Umeå University - Faculty of Science and Technology
석사 인공 지능
우메아, 스웨덴
석사
기간
2 년
언어
영어
속도
풀 타임
신청 마감
31 Aug 2026
가장 빠른 시작 날짜
15 Jan 2026
수업료
SEK 142,800 / per year *
연구 형식
캠퍼스에서
* EU/EEA 외부의 국제 학생의 경우 총 수수료는 285,600SEK입니다.
인공 지능 석사 과정
오늘날의 역동적인 환경에서 인공 지능(AI)은 단순한 유행어가 아니라 획기적인 혁신의 원동력입니다. AI가 의료에서 금융에 이르기까지 우리 삶의 모든 측면에 스며들면서 윤리적 의미를 이해하는 것도 무엇보다 중요해졌습니다.
인공지능 석사 프로그램 혁신적인 정보 기술 분야를 탐색하는 데 필요한 필수 지식과 실무 기술을 제공합니다.
1. 기초적인 이해: AI의 핵심 원칙을 탐구하고 그 능력, 한계, 사회적 영향을 탐구합니다.
2. 설계 및 구축: 윤리적 맥락을 준수하는 견고한 AI 시스템을 만드는 방법을 배우십시오. 의도치 않은 결과를 최소화하면서 사용자에게 권한을 부여하는 솔루션을 개발할 수 있게 됩니다.
3. 책임 있는 애플리케이션: AI의 책임 있는 배포에 대한 통찰력을 얻으세요. AI 시스템에서 투명성, 공정성, 프라이버시의 중요성을 이해하세요.
AI가 인류에게 윤리적이고 책임감 있게 봉사하는 미래를 만들어가는 흥미진진한 여정에 동참해주세요!
신뢰할 수 있는 AI에 초점을 맞춘 프로그램
이것은 신뢰할 수 있는 AI에 초점을 맞춘 스웨덴 최초의 인공 지능(AI) 석사 프로그램입니다. 신뢰할 수 있는 AI는 합법적이고 윤리적이며 견고한 AI를 목표로 합니다. 교육을 통해 신뢰할 수 있는 AI는 다양한 과정에서 다양한 각도에서 탐구됩니다. 신뢰할 수 있는 AI를 시작점으로 삼아 석사 프로그램은 인공 지능에 대한 광범위한 지식과 주로 소셜 AI, 머신 러닝 및 데이터 과학과 같은 인공 지능의 다양한 하위 분야에 대한 심화된 지식을 제공합니다.
AI 석사 과정은 컴퓨팅 과학과와 수학과 및 수리 통계학과의 협업으로 설정되었습니다. 이를 통해 학생들은 소셜 AI 또는 머신 러닝과 같은 컴퓨터 과학 프로필이나 데이터 과학 프로필의 고급 통계학에서 교육을 맞춤화할 수 있습니다. 모든 학생은 신뢰할 수 있는 AI에서 공통 교육을 공유합니다.
윤리적 측면에 초점을 맞춘 스웨덴의 가장 유명한 AI 석사 과정!
이 프로그램에 대한 자세한 내용은 컴퓨팅 과학부 웹사이트에서 확인하세요.
실용 과제
프로그램 동안 이론을 배우는 것뿐만 아니라 실무 기술을 많이 익히게 됩니다. 프로그램의 과정은 국제적으로 유명한 연구자들과의 강의, 세미나, 그룹 작업, 실험실 작업 및 튜토리얼과 다양한 유형의 과제로 구성됩니다. 이러한 과제는 일반적으로 필수이며 종종 어떤 종류의 소프트웨어 개발로 구성됩니다.
AI 연구에 가까운 교육
이 프로그램의 모든 교사는 자신이 가르치는 AI 분야에서 활동하는 과학자 이므로, 학생들은 광범위한 AI 분야에서 진행 중인 연구에 참여하게 됩니다. 모든 교육은 영어로 진행됩니다. 일부 과정에서 과제는 조직(산업 또는 대중)과 협력하여 수행하는 학생 프로젝트로 구성되며, AI를 사용하여 사회적 과제를 해결합니다.
우메오 대학의 100명에 가까운 연구자와 교사가 AI 관련 분야 에 참여하고 있습니다. 저희 프로그램의 학생으로서, 대학의 다른 학과와 관련된 AI 연구자들과 협업할 수 있습니다. 우메오 대학의 AI 연구의 다양성은 Center for Transdisciplinary AI( TAIGA )의 다양한 초점 분야에서 확인할 수 있습니다.
참가 요구 사항
이 프로그램에 입학하기 위한 필수 전제 조건은 잘 발달된 프로그래밍 기술을 포함하여 알고리즘 문제 해결에 대한 이론적 지식과 실무 기술입니다. 이는 일반적으로 컴퓨터 과학 연구를 통해 습득합니다. 또한 전제 조건에는 미적분, 선형 대수와 같은 수학 과정과 형식 논리 또는 수리 통계 과정이 포함됩니다.
그리고 자기평가서도 작성해 보세요!
