발전기금
교과목명을 클릭하시면 과정 설명을 볼 수 있습니다.
| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BPC5006 | 바이오칩설계및제작 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | 영 | Yes |
| 본 교과는, 의학 또는 공학 전공의 대학원생에게 세포 연구에 사용되는 바이오칩의 설계에 필요한 이론적 이해 및 제작 기술을 전달하는 것을 주요 목적으로 한다. 본 교과는 학생들이 바이오칩의 설계에 기본적인 이론적 이해와 제작에 사용되는 공정 기술을 소개하고, 바이오칩이 다양한 세포학 연구에 어떻게 사용되는지 알려준다. 바이오칩 설계에 필요한 이론적 기반과 제작에 필요한 공정 기술과 의공학에서 바이오칩이 적용되는 사례를 리뷰할 것이다 학생들은 다음의 랩 실습을 수행할 것이다. (1) 주어진 응용 목적에 적합한 바이오칩 설계, (2) 설계된 바이오칩을 제작. | |||||||||
| BPC5011 | 프린트바이오전자공학및바이오센서 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | 영 | Yes |
| 본 교과목은 학생들이 Si기반 전자소자를 이해하는 기본 고체소자물리에 기초한 공정인 증착과 포토리쏘 공정을 사용하지 않고 유체와 콜로이드 현상에 기반 한 인쇄 방법으로 다양한 바이오칩과 바이오센서를 제조 할 수 있는 능력을 갖추도록 새로운 개념의 인쇄 바이오전자 및 바이오센서 관련 기본적인 원리와 이론들에 대해 배우게 된다. | |||||||||
| BPC5012 | 바이오칩양산대형부가제조공정 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | - | No |
| 본 교과목은 환경오염 없이 그리고 매우 저렴한 방법으로 바이오칩을 양산 할 수 있는 대형 부가제조공정에 관한 기본 지식을 학습하여 향후 학생들이 바이오칩을 개발 할 적에 양산공정의 한계를 미리 인지하고 바이오칩의 설계 및 개발을 양산 공정에 맞추어 진행 할 수 있도록 하는 실용적인 연구 방법에 대해 배우게 된다. | |||||||||
| BPC5013 | 3D프린팅칩설계및제작 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | - | No |
| 본 교과는, 공학 전공의 대학원생에게 랩온칩에 사용되는 3D 프린팅 제작 기술을 전달하는 것을 주요 목적으로 한다. 본 교과는 학생들이 3D 프린팅 기술에 익숙하도록 하고, 다양한 재생의료공학에 어떻게 사용되는지 알려준다. 3D 생체/비생체 프린팅 기술, 생재료, 세포배양을 리뷰할 것이며, 학생들은 다음의 랩 실습을 수행할 것이다.(1) 3D 프린팅 칩의 설계와 모델링 및 (2) 제작과 실험을 통한 적용. | |||||||||
| BPC5014 | IQB콜로키움1 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | 영 | Yes |
| 본 교과는, IQB 석박 학생들이 다양한 연구 분야를 접하고 연구의 시야를 넓힘으로써 동시에 본인의 전공 분야의 깊이를 높이는 것을 주요 목적으로 한다. 본 교과는 매주 교내외에서 초빙된 연사들이 해당 분야의 기초 및 최신 연구를 소개하는 세미나를 제공한다. | |||||||||
| BPC5015 | IQB콜로키움2 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | 영 | Yes |
| 본 교과는, IQB 석박 학생들이 다양한 연구 분야를 접하고 연구의 시야를 넓힘으로써 동시에 본인의 전공 분야의 깊이를 높이는 것을 주요 목적으로 한다. 본 교과는 매주 교내외에서 초빙된 연사들이 해당 분야의 기초 및 최신 연구를 소개하는 세미나를 제공한다. | |||||||||
