KAIST IDEC

교육 신청 안내

모집대상 : 반도체 분야 취업을 희망하는 전공 또는 비전공 학부 졸업(예정)자
- 우대사항 : 전기 및 전자과(또는 전산과) 전공자, 관련 경험 보유자(설계 관련 과목 이수자 등), 화성시 거주자 및 화성시 소재 대학 졸업생
모집 인원 : 00명
전형 일정
- 서류 합격자 발표 : 7월 21일(금)
- 면접 전형 : 7월 25일(화)
- 최종 합격자 발표 : 7월 31일(월)
* 상기 전형 일정은 내부 상황에 따라 변경될 수 있습니다.
** 세부 일정은 전형 대상자에게 별도로 안내될 예정입니다.
제출 서류(필수) : 교육신청서, 자기소개서, 성적증명서, 졸업(예정)증명서
- 그 외 관련 활동 증빙자료(상장, 논문), 포트폴리오, 자격증, 공인영어성적 등이 있는 경우 추가 제출

교육 트랙 1

인공지능(AI) 트랙

기수 (기준년도)

4기 (2023)

교육 기간

2023-08-31 ~ 2023-12-22

인공지능(AI) 트랙 개요

- DNN은 신경망 구조와 훈련 방법을 이해하며, CNN은 이미지 처리와 컴퓨터 비전에 적용됩니다.

- RNN은 순차적인 데이터와 자연어 처리를 다룹니다.

- Transformer는 자연어 번역과 문장 생성에 사용됩니다.

- 딥러닝 경량화 기술을 통해서 딥러닝의 고성능 구현을 할 수 있게 됩니다.

- CUDA를 통한 GPU의 운용 방법을 배우고, 에지디바이스의 AI 가속에 대하여 알게 됩니다.

이러한 기술들은 머신 러닝 모델의 구성과 작동 방식을 이해하고, 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터 유형에 대한 분석과 처리를 수행하는데 필수적인 지식입니다.
AI 반도체회사, 자율주행 및 로보틱스, 의료 및 헬스케어 분야에서 인공지능 엔지니어가 되고 싶은 분들께 추천합니다.

인공지능(AI) 트랙 교육과정

1	공통과목	2	기초과목	3	심화과목	4	실습집중
전기전자 관련학과를 경험하지 못한 학생 수준으로 기초 지식 교육 Python, C, CUDA 프로그래밍 기초 교육 리눅스 실습 교육		AI 기초 및 순수이론 분류, 회귀, 학습, 퍼센트론, DNN의 순수이론 CNN, LSTM, RNN, Transformer		Python을 이용한 강화학습 딥러닝의 고성능 구현, 경량화		CUDA기반 GPU 프로그래밍 심화 인공지능반도체 가속 및 저전력 구현 자기만의 모델을 스스로 만들어 보는 콘테스트

교육 트랙 2

아날로그 트랙(RF IC 특화)

기수 (기준년도)

4기 (2023)

교육 기간

2023-08-31 ~ 2023-12-22

아날로그 트랙(RF IC 특화) 개요

빛, 소리, 압력, 온도 등 아날로그 신호를 IT 기기가 인식할 수 있도록 디지털 신호로 바꾸거나, 반대로 IT 기기가 처리한 디지털 신호를 인간이 인식할 수 있는 아날로그 신호를 바꾸는 과정을 배울 수 있습니다.
무선 통신 시스템의 작동 원리와 특성에 대한 이해하고, RF IC(Radio Frequency IC)를 구성하는 Transmitter, Receiver 회로(Amplifiers, Mixers, Frequency Synthesizers 등)에 대해 배울 수 있습니다.
회로 구현 시 사람이 손수 작업하는 Full Custom 방식을 사용하기 때문에 깊이 있는 전문가형 엔지니어가 되고 싶은 분들께 추천합니다.

아날로그 트랙(RF IC 특화) 교육과정

1	공통과목	2	기초과목	3	심화과목	4	실습집중
전기전자 관련학과를 경험하지 못한 학생 수준으로 기초 지식 교육 반도체이론/공정, 회로이론, 전자회로 등 이론 위주의 기초 교육 리눅스 실습 교육		관련 학과 학부 3~4학년(예비 석사생) 수준의 기초 과목 내용 Custom IC Design Flow 기초 교육		시스템반도체 설계 관련 전공과목으로 설계를 위한 집중 교육과정 아날로그 집적회로, 아날로그 & RF IC 회로(OP-AMP, LNA, Mixer, VCO, PA, PLL 등) 설계 등 실습 교육		기초 및 심화과목에서 학습한 내용을 응용한 실습 과정

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장기 교육과정 (미취업자)