교육과정 안내

Synap University – Academic Curriculum

1. AI지능공학부

핵심 목표: LLM, 멀티모달 AI, RAG, 자율지능 시스템을 설계·구현할 수 있는 AI 엔지니어 양성

🧩 1학년: AI 기초 다지기

  • 컴퓨터공학 입문
  • 파이썬 프로그래밍
  • 기초 수학 · 선형대수
  • 데이터 구조와 알고리즘
  • 인공지능 개론
  • 디지털 문서와 정보 구조 이해

🧩 2학년: 핵심 AI 역량 확보

  • 머신러닝 이론과 실습
  • 딥러닝 기초
  • 확률과 통계
  • 자연어처리 I
  • 컴퓨터비전 I
  • 클라우드 기반 AI 서비스 기초

🧩 3학년: 응용 AI 기술 집중 심화

  • 대규모 언어모델(LLM) 이론과 활용
  • Multimodal AI (Vision+Language)
  • 강화학습
  • 지능형 에이전트 설계
  • RAG 시스템 구축 실습
  • MLOps 및 AI 서비스 운영

🧩 4학년: 프로젝트 중심 실전

  • AI 캡스톤 디자인
  • 기업 협업 AI 프로젝트
  • AI 모델 최적화 및 압축 기술
  • AI 윤리·안전성·거버넌스
  • AI 스타트업 실전 개발 스튜디오

2. 데이터시스템공학부

핵심 목표: 대규모 분산 데이터 시스템·클라우드·데이터 파이프라인 전문가 양성

🧩 1학년: 데이터 공학 기반 쌓기

  • 컴퓨터 시스템 기초
  • 파이썬·SQL 프로그래밍
  • 데이터의 이해
  • 기초 수학·확률론
  • IT 인프라 입문

🧩 2학년: 데이터 관리 핵심 역량 구축

  • 데이터베이스 설계
  • 대규모 데이터 처리 이론
  • 클라우드 컴퓨팅(AWS/GCP)
  • ETL/ELT 파이프라인 구축
  • API 디자인 & 백엔드 기본

🧩 3학년: 분산·스트리밍·데이터 인프라 전문화

  • 분산 시스템(Distributed Systems)
  • Kafka 기반 스트리밍 데이터
  • Data Lake & Lakehouse 설계
  • NoSQL 최적화
  • 데이터 품질/거버넌스
  • Observability & Monitoring

🧩 4학년: 기업형 데이터 플랫폼 완성

  • 데이터 엔지니어링 캡스톤
  • 클라우드 네이티브 아키텍처
  • 대규모 배포(MSA 기반)
  • AI + 데이터 파이프라인 실전 구축
  • DevOps & SRE 실습

3. 지능형문서기술학부

핵심 목표: 문서 AI, OCR, WebOffice, 전자문서 자동화 기술을 실무 중심으로 교육하는 국내 유일의 전공

🧩 1학년: 문서 기술의 기초

  • 문서 구조 이해(HTML·XML·PDF·HWP 등)
  • 기초 프로그래밍(JavaScript/Python)
  • 정보 검색 기초
  • UX/UI 기초

🧩 2학년: 문서 처리·표준 기반 기술 습득

  • OCR 기초와 응용
  • 문서 파싱 엔진 개발
  • WebOffice 기본 구조
  • 서식 기반 문서 처리
  • 문서 보안 및 전자서명

🧩 3학년: 문서 AI 집중 심화

  • 문서 레이아웃 분석(Layout Analysis)
  • Intelligent Document Processing(IDP)
  • 문서 요약·QA 모델 설계
  • 멀티포맷 변환(PDF/HWP/Office)
  • 검색 기반 문서 추천 시스템

🧩 4학년: 실전 서비스 개발

  • 실시간 WebOffice 기능 구현 프로젝트
  • 전자문서 AI 플랫폼 개발
  • 기업 협업 지능형문서 프로젝트
  • 문서 AI 캡스톤 디자인

4. 사이버보안융합학부

핵심 목표: AI 시대의 보안 위협 대응 및 보안 아키텍처 설계 전문가 양성

🧩 1학년: 보안 기초 감각 만들기

  • 네트워크 기초
  • 보안 개론
  • 운영체제 원리
  • 리눅스 시스템 이해
  • Python을 활용한 보안 스크립팅

🧩 2학년: 핵심 보안 기술 학습

  • 침해사고 대응(Incident Response)
  • 암호학 원리
  • 악성코드 분석 기초
  • 웹/앱 취약점 분석
  • 클라우드 보안 기본

🧩 3학년: AI·첨단 보안 분야 전문화

  • AI 기반 보안 위협 탐지
  • 프라이버시 강화 기술(PETs)
  • 보안 로그 분석 & SIEM
  • Secure Coding
  • 블록체인·분산 신뢰 기술

🧩 4학년: 실무 중심의 보안 운영

  • 레드팀·블루팀 실습
  • 보안 아키텍처 설계
  • SOC 운영 프로젝트
  • 사이버보안 캡스톤 디자인

📌 전체 공통 특징

  • 모든 학부 공통으로 AI·데이터·보안 기초 필수 이수
  • 3·4학년은 산학 프로젝트 참여 필수
  • 모든 학생은 졸업 시 포트폴리오(실제 서비스 또는 연구 결과) 제출
  • 학부 간 복수전공/트랙 이동 가능

첨부자료