| BPC5016 | 분자생명물리방법론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | - | No |
| 본 교과목은 물리학, 화학, 공학, 의학등 다양한 학문을 전공하고 대학원과정을 수학하는 학생들에게 생체 샘플을 다루는 관점에서 생체분자 및 세포에 대한 생물물리학적 지식을 이해시키고 관련 실험 방법을 훈련시킨다. 시험관내에서 유도한 생체 분자 및 세포에서 생물분자들을 특이적이고 효과적인 표지, 추출, 분리 저장 기법을 통하여 생체 분자 및 세포를 어떻게 분별하고 양적 분석을 하는지 구체적인 실험 방법을 배우게 된다. | |||||||||
| BPC5018 | 양자생명물리심화연구1 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | - | No |
| 학생들이 본인의 논문연구를 수행하면서 양자생명물리 관련 심화 지식을 증강 시켜, 연구논문의 경쟁력을 높이고 아직까지 연구되지 않은 새로운 연구 분야를 탐구 하도록 하는 수업 | |||||||||
| BPC5019 | 양자생명물리심화연구2 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | - | No |
| 학생들이 본인의 논문연구를 수행하면서 양자생명물리 관련 심화 지식을 증강 시켜, 연구논문의 경쟁력을 높이고 아직까지 연구되지 않은 새로운 연구 분야를 탐구하도록 하는 수업 | |||||||||
| BPC5021 | 양자생명물리학및응용 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | - | No |
| 본 교과목은 양자물리학 이론 및 방법들을 이용하여 복잡한 생물체의 여러 현상들을 해석함으로서 생명체를 이해하려는데 그 목표가 있다. 세포내 단백질, 핵산등의 미시세계에서 (nanoscale world) 전자전달과 같은 양자역학적 현상들을 파악하고 이해하며, 세포의 대사 및 신호 전달 체계에서 어떠한 영향을 갖는지에 대해서 공부한다. 또한, 양자물리학과 생물학의 융합을 통한 연구 결과들에 대한 리뷰를 통하여 실제 연구를 체득하고 양자생물학적 연구 방법에 대해 배우게 된다. | |||||||||
| BPC5023 | 양자생명물리학및바이오메디컬응용 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | 영 | Yes |
| 본 강의에서는 양자생명과학 현상을 이해하는데 필수적인 양자명생물리학의 기본원리를 학습하는 것을 목적으로 한다. 본 과목은 크게 3개의 파트로 구성되어 있으며, 1) 양자물리학의 기초, 2) 양자광학의 기초, 3) 양자생물물리학의 응용을 상세하게 학습하는 것을 목표로 한다. 이 과정이 끝나면 학생들은 광합성, 효소, 자기수용체, DNA 돌연변이 및 인간 감각 시스템의 기본 양자 역학 원리를 이해하고 설명할 수 있다. | |||||||||
| BPC5024 | 양자컴퓨팅과뇌 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | - | No |
| 강의 및 토론으로 병행 - 관련연구 논문 중심으로 토론식 강의 - 예제 연구 주제를 통한 분석 - 제안하는 주제에 대한 가상 연구계획서 발표 | |||||||||
| CHS5005 | AI스타트업과기업가정신 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 도전학기(대학원) | - | No |