귀하의 지원서 평가에 필요한 시간을 단축하기 위해 자체 평가 양식을 작성하여 universityadmissions.se 계정에 업로드해 주시기 바랍니다.
PDF 양식은 여기에서 다운로드할 수 있습니다.
참고: 이 양식은 원래 신청서에 대한 보완 정보를 제공합니다. AI 석사 학위에 필요한 핵심 필수 과목이 포함된 과목에 대한 추가 정보를 제공하면 평가 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다. 여전히 원래 신청서에 제공된 장점에 대해서만 평가됩니다.
우메오 대학교의 AI 석사 과정 지원과 관련하여 궁금한 사항이 있으시면 언제든지 문의해 주시기 바랍니다.
두 가지 다른 학위
프로그램에서 선택한 과목에 따라 두 가지 학위 중 하나를 취득할 수 있습니다. 데이터 과학을 전문으로 하는 과목을 선택하면 수학 통계학 학위를 취득할 수 있고, 소셜 AI와 머신 러닝을 전문으로 하는 과목을 선택하면 인공지능을 전문으로 하는 컴퓨팅 과학 학위를 취득할 수 있습니다. 관심 분야에 따라 과목을 자유롭게 선택할 수 있지만, 일부 과목은 강력히 권장됩니다.
스케줄이 적더라도 40시간 주당 근무를 고려하세요. 석사 수준에서는 마감일을 맞추고 학생 프로젝트 내에서 협업 작업을 사무실 시간 내에 관리할 수 있도록 학업 과제를 구성하는 데 전적인 책임을 져야 합니다.
Umeå University - 학생 만족도 1위
우메오 대학은 생활, 지원 및 전반적인 만족도 부문에서 국제 학생 측정기(ISB)에 참여한 모든 대학 중 1위를 차지했습니다.
순위에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인하세요: https://www.umu.se/en/education/student-services--support/satisfiedstudents/
우메오 대학교에 대해 자세히 알아보세요
스터디 페어, 스터디 가이드, 웨비나를 통해 저희를 만날 수 있는 기회가 많이 있습니다. 자세한 내용은 여기에서 확인하세요.
프로그램 개요
기초 과정
- 엔지니어를위한 논리 및 모델 이론 또는 통계의 기초
- 인공 지능의 기초
- 인공 지능-방법 및 응용
- 기계 학습
컴퓨팅 과학의 프로필 영역
- 추론 및 의사 결정
- 기계 학습
- 인간-AI 상호작용
- 지능형 로보틱스
수학 통계의 프로필 영역 :
- 데이터 과학
컴퓨팅 과학의 기본 과정 :
Computing Science의 프로파일 영역 중 하나를 목표로하는 경우 AI 프로파일을 사용하여 Computing Science 학위를 받고 다음 두 필수 과정을 수강해야합니다.
- 대화 형 지능형 시스템의 설계
- 컴퓨팅 과학 이학 석사 학위 논문 프로젝트 (인공 지능 전문)
수학 통계의 기본 과정 :
데이터 과학 프로필을 따르려는 경우 수학 통계학 학위를 받고 다음 5 가지 필수 과정을 수강해야합니다.
- 확률 적 프로세스 및 시뮬레이션
- 실험 설계 및 고급 통계 모델링
- 고차원 데이터를 활용한 통계 학습
- 빅 데이터 및 고차원 데이터 분석
- 수학적 통계학 석사 학위 논문 프로젝트
인공 지능은 디지털 도구에 내장되어 개인 및 상황에 맞는 추가 가치를 제공하고 사회를위한 디지털 인프라를 구축하기 위해 수집 된 방대한 양의 데이터를 활용합니다. 우리의 디지털 사회는 우리가 일하고, 교육하고, 즐겁게하는 방법에 영향을 미치는 방식으로 빠르게 변화하고 있습니다. 결과적으로 사회는 사회에 유리한 방식으로 개발을 추진하는 데 필요한 인공 지능 역량에 대한 요구가 급격히 증가하고 있습니다. 인공 지능에 대한 전문 지식에 대한 산업 및 공공 기관의 요구는 가까운 미래에 더욱 증가 할 것입니다.
미래의 디지털 도구 개발
프로그램이 제공 할 인공 지능 분야의 광범위하고 핵심적인 역량을 갖춘 미래의 작업 영역은 주로 자신의 관심 영역에 달려 있습니다. 작업 과제는 환경, 건강, 아동 교육 개선을위한 미래의 디지털 도구 개발에서 민주주의, 정의, 안전 또는 건물 인프라와 같은 사회적 문제를 해결하기위한 도구, 자율 주행 자동차 및 기타 운송 시스템 용 소프트웨어에 이르기까지 다양합니다. 다양한 유형의 의사 결정 지원 및 비즈니스 인텔리전스, AI 아키텍처, 데이터 관리 전략 및 책임있는 AI를 개발할 수 있습니다.
직함의 예
- AI 아키텍트
- AI 제품 관리자
- AI 기술 소프트웨어 엔지니어
- 데이터 과학자
- AI 인터랙션 디자이너
- AI 윤리 학자
- 박사 과정 학생
- 연구 엔지니어


