Kecerdasan Buatan (AI)

Halaman 1

SEJONG CYBER UNIVERSITY — Sejong Cyber University (세종사이버대학교) — Fakultas Kecerdasan Buatan (인공지능학부) — Jurusan AI (AI학과)

Halaman 2

02 DEPARTMENT — Pengenalan Jurusan (학과소개) — Jurusan AI (AI학과). "Dari dasar hingga pendalaman AI, mencetak ahli AI kreatif yang memimpin masa depan."

Pengenalan Jurusan

AI kini bisa dimulai oleh siapa saja dengan mudah. Di Jurusan AI, mahasiswa belajar bertahap dari dasar hingga praktik untuk tumbuh menjadi ahli AI. Melalui berbagai praktik dan perolehan sertifikasi, mahasiswa membangun kemampuan praktik sekaligus mengalami langsung teknologi terkini seperti literasi AI, AI generatif, perancangan layanan AI, data AI, dan deep learning. Mulailah tantangan Anda sekarang! Anda dapat tumbuh menjadi ahli AI praktis yang mewujudkan nilai bisnis melalui AI.

Ahli Literasi AI (AI리터러시 전문가): Belajar secara sistematis dari konsep dasar AI hingga penerapan praktiknya. Melalui prompt engineering, perancangan chatbot AI, dan pemanfaatan alat No-Code, dapat tumbuh menjadi ahli yang memiliki literasi esensial di era AI.

Ahli AI Generatif (생성형 AI전문가): Mempelajari integrasi model AI, prompt engineering, dan teknologi pengembangan perangkat lunak berbasis AI generatif. Melalui kurikulum pengembangan aplikasi AI yang berorientasi praktik, dapat tumbuh menjadi ahli pengembangan perangkat lunak yang dibutuhkan industri.

Ahli Perancangan Layanan AI (AI서비스 기획 전문가): Membangun kemampuan memahami teknologi AI dari sudut pandang bisnis serta merancang dan mendesain layanan AI yang berpusat pada pengguna. Dengan mempelajari analisis tren AI dan cara pemanfaatannya, sistem perancangan/evaluasi layanan AI, serta kemampuan prototyping cepat menggunakan alat No-Code, dapat tumbuh menjadi ahli perancangan layanan AI.

Ahli Deep Learning (딥러닝 전문가): Mendukung penguasaan teknologi yang diperlukan untuk pengembangan solusi AI nyata melalui teori dan praktik algoritma deep learning. Dengan mempelajari teknik deep learning terkini seperti reinforcement learning, CNN, RNN, dan Transformer, serta berbagai praktik proyek AI, dapat tumbuh menjadi ahli terbaik di bidang deep learning.

Ahli Data AI (AI데이터 전문가): Mempelajari secara mendalam teknologi cloud computing dan data engineering, serta memberikan kesempatan praktik pada platform cloud seperti AWS dan Azure. Dengan menguasai pembangunan infrastruktur AI berbasis cloud dan teknik analisis data, dapat memperoleh pengakuan kompetensi sebagai AI cloud engineer praktis yang dibutuhkan perusahaan.

Halaman 3

Jurusan AI — Apa Bedanya Jurusan AI Sejong Cyber University? — 01 SEJONG CYBER UNIVERSITY

Q: Kurikulum sistematis dan praktis untuk mencetak ahli AI, mudah dimulai bahkan oleh yang bukan berlatar belakang terkait

• Belajar bertahap dari dasar AI (mis. AI untuk Semua, dsb.) hingga tahap pendalaman (mis. reinforcement learning, dsb.)
• Penguatan kompetensi melalui pembelajaran eksperiensial berorientasi praktik
• Susunan mata kuliah yang mencerminkan tren AI terkini (mis. Memahami dan Memanfaatkan AI Generatif, Prompt Engineering, Pengembangan Perangkat Lunak dengan AI, dsb.)

02 Program dukungan khusus untuk perolehan sertifikasi yang langsung dapat diterapkan di industri

• Dukungan perolehan sertifikasi nasional dan internasional: Semi-profesional Analisis Data (ADsP), Pengembang SQL (SQLD), AWS AI Practitioner, AWS Cloud Practitioner, IBM Digital Badge, dsb.
• Mata kuliah yang terhubung dengan sertifikasi: Praktik Sertifikasi Analisis Data, Basis Data dan SQL, Dunia Ilmu Data, Praktik Sertifikasi AI, Dasar Cloud Computing, dsb.