| 최근 인공지능의 적용범위가 전산업분야에 걸쳐 크게 확대되면서 AI를 핵심가치로 하는 이른바 AI 스타트업이 크게 늘어나고 있다. 이는 비단 국내뿐만 아니라 해외에서도 대세로 자리잡고 있다. 그러나 AI 스타트업이 과연 어떠한 기업가정신으로 무장하고 어떠한 비즈니스 모델로 시장에 진출하는 것이 가장 효과적인지에 대해서는 이론적 실증적 가이드라인이 없는 실정이다. 막연한 기대감과 겉모습만 AI로 치장한 AI스타트업으로는 치열한 시장경쟁에서 살아남기 어렵다. 본 과목은 이러한 현재의 AI스타트업의 문제점을 보완하기 위하여 다음과 같이 세가지 목표를 제시한다. 첫째, AI스타트업이 갖추어야 할 비즈니스모델의 유형을 세분화한다. 둘째, AI스타트업이 가져야 할 기업가정신의 유형을 소개하고 그 대표적 성공사례를 다양한 국내외 사례로 분석한다. 셋째, 랜드봇, 스테이블디퓨전, 노코드 ML/DL등의 실제 소프트웨어를 토대로 팀단위로 가상의 AI스타트업을 만들어보고 해당 스타트업의 비즈니스 모델, 기업가정신을 설정하고 그 효과성을 진단해 본다. | |||||||||
| CHS5006 | 3D프린팅최적화및성능평가 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 도전학기(대학원) | - | No |
| 3D 프린팅 응용분야 관련 시장의 활성화가 느리지만 최근 항공 우주산업 분야에서 다시 활용이 진지하게 검토되고 외국에선 이미 진행중인 3D 프린팅 적층 과정을 이해하고 최적화기법과 실시간 데이터 분석을 통한 적층 프로세스의 성능평가와 최적화 이론을 배우고 금속 3D DED 방식의 실제 데이터를 분석하여 교과과정에서 습득한 이론의 실제 사용을 배우고 검증한다. 또한 데이터 분석에 deep learning과 machine learning을 적용하는 실습을 병행한다. | |||||||||
| CHS7002 | 머신러닝과딥러닝 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 도전학기(대학원) | - | No | |
| 본 수업에서는 기초적인 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘의 이론 및 실습을 다룬다. 구체적으로, 선형 분류, 선형 회귀, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 다층신경망, 컨볼루션 네트워크 등 실제 사례에 널리 사용되고 있는 알고리즘들을 이론 강의를 통하여 습득하고, python을 이용하여 이론에서 배운 알고리즘을 실습을 통하여 자기주도적으로 학습한다. 본 수업의 원활한 수강을 위하여, 학생들은 기본적인 미적분학, 선형대수학, 확률 및 통계, python language의 활용 등에 대한 지식이 필요하다. | |||||||||
| CHS7003 | 인공지능응용 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 도전학기(대학원) | - | No | |
| 스탠포드 대학교의 공개 강좌인 cs231n은 이미지 인식과 딥러닝에 대한 가장 유명한 공개 강좌 중 하나이다. 본 수업은 스탠포드 대학교의 공개 강좌 cs231n을 이용하여 Flipped class 방식으로 수업을 진행한다. 본 수업을 수강하기 위해서는 학부 수준의 기본적인 수학 지식(선형대수, 미적분학, 확률/통계)와 기본적인 파이썬 기반의 코딩 능력이 요구된다. 수업에서 진행하는 구체적은 진행방식과 활동은 다음과 같다. 1) On-line 강의(English)를 청취 (학습자 주도) 2) On-line 강의(English) 청취한 내용에 대해 개별 노트 정리 (학습자 주도) 3) On-line 강의(English) 청취한 내용에 대해 QnA 토론 (학습자 주도) 4) QnA 기반의 교수자 주도의 Off-line 강의(Korean) 강의 (교수자 주도) 5) 팀별 보충 발표 (학습자 주도) 매 토픽에 대하여 위에 언급한 1) ~ 5)의 진행방식을 활용하여 학습한다. 평가는 각 활동과 과제, 중간 시험, 기말 프로젝트에 기반하여 절대평가한다. 