AI로봇공학과 교육과정은 인식(Sensing) → 판단(AI) → 행동(Action)의 흐름을 축으로, 환경을 인식하고 스스로 판단하며 현실에서 행동하는 피지컬 AI(Physical AI) 인재를 양성하도록 설계되었습니다. 교육과정은 세 전공 축으로 구성되며, 3~4학년 종합설계에서 세 축이 통합됩니다.
전공 축
AI & Perception
인공지능 · 인식
머신러닝·딥러닝·멀티모달 AI(VLM·VLA)를 축으로, 1학년 수학·프로그래밍 기초 위에 매 학기 한 단계씩 쌓아 올립니다. 기초(머신러닝) → 트랜스포머·LLM(딥러닝과트랜스포머) → 효율화(AI최적화) → 생성·멀티모달 → 행동(심층강화학습) 순으로 배치됩니다.
Sensing · Signal · Comm.
센서 · 신호 · 통신
공학수학을 기반으로 신호처리·통신/네트워크가 사다리를 이루고, 센서 계열(센서데이터처리·센서융합)이 AI 이론과 같은 학기에 인식 실습을 담당하여 로봇의 감각과 협업을 다룹니다.
Embedded · Control · Robotics
임베디드 · 제어 · 로봇
디바이스에서 인프라로 올라가는 시스템·플랫폼 갈래(엣지컴퓨팅 → 클라우드네이티브·On-Device AI)와, 제어 이론에서 피지컬 AI로 이어지는 제어·로봇 갈래(최적제어 → 자율주행·피지컬AI시스템설계)로 구성됩니다.
* 3~4학년 종합설계(AI로봇기초종합설계·AI로봇종합설계및실습)는 세 축을 통합하는 캡스톤 과정입니다. 학기별 배치는 이수체계, 과목 목록은 개설과목에서 확인하세요.
