개강
개강일 : 3월/9월 법정공휴일을 제외한 첫 강의개설요일
강의시간
| 학기 | 교과목 | 학점소계 |
|---|---|---|
| 1학기 | 통계분석이론(2), 혁신경영(2), 머신러닝1(2), Python프로그래밍(3) | 9학점 |
| 2학기 | 머신러닝2(2), 최적화 이론(2), 실험계획법(3) | 7학점 |
| 3학기 | 딥러닝(3), 스마트디자인과가치경영(2), 반도체데이터사이언스 특수논제1(3) | 8학점 |
| 4학기 | 인공지능(3), 반도체데이터사이언스 특수논제2(3) | 6학점 |
시험
중간 시험: 4월/10월 하순 각 과목 강의실
기말 시험: 6월/12월 초순 각 과목 강의실
성적
| 적용등급 | 적용등급 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 등급 | 평점 | 비고 | 등급 | 평점 | 비고 |
| A+ | 4.3 | 우수 | C+ | 2.3 | 양호 |
| A0 | 4.0 | C0 | 2.0 | ||
| A- | 3.7 | C- | 1.7 | ||
| B+ | 3.3 | 우량 | F | 0 | 불량 |
| B0 | 3.0 | W | 0 | 철회 | |
| B- | 2.7 | P | 0 | 합격 | |
| NP | 0 | 불합격 | |||
취득학점 인정 : C- 이상만 취득학점으로 인정
출석
당해 학기 수업의 출석상황이 강의일수의 3분의 2 미만일 때는 시험성적과 관계없이 F로 평가하고 이수학점으로 인정하지 않음
재수강
개설된 동일과목에 대하여 재수강을 할 수 있다.
- 성적 : 최종성적은 그 중에서 양호한 성적으로 등재함.
- 이수학점 인정 : 1회만 이수학점으로 인정되므로 졸업에 필요한 학점이 모자랄 수 있음.