수업에 다루는 내용은 다음과 같다. - Introduction Image Classification Loss Function & Optimization (Assignment # 1) - Introduction to Neural Networks - Convolutional Neural Networks (Assignment # 2) - Training Neural Networks - Deep Learning Hardware and Software - CNN Architectures-Recurrent Neural Networks (Assignment # 3) - Detection and Segmentation - Generative Models - Visualizing and Understanding - Deep Reinforcement Learning - Final Project. 본 수업은 이미지 인식과 관련한 딥러닝 방법에 대하여 기초부터 응용까지 다루므로 관심이 있는 학생들에게 좋은 기회가 될 것이라 생각한다. | |||||||||
| COV7001 | 논문작성법및연구윤리1 | 1 | 2 | 전공 | 석사/박사 | 일반대학원 성균융합원 | 한 | Yes | |
| 1) 논문작성의 전반을 소개하고, 논문작성의 필수적인 교양을 습득한다. 2) 연구 결과를 영어로 표현하는 효과적인 방법을 공부함으로써 향후 국내외학술지에 효율적으로 논문을 개제할 수 있도록 한다. 3) 연구 윤리를 습득한다. | |||||||||
| DHC5029 | 데이터AI기반디지털헬스 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 디지털헬스학과 | 한 | Yes |
| 디지털헬스는 의생명정보 빅데이터를 생성,관리 및 분석하고 새로운 의학적 가치를 발견하는데 필요한 의생명과학, 컴퓨팅, 정보학, 모바일헬스케어, 스마트병원시스템 등이 망라된 복합적인 학문분야로, 미래 맞춤 의학을 구현하기 위해 데이터와 AI 기반 분석이 중요한 방법론으로 활용 된다. 본 과목에서는 디지털헬스의 다양한 세부분야에 대한 기초적인 내용을 개괄하며 (1) 디지털헬스의역사, (2) 디지털헬스의 해외사례, (3) 원격환자모니터링, (4) 모바일헬스 및 웰니스 애플리케이션, (5) 디지털 의료기기, (6) 빅데이터 분석, (7) AI 활용, (8) 맞춤의학 및 유전체학, (9) 영상의학시스템,(10) 전자건강기록, (11) 정보처리 상호운용, (12) 스마트병원 등에 대해 다룬다. | |||||||||
| DHC5031 | 의료정보학 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 디지털헬스학과 | - | No |
| 의료정보학은 환자의 진료, 의학 교육, 의학 연구 및 의료 경영에 필요한 각종의 정보를 효율적으로 체계화하여 관리하는 학문으로 정의된다. 따라서 의료정보학은 인지과학, 의사결정이론, 정보과학 및 컴퓨터과학 등이 망라된 복합적인 학문 분야이다. 의료정보학의 응용은 컴퓨터와 통신 기술을 실제 임상에 어떻게 적용하느냐로 귀결지을 수 있다. 본 교과목에서는 의료정보학의 다양한 세부분야에 대한 기초적인 내용을 개괄한다. 좀 더 구체적으로는 (1) 의료정보학의 역사, (2) 의료정보의 특징, (3) 환자 관리 및 모니터링, (4) 임상의사결정 이론 및 시스템, (5) 의료정보 시스템 공학 및 설계, (6) 보건의료정보 표준, (7) 문헌검색과 자연언어처리, (8) 영상의학 시스템, (9) 의료정보기술의 평가방법, (10) 전자건강기록, (11) 병원경영정보, (12) 원격진료, (13) 정보기술을 이용한 의학교육, (14) 생명정보학에 대해 다룬다. | |||||||||
| DHC5032 | 컴퓨터프로그래밍 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 디지털헬스학과 | - | No |
| 본 과목은 디지털헬스 전반에서 요구되는 컴퓨터 프로그래밍의 기초를 다룬다. 이를 위하여 컴퓨터의 기본 구조, 프로그래밍 언어의 구조와 개념, 그리고 기초적인 프로그래밍 패턴에 대해 학습한다. 습득한 프로그래밍 지식을 실제에 활용할 수 있도록, 디지털헬스 현장에서 자주 발생하는 문제해결을 중심으로 실습한다. | |||||||||
