)

- 파견 종료 후 의무 활동 (국내/국제 학술 대회 논문 발표 (팀별), 활동 보고서(개인별), 교육 성과 평가 시험, 설문, 자체성과 발표회 참여 등)을 준수한 경우에만 수료증을 발부함.

- 파견인력은 파견종료 후 반드시 즉시 귀국하여야 하며, 미복귀 또는 중도 포기 시에는 지원금액 환수 예정

- 파견인력은 연수 종료 후 2년간 전담기관(IITP) 및 주관 기관 (서강대) 자료 제시 요청에 임하여야 함

기타

- 파견 학생은 정부과제 참여율이 100%가 원칙이기 때문에 타과제 (BK 과제 포함)에 참여하여 인건비를 수령할 수 없음. (특별한 사유가 있으면 본 과제 70% 참여율 가능)

 

 

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선발 방법

 

선발 기준 : 서류 평가 (30%), 면접 (70%)

면접전형 (최종 선발 인원의 2배수 이내)

인터뷰를 통해 SW 및 수학 관련지식, 지원 동기, 교육 목표, 영어능력 등을 종합적으로 평가하여 선발

CMU 커리큘럼 이수에 필요한 능력 및 적격성을 검증하며, 상위 고득점자 순으로 선발(, 최종접수가 합격점수에 미달할 경우 15명 이내일지라도 선발하지 않고 추가모집할 수 있음)

일시/장소 : 2021. 10. 1.() 15/ 교내

* 상기 일정은 일정에 따라 변동 될 수 있음

선발일정

모집 공고

면접

최종

선발 확정

’21. 9.24.9. 30.

’21. 10. 1()

15:00

’21. 10. 5(예정)

 

* 면접 후 최종 선정 (성적순 상위 15명 선발), 후보자도 선발하여 결원 발생시 추가 합격 처리함

* 면접 대상자 및 최종 합격자는 일반대학원 홈페이지를 통하여 공지

 

 

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신청안내

 

공고 및 접수 기간

2021. 9. 24.() 9. 30.() 24시 까지

신청 방법

E-mail 접수(swedu@sogang.ac.kr)만 가능 (방문접수, 우편접수 불가)

- 첨부 서류는 “2021년 글로벌 AI 선도형 Sogang-CMU 대학원 인재양성 교육과정 참가 신청서류(성명).zip”으로 압축하여 제출

* 마감 시간 이후에는 접수가 불가하며, 마감일 1일전에 되도록 사전접수 요망

(접수 마감 당일(9/30) 24:00까지 접수가 완료된 신청서만 유효)

제출서류

아래 서류를 스캔하여 압축하여 제출

글로벌 AI 선도형 Sogang-CMU 대학원 인재양성 교육과정 참가신청서

(소정양식, 대학원 지도교수(혹은 학과장) 및 지원자 자필 서명 필))

개인정보 활용 동의서 (소정양식, 자필 서명 필)

국문 성적증명서 (학부 및 대학원)

국문 재학증명서 (대학원)

영문 자기소개서 (자유 형식)

기타 자격증 사본 (공인영어 인증시험 등) 1.

 

 

6

 

문의사항

 

문의

소프트웨어교육센터(담당: 정진선) swedu@sogang.ac.kr 02-705-8491

 

 

7

 

유의사항

 

지원 시 자격 요건을 검토, 판단한 후 신청서를 제출하시기 바라며, 제출 서류 등 정보 누락 등 오기, 연락 불능으로 인한 불이익은 응시자의 책임임

제출 서류를 위·변조하거나 정보를 허위 기재한 경우에는 합격 취소함

제출된 서류는 일체 반환하지 않으며, 교육 중에라도 허위사실이 발견되거나, 자격에 부합하지 않을 시 즉시 교육이 중단되며, 관련 법령에 따라 법적 책임이 부여될 수 있음

본 공고는 상황에 따라 일부 변경될 수 있으며, 변경 시 일반대학원 홈페이지(https://gradsch.sogang.ac.kr) 수정 게시 예정


 

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CMU AI교육과정 커리큘럼

 

 

과 목

주요 내용

1

AI : Representation and
Problem Solving

This course is about the theory and practice of Artificial Intelligence. We will study modern techniques for computers to represent task-relevant information and make intelligent (i.e., satisficing or optimal) decisions towards the achievement of goals.

2

Machine Learning

Machine Learning is concerned with computer programs that automatically improve their performance through experience (e.g., programs that learn to recognize human faces, recommend music and movies, and drive autonomous robots). This course covers the theory and practical algorithms for machine learning from a variety of perspectives.

3

Software Engineering for
AI Enabled Systems

The course takes a software engineering perspective on building software systems with a significant machine learning or AI component. It discusses how to take an idea and a model developed by a data scientist (e.g., scripts and Jupyter notebook) and deploy it as part of scalable and maintainable system (e.g., mobile apps, web applications, IoT devices).

4

Scalable Multimedia Analysis

This Course is covering fundamentals of large data with various sources from computer vision, audio and speech processing, multi-media files and streaming, multi-modal signal processing, video retrieval, semantics, and text (possibly also: speech, music) generation. Instructors will give an overview of relevant recent work and benchmarking efforts (Trecvid, Mediaeval, etc.).

5

Project: IoT, Big Data,
and Machine Learning

This course is designed to teach how to use AI in the realistic environment through understanding IoT concepts, managing large amount of data, and applying machine learning techniques using a hands-on approach. An IoT system simulating an order fulfillment process is central to the hands-on learning of the concepts and techniques.

 

 

상기 커리큘럼은 CMU 사정에 의해 변동될 수 있음

 

첨부파일