전산학부의 커리큘럼은 다음과 같이 다채로운 전문 분야로 구성되어 있으며, 학생들은 자신의 흥미와 진로에 맞춰 유연하게 수강할 수 있습니다.

• 데이터 과학 (Data Science) : 데이터 분석, 데이터베이스, 데이터 마이닝 등을 다루며 데이터로부터 가치를 창출하는 방법을 배웁니다.
• 시스템 및 네트워크 (System-Network) : 운영체제, 네트워크, 분산 시스템 등 컴퓨터 시스템의 근간이 되는 인프라와 아키텍처를 학습합니다.
• 소프트웨어 디자인 (Software Design) : 소프트웨어 공학, 테스팅, 요구 공학 등 고품질 소프트웨어를 설계하고 개발하는 방법론을 연구합니다.
• 인공지능 및 정보서비스 (AI/Information Service) : 기계학습, 딥러닝, 자연어 처리 등 최신 AI 기술과 이를 활용한 지능형 서비스를 탐구합니다.
• 비주얼 컴퓨팅 (Visual Computing) : 컴퓨터 그래픽스, 컴퓨터 비전 등 시각적 데이터 처리와 생성 기술을 배웁니다.
• 인터랙티브 컴퓨팅 (Interactive Computing) : HCI(인간-컴퓨터 상호작용) 등을 통해 사용자와 컴퓨터 간의 효과적인 소통 방식을 연구합니다.
• 시큐어 컴퓨팅 (Secure Computing) : 정보 보호, 암호학, 시스템 보안 등 안전한 컴퓨팅 환경을 구축하는 기술을 학습합니다.
• 소셜 컴퓨팅 (Social Computing) : 소셜 네트워크 분석, 컴퓨터 윤리 등 컴퓨팅 기술이 사회에 미치는 영향과 상호작용을 다룹니다.
• 전산이론 (Theory of Computation) : 알고리즘, 계산 이론 등 컴퓨터 과학의 수학적, 논리적 기초를 다집니다.

전산학부 졸업을 위해서는 전공필수와 전공선택 과목을 균형 있게 이수해야 합니다. 주요 과목 구분

• 기초 필수/선택 :프로그래밍 기초(CS101), 실습(CS109), 선형대수학(MAS109) 등 전산학 학습을 위한 기본 소양을 기릅니다.
• 전공 필수 (Major Required) : 모든 전산학도가 반드시 들어야 하는 핵심 과목입니다.
  주요 과목: 이산구조(CS204), 데이터구조(CS206), 알고리즘 개론(CS300), 컴퓨터구조(CS311), 프로그래밍 언어(CS320), 운영체제(CS330) 등.
• 전공 선택 (Major Elective) : 각 트랙별 심화 학습을 위한 과목들로 구성됩니다.
• AI 중점 이수 : 인공지능 분야의 중요성을 반영하여, 관련 과목에는 'AI' 태그가 표시되어 있습니다 (예: 기계학습, 딥러닝 개론 등).

학생의 전공 형태에 따라 다음과 같은 학점 이수가 필요합니다.

구분	총 이수 학점	세부 요건	비고
주전공 (Major)	49학점 이상	전공필수 19학점 이상 전공선택 30학점 이상	가장 일반적인 이수 코스
복수전공 (Double Major)	40학점 이상	전공필수 19학점 이상 전공선택 21학점 이상	타 학과 전공과 최대 6학점 중복 인정 가능
부전공 (Minor)	21학점 이상	전공필수 15학점 이상 전공선택 6학점 이상	타 학과 전공과목과 중복 인정 불가

제공된 로드맵 이미지를 통해 과목 간의 선수 관계(화살표)와 개설 학기를 확인할 수 있습니다.

• 과목 정보 확인법 : 각 과목 박스에는 과목번호, 과목명, 개설 학기(S: 봄, F: 가을), 학점(강의:실험:학점) 정보가 기재되어 있습니다.
• 선수 과목 연계 : 화살표로 연결된 과목들은 선수 과목 관계를 의미하므로, 화살표의 흐름을 따라 수강 계획을 세우는 것이 권장됩니다.
  예를 들어, 프로그래밍 기초(CS101)는 데이터구조(CS206)로 이어지며, 이는 다시 알고리즘 개론(CS300) 등의 심화 과목으로 연결됩니다.
• 중점 이수 추천 : 특정 분야(예: 인공지능)에 관심이 있다면, 해당 색상 영역의 과목들을 집중적으로 수강하고, 특히 'AI' 마크가 있는 과목을 4과목 이상 수강하는 것이 좋습니다.

Tip: 본 로드맵은 2025년 기준으로 작성되었으며, 학사 운영에 따라 변경될 수 있으니 수강 신청 시 최신 강의계획서를 반드시 확인하시기 바랍니다.