Business AI 개론
처음 비즈니스AI 트랙을 공부하는 학생들을 위해 다양한 비즈니스 영역에서 현재 활용되고 있는 최신 AI 기술들에 대해 기술의 발전 측면, 데이터의 분석 측면, 서비스의 활용 측면, 비즈니스 영역에서의 범위 확장 측면에서 쉽고 광범위하게 학습한다.
비지니스어낼리틱스 개요
경영경제 및 금융 데이터의 분석을 위한 기초 과목이다. 데이터에 근거한 시장 해석을 위해 필요한 자료분석 과정에 대해 학습한다. 또한 모델링을 위한 기초 선형회귀모형 및 기초 시계열 모형에 대해 학습하고 컴퓨터 실습을 병행한다.
고급비지니스어낼리틱스실습 개요
파이낸스 어낼리틱스에서 학습한 기초 어낼리틱스 지식에 기반하여 비즈니스 자료분석을 위한 고급 어낼리틱스 기법을 학습한다. 기초 시계열 분석 기법뿐만 아니라 로지스틱, 프로빗 모형 및 의사결정나무/랜덤포레스트, Clustering등의 머신러닝 테크닉들을 다룸으로 써 본 과정을 수료 시 더 깊은 비즈니스 데이터 분석 경험을 가질 수 있다.
비즈니스데이터베이스
데이터베이스 분야의 모든 주요 주제에 대해 경영학적 관점에서 다양하게 공부한다. 관계형 데이터베이스의 개념, 설계 및 SQL, 데이터베이스의 관리를 포함하여 최신의 데이터베이스 환경, 적절한 데이터베이스 디자인을 결정하고 구현하는 절차 및 기술을 공부한다. 또한 이러한 데이터베이스가 다양한 기업에서 어떻게 관리, 운영되고 있는지도 함께 학습한다.
Business AI 사례연구
인공지능기술들을 활용한 다양한 비즈니스 모델 및 그 성공 사례들을 살펴본다. 다양한 영역에서 발전하고 있는 AI 기술을 포함하여 관련 정책 및 교육이 어떻게 사례로 정리되어 벤치마킹 할 수 있는지다양한 토론과 비판하는 훈련을 통해 경영학적 마인드를 개발한다.
금융공학 이론 및 실습
융복합적 관점에서 쉽게 접근할 수 있도록 금융공학 관련 기본적인 상품에 대한 기초개념과 이론 및 금융투자와 위험관리의 이론을 학습하고 실습한다. 기본적인 금융상품으로 주식, 채권 및 선도, 선물, 옵션, 스왑 등 파생 상품에 대해 다루고, 주식과 이자율 관련 파생상품 모델링과 가격결정 메커니즘 및 자산배분과 위험관리 이론을 파이썬 프로그램을 활용하여 실습함으로써 금융분석 능력 및 응용능력을 기르는 것을 목적으로 한다.
소셜콘텐츠분석
다양한 형태의 소셜 플랫폼 및 그 안에서 생성되는 콘텐츠들을 텍스트 및 수리 데이터로 수집, 정제하는 과정을 학습한다. 또한 수집한 데이터를 적절히 변환한 후 이를 플랫폼 및 생태계 경영 관점에서 분석한다. 이를 통해 온라인에서 소비자가 소통하는 방식을 이해하고 의사 결정에 영향을 미치는 요소를 도출하여 플랫폼 기업의 전략 수립에 활용하는 방법을 학습한다.
AI 마케팅
마케팅의 기본 개념을 학습한 후, 챗봇 등 마케팅 영역에서 다양하게 활용되고 있는 AI 기술들에 대해 공부한다. 소비자 타겟 설정에서부터 제품 개발, 포지셔닝, 브랜드 관리 및 신제품 개발, 가격관리까지 다양한 마케팅 영역에서 최신 AI기술이 어떻게 활용되고 있는지 알아보고, 관련 데이터를 AI 기술을 활용하여 수집, 분석하는 법, 분석 결과를 마케팅에 활용하는 방법 등을 학습한다.
비즈니스머신러닝 이론 및 실습
최근 급증하고 있는 비즈니스 빅데이터의 현황과 특징을 소개하고, 실무적 비즈니스 빅데이터 처리 과정 및 관리에 대해 파이썬 프로그램을 사용하여 실습한다. 또한 정제된 비즈니스 빅데이터를 기반으로 경영학적 의사결정을 위한 전통적인 통계적 기법과 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 머신러닝 및 인공지능 기법에 대해 학습한다.
텍스트마이닝
데이터 수집에서부터 전처리, 형태소 분석 등 비정형 텍스트 데이터에 대한 전반적 과정를 학습한다. 사용자 감성, 소비자 심리 등 다양한 마케팅 이론에 기반하여 최신의 AI 알고리즘을 활용하여 수집한 텍스트 데이터를 분석 한 후 이를 기업의 전략 수립에 활용하는 법을 배운다.
비즈니스 딥러닝
딥 러닝 기술에 대한 소개를 통해 수강생들이 새로운 가치를 창출하거나 비즈니스 전략을 세울 때 어떻게 딥 러닝이 응용될 수 있는지 살펴보고자 한다. 특히 본 수업은 딥러닝 기반의 새로운 응용분야를 통해 새로운 비즈니스 기회를 창출한 사례, Neural Network (NN), Convolutional NN(CNN), Recurrent NN(RNN)등의 딥러닝 알고리즘 소개, 그리고 PyTorch를 통해 이를 실제로 구현하는 실습으로 구성되어 있어 학생들로 하여금 새로운 비즈니스 문제에 딥러닝을 어떻게 구현/응용할 수 있는지를 연습할 수 있다.
Business AI 프로젝트 (캡스톤디자인)
학생들이 팀을 이루어 다양한 비즈니스 현실 문제를 해결함에 있어 전공 영역에서 학습한 다양한 AI기술 및 사용 데이터, 비즈니스 활용 방식등을 포괄적으로 응용하여 캡스톤 디자인 방식으로 솔루션을 제안한다. 제안한 솔루션은 체계적인 문서 작성 과정을 거쳐 하나의 포트폴리오로 완성한다.