| DHC5036 | 의료기계학습 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 디지털헬스학과 | - | No |
| 헬스 데이터가 전산화되면서 헬스 빅데이터가 생성되기 시작하고 있다. 이러한 헬스 빅데이터를 분석하기 위해서 전통적으로 통계 기법들이 많이 사용되어 왔는데, 최근에는 기계학습이 많이 적용되고 있다. 특히나 기계학습은 기존의 통계 분석과 상호보완적으로 사용되면서 많은 성과를 보이고 있다. 본 교과목에서는 헬스 빅데이터를 분석하기 위한 기계학습 방법을 소개하는 것을 목적으로 한다. 기계학습의 개념과 대표적인 알고리즘들을 소개하고, 동시에 데이터 전처리 및 결과 해석 등을 설명하면서 학생들이 실제 활용할 수 있도록 필요한 실습도 동시에 수행한다. | |||||||||
| EBM5063 | 실험설계학특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 바이오메카트로닉스학과 | 한 | Yes |
| 생명공학 연구를 위하여 실험 계획, 자료 수집 방법, 오차 조절 기법, 처리 설계 기법 등을 다룬다. 과목의 내용에는 실험 설계의 기본 개념, 자료의 체계적 정리, 통계적 자료 분석 방법이 포함된다. | |||||||||
| ECE5916 | 디지털집적회로 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-5 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes |
| 본 과정은 CMOS transistor의 구조 및 동작 원리, digital 회로 (INV, NAND, NOR, LATCH, Current Mirror) 동작 원리; sizing 및 delay 계산; Flash A/D 변환기 등을 다룬다. | |||||||||
| ECH5102 | 생물화학공학특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 화학공학과 | - | No |
| 화학공학도는 생물공학에 대해 특히, 미생물학, 생물공학등에 관해서 더욱 해박해지고 있으며, 호기성, 혐기성 미생물에 의한 대량의 생물공학적 제품에 대한 문제들과 부담감을 해결하기 위해 이를 화학공정분석, 제어, 그리고 설계등으로 접근 발전시키고 있다. 학생들은 Saccharomyces 와 .Zymmomonas를 사용한 에탄올 발효실험으로 얻은 기본적인 data로 생물화학공정, 생물반응기 그리고, 제어시스템을 디자인하는 방법을 알게되고 실습해 보게 될 것이다. | |||||||||
| ECH5121 | 나노의약품특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 화학공학과 | - | No |
| 나노의약품은 기존 의약품의 한계를 극복하기 위하여 나노기술을 접목시켜 새롭게 개발된 의약품으로서 차세대 바이오 및 의약산업의 핵심분야로 부각되고 있음. 치료용 나노의약품 분야는 현재 임상에서 주로 사용되는 저분자 의약품을 비롯하여, 최근 부각되고 있는 단백질 의약품과 유전자 의약품을 이용하여 치료효과를 극대화시키고 부작용을 최소화시킬 수 있는 기술을 중심으로 강의할 것임. 진단용 나노의약품 분야는 난치성 질환의 조기진단을 목적으로 MRI, CT, US, Optical Imaging 등의 진단장비에 적용되는 조영제를 중심으로 강의할 예정이며, 강의 후반부에는 질병의 진단과 치료를 동시에 가능하게 하는 동시 진단/치료용 나노입자(theranostic nanoparticle)를 대상으로 강의할 예정임. | |||||||||
| GBE4003 | BME고급의료영상 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 글로벌바이오메디컬공학과 | 영 | Yes | |