03 Dosen berpengalaman praktik dan kuliah tren AI terkini

• Dosen profesional dengan pengalaman industri di bidang big data, AI, dan cloud
• Pakar dengan kedalaman akademik di bidang AI, kuliah berorientasi praktik yang mencerminkan tren teknologi terkini
• Kuliah umum dan lokakarya yang mencerminkan tren AI terkini seperti literasi AI, AI generatif, perancangan layanan AI, data AI, deep learning
• Kesempatan jejaring praktik dan tren teknologi terkini melalui kerja sama dengan perusahaan IT global (AWS, MS, Google, dsb.)

04 Lingkungan praktik berorientasi lapangan yang memadukan AI dan cloud

• Operasional laboratorium praktik virtual dengan teknologi terkini seperti cloud, big data, kecerdasan buatan
• Lingkungan praktik cloud gratis berbasis AWS Academy
• Laboratorium praktik AI berbasis cloud dan lingkungan riset pribadi

05 Jejaring yang kuat dan komunitas belajar berkelanjutan

• Kolaborasi belajar dengan sesama mahasiswa: kelompok kecil sertifikasi, kelas persiapan kompetisi AI, dsb. (mis. Lab Literasi AI Pemula, Lab Kreatif AI, Lab Instruktur Pendidikan AI, Lab Penulis-Penerbit AI, dsb.)
• Kuliah umum pakar dalam dan luar negeri: belajar pengalaman praktik dan tren terkini melalui kuliah daring/luring pakar industri AI, cloud, big data dari dalam dan luar negeri
• Presentasi proyek AI: berbagi pengalaman praktik dan kesempatan jejaring melalui kelas berbasis proyek (mis. Praktik Proyek AI Bisnis) dan festival akademik (mis. AI Open Forum, dsb.)

06 Lingkungan belajar fleksibel yang memanfaatkan keunggulan pembelajaran daring

• Belajar tanpa batasan waktu dan tempat
• Layanan tutor AI real-time yang menjawab pertanyaan kapan saja, di mana saja
• Kuliah umum daring real-time dan sesi tanya jawab

Halaman 4

04 DEPARTMENT — Kurikulum Jurusan (전공 교육과정) — Jurusan AI. (Data mata kuliah berikut disusun sesuai urutan tampil pada tabel semester Semester 1–2, Tingkat 1–4 di sumber; posisi baris/kolom persis pada tabel asli tidak dapat direkonstruksi secara pasti karena format tabel flipbook.)

Daftar mata kuliah:

1. 대화형AI와챗봇기초 (Dasar AI Percakapan dan Chatbot)

2. 모두를위한AI (AI untuk Semua)

3. 문제해결과알고리즘 (Pemecahan Masalah dan Algoritma)

4. 컴퓨팅사고 (Berpikir Komputasional)

5. AI첫걸음 (Langkah Pertama AI)

6. AI와빅데이터가바꾸는세상 (Dunia yang Diubah oleh AI dan Big Data)

7. AI트랜스포메이션 (Transformasi AI)

8. AI프로그래밍기초 (Dasar Pemrograman AI)

9. IT기초수학 (Matematika Dasar TI)

10. 나만의AI챗봇디자인 (Merancang Chatbot AI Milik Sendiri)

11. 인공지능과사이버보안 (Kecerdasan Buatan dan Keamanan Siber)

12. 빅데이터의이해와활용 (Pemahaman dan Pemanfaatan Big Data)

13. 파이썬기반ChatGPTAPI활용서비스구현 (Implementasi Layanan Berbasis Python Memanfaatkan ChatGPT API)

14. 파이썬프로그래밍 (Pemrograman Python)

15. 파이썬으로배우는자료구조 (Struktur Data dengan Python)

16. 프롬프트엔지니어링 (Prompt Engineering)

17. AI비즈니스콘텐츠기획 (Perencanaan Konten Bisnis AI)

18. AI와미래사회 (AI dan Masyarakat Masa Depan)

19. No-Code기반빅데이터분석 (Analisis Big Data Berbasis No-Code)

20. 데이터과학의세계 (Dunia Ilmu Data)

21. 데이터분석의이해 (Pemahaman Analisis Data)

22. 데이터베이스와SQL (Basis Data dan SQL)

23. 데이터분석자격증실전 (Praktik Sertifikasi Analisis Data)

24. 생성형AI(LLM)이해와활용 (Pemahaman dan Pemanfaatan AI Generatif/LLM)

25. 데이터시각화 (Visualisasi Data)

26. 인공지능(AI)의이해 (Pemahaman Kecerdasan Buatan)

27. AI딥러닝기초 (Dasar Deep Learning AI)

28. 파이썬으로배우는머신러닝(ML) (Machine Learning dengan Python)

29. AI서비스이해와활용 (Pemahaman dan Pemanfaatan Layanan AI)

30. AI서비스기획실무 (Praktik Perancangan Layanan AI)

31. AI활용소프트웨어개발 (Pengembangan Perangkat Lunak dengan AI)

32. 강화학습 (Reinforcement Learning)

33. 지능형사물(AIoT)이해와활용 (Pemahaman dan Pemanfaatan AIoT)

34. 비즈니스AI프로젝트실무 (Praktik Proyek AI Bisnis)

35. 클라우드기반AI이해와활용 (Pemahaman dan Pemanfaatan AI Berbasis Cloud)

36. 클라우드컴퓨팅기초 (Dasar Cloud Computing)

37. AI딥러닝실무 (Praktik Deep Learning AI)

38. AI텍스트분석 (Analisis Teks AI)

39. AI영상데이터처리 (Pemrosesan Data Citra AI)

40. AI자격증실전 (Praktik Sertifikasi AI)

Halaman 5

Peta Jalan Kurikulum (교육과정 로드맵) — SEJONG CYBER UNIVERSITY — Jurusan AI. (Struktur "Dasar / Inti / Aplikasi" per tingkat sebagaimana disusun pada sumber; posisi baris/kolom persis pada peta jalan asli tidak dapat direkonstruksi secara pasti dari teks flipbook yang telah diratakan.)

Area kompetensi jurusan dan mata kuliah (Dasar): 대화형AI와챗봇기초, 모두를위한AI, 문제해결과알고리즘, 컴퓨팅사고, AI첫걸음, AI와빅데이터가바꾸는세상, 나만의AI챗봇디자인, 인공지능과사이버보안, 데이터과학의세계, 데이터분석의이해, 빅데이터의이해와활용, 파이썬기반ChatGPTAPI활용서비스구현, 데이터베이스와SQL, 데이터분석자격증실전, 파이썬프로그래밍, 파이썬으로배우는자료구조, 생성형AI(LLM)이해와활용, 데이터시각화

Area kompetensi jurusan dan mata kuliah (Inti): 강화학습, 지능형사물(AIoT)이해와활용, 비즈니스AI프로젝트실무, 클라우드기반AI이해와활용, AI트랜스포메이션, AI프로그래밍기초, IT기초수학, 프롬프트엔지니어링, AI와미래사회, AI비즈니스콘텐츠기획, 인공지능(AI)의이해, AI딥러닝기초, No-Code기반빅데이터분석, 파이썬으로배우는머신러닝(ML), AI서비스기획실무, AI서비스이해와활용

Area kompetensi jurusan dan mata kuliah (Aplikasi): AI활용소프트웨어개발, 클라우드컴퓨팅기초, AI딥러닝실무, AI텍스트분석, AI영상데이터처리, AI자격증실전

Catatan: * Mata kuliah di atas dapat berubah sesuai kebijakan universitas.

Prospek Karier ke Depan: Melanjutkan ke pascasarjana, Perencana Strategi & Layanan AI, Prompt Engineer, Analis Big Data & Data Engineer, AI Cloud Engineer, Pengembang Perangkat Lunak AI, Instruktur Algoritma untuk Sekolah Dasar/Menengah, dsb.

#05

Halaman 6

06 DEPARTMENT — Panduan Belajar Mata Kuliah (Semester 1) — Jurusan AI Tahun Ajaran 2026 (교과목 학습안내(1학기))

Tingkat 1

• 대화형AI와챗봇기초 (Dasar AI Percakapan dan Chatbot): Mempelajari prinsip, perancangan, dan implementasi AI percakapan dan chatbot
• 문제해결과알고리즘 (Pemecahan Masalah dan Algoritma): Mempelajari teori dasar algoritma dan meningkatkan kemampuan pemecahan masalah
• AI첫걸음 (Langkah Pertama AI): Mempelajari pengantar AI, prompt engineering, dan cara memanfaatkan alat AI
• AI트랜스포메이션 (Transformasi AI): Mempelajari dampak AI terhadap perusahaan dan masyarakat serta contoh penerapan praktiknya
• 나만의AI챗봇디자인 (Merancang Chatbot AI Milik Sendiri): Mempelajari prinsip perancangan chatbot AI dan metode interaksi yang mempertimbangkan pengalaman pengguna
• 빅데이터의이해와활용 (Pemahaman dan Pemanfaatan Big Data): Mempelajari analisis big data dan cara pemanfaatannya dalam praktik
• 파이썬프로그래밍 (Pemrograman Python): Mempelajari pemrograman Python
• 프롬프트엔지니어링 (Prompt Engineering): Mempelajari cara mengoptimalkan prompt pada model AI dan AI percakapan

Tingkat 2

• AI와미래사회 (AI dan Masyarakat Masa Depan): Mempelajari perkembangan teknologi AI, perubahan sosial, dan prospek perkembangan melalui berbagai contoh kasus
• 데이터과학의세계 (Dunia Ilmu Data): Mempelajari seluruh proses analisis big data — definisi masalah, persiapan data, EDA, pembuatan model, evaluasi
• 데이터베이스와SQL (Basis Data dan SQL): Mempelajari dasar basis data dan SQL, materi inti persiapan sertifikasi SQLD
• 생성형AI(LLM)이해와활용 (Pemahaman dan Pemanfaatan AI Generatif/LLM): Mempelajari prinsip AI generatif dan LLM serta cara penerapannya secara nyata
• 인공지능(AI)의이해 (Pemahaman Kecerdasan Buatan): Mempelajari teori AI dalam hal pencarian, representasi pengetahuan, penalaran, dan pembelajaran
• 파이썬으로배우는머신러닝(ML) (Machine Learning dengan Python): Mempelajari dan mempraktikkan algoritma machine learning menggunakan Python
• AI서비스기획실무 (Praktik Perancangan Layanan AI): Mempelajari perencanaan, pengembangan, dan penerapan bisnis nyata layanan AI

Tingkat 3–4

• 강화학습 (Reinforcement Learning): Mempelajari prinsip dan penerapan algoritma reinforcement learning
• 비즈니스AI프로젝트실무 (Praktik Proyek AI Bisnis): Mempelajari sistem implementasi praktik layanan AI bisnis berbasis ontologi
• 클라우드컴퓨팅기초 (Dasar Cloud Computing): Mempelajari konsep cloud computing dan layanan cloud (AWS) berdasarkan skenario
• AI텍스트분석 (Analisis Teks AI): Mempelajari analisis teks dengan pra-pemrosesan teks, analisis morfologi, model bahasa, dan pemanfaatan ChatGPT (OpenAI API)

Halaman 7

Panduan Belajar Mata Kuliah (Semester 2) — SEJONG CYBER UNIVERSITY — Jurusan AI Tahun Ajaran 2026 (교과목 학습안내(2학기))

Tingkat 1

• 모두를위한AI (AI untuk Semua): Mempelajari konsep dasar AI dan berbagai contoh penerapannya secara mudah
• 컴퓨팅사고 (Berpikir Komputasional): Mempelajari konsep dasar komputasi dan dasar pemrograman (Python)
• AI와빅데이터가바꾸는세상 (Dunia yang Diubah oleh AI dan Big Data): Mempelajari dasar Python dan dasar pemrograman AI
• IT기초수학 (Matematika Dasar TI): Mempelajari teori matematika dasar di seluruh bidang TI
• 인공지능과사이버보안 (Kecerdasan Buatan dan Keamanan Siber): Mempelajari teknik keamanan siber berbasis AI dan respons terhadap ancaman
• 파이썬기반ChatGPTAPI활용서비스구현 (Implementasi Layanan Berbasis Python Memanfaatkan ChatGPT API): Mempelajari pengembangan layanan AI percakapan memanfaatkan ChatGPT API
• 파이썬으로배우는자료구조 (Struktur Data dengan Python): Mempelajari struktur data dan algoritma berbasis bahasa Python
• AI프로그래밍기초 (Dasar Pemrograman AI): Mempelajari prinsip ChatGPT, AI generatif, contoh penerapan, dan alat analisis big data

Tingkat 2

• No-Code기반빅데이터분석 (Analisis Big Data Berbasis No-Code): Mempelajari analisis data praktik dengan alat analisis big data tanpa kode
• 데이터분석의이해 (Pemahaman Analisis Data): Mempelajari basis data, SQL, pemrograman DB, dan pemrosesan big data (Airflow, PySpark)
• AI비즈니스콘텐츠기획 (Perencanaan Konten Bisnis AI): Mempelajari cara pemanfaatan AI untuk pemasaran, visualisasi data, dan analisis data
• 데이터분석자격증실전 (Praktik Sertifikasi Analisis Data): Mempelajari inti analisis data untuk perolehan sertifikasi ADsP
• 데이터시각화 (Visualisasi Data): Mempelajari prinsip visualisasi, visualisasi dengan Python/Apache Superset/Tableau
• AI딥러닝기초 (Dasar Deep Learning AI): Mempelajari dasar deep learning dan algoritma (MLP, CNN, RNN, dsb.)
• AI서비스이해와활용 (Pemahaman dan Pemanfaatan