| 이 과목은 자기공명영상에 대한 기본적 원론에 대한 지식을 제공한다. 자기공명영상법은 인체에 특별한 dye나 방사선 물질의 주입이 없이 다양하게 인체의 해부학적인 정보와 기능적 정보의 제공이 가능한 이미징 방법이다. 이 과목에서는 자기공명영상의 기초 원리를 물리학적인 관점에 주력하여 설명하며, 또한 인체에 어떻게 응용되는 실례를 중심으로 수업을 진행한다. | |||||||||
| GBE4004 | 의료영상복원 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 글로벌바이오메디컬공학과 | - | No | |
| 의료영상의 원리 및 이해를 위한 전공심화 과목임. Tomography 의료영상 시스템 (CT, MRI, PET 등)에서 신호생성을 위한 물리적 원리, 영상획득을 위한 인코딩 원리, 영상복원을 위한 수학적 모델링 및 최적화 기법, 복원된 영상을 평가하기 위한 Metric을 이해하고, 영상의 질에 대한 검증 및 평가에 대해서 다룸 | |||||||||
| GBE4005 | 뇌기능매핑의원리 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 글로벌바이오메디컬공학과 | 영 | Yes | |
| 본과목은인간의뇌기능을연구함에있어기능적자기공명영상(fMRI)기법이어떻게사용되는지에관한이해를목표로함.먼저fMRI의기본원리와작동방법등뇌기능영상데이터가생성되고처리되는과정을살펴볼것임.fMRI를이용한실험설계,분석및뇌영상연구에수반하는문제점들을살펴보고,fMRI기법을사용하여인간의뇌기능을이해하려는연구전반에대한논의를진행함.fMRI연구에직접참여하여데이터를수집할기회를갖고,수집한fMRI데이터를분석하여,실험결과를작성하는방법을배우도록함. | |||||||||
| GBE4008 | 휴먼레벨인공지능개론I | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 글로벌바이오메디컬공학과 | - | No | |
| 지난 10년간 인공지능은 눈부시게 발전해 왔다. 하지만 여전히 인간에 비해서는 부족한 면이 많다. 예를 들어 하나의 상황에서 배운 것을 전혀 다른 상황에 적용하는 일반화 능력, 적은 양의 데이터로 새로운 환경에 적응하는 문제, 다른 에이전트의 판단과 가치를 이해하는 능력 등, 인간과 인공지능이 공존하는 행복한 미래를 꿈꾸기 위해서는 여전히 갖춰야할 능력이 많다. 이러한 인공지능의 한계를 극복하기 위해서는, 인간 뇌와 지능에 대한 깊은 이해가 필요하며, 더 나아가 현존하는 모든 생명체가 어떻게 지능적인 행동을 통해 살아남아 왔고 적응적인 행동을 보여왔는지에 대한 고찰이 필요하다. 이에 본 수업에서는 인간과 생명체의 지능을 고찰하고, 뇌가 작동하는 원리에 기반하여 새로운 휴먼레벨 인공지능, 인간을 위한 인공지능을 공부하고 원리를 모색하고자 한다. 인간 뇌에 기반한 미래의 인공지능을 꿈꾸는 학생들에게 추천한다. | |||||||||
| GBE4009 | 휴먼레벨인공지능개론Ⅱ | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 글로벌바이오메디컬공학과 | - | No | |
| 지난 10년간 인공지능은 눈부시게 발전해 왔다. 하지만 여전히 인간에 비해서는 부족한 면이 많다. 예를 들어 하나의 상황에서 배운 것을 전혀 다른 상황에 적용하는 일반화 능력, 적은 양의 데이터로 새로운 환경에 적응하는 문제, 다른 에이전트의 판단과 가치를 이해하는 능력 등, 인간과 인공지능이 공존하는 행복한 미래를 꿈꾸기 위해서는 여전히 갖춰야할 능력이 많다. 이러한 인공지능의 한계를 극복하기 위해서는, 인간 뇌와 지능에 대한 깊은 이해가 필요하며, 더 나아가 현존하는 모든 생명체가 어떻게 지능적인 행동을 통해 살아남아 왔고 적응적인 행동을 보여왔는지에 대한 고찰이 필요하다. 이에 본 수업에서는 인간과 생명체의 지능을 고찰하고, 뇌가 작동하는 원리에 기반하여 새로운 휴먼레벨 인공지능, 인간을 위한 인공지능을 공부하고 원리를 모색하고자 한다. 인간 뇌에 기반한 미래의 인공지능을 꿈꾸는 학생들에게 추천한다. | |||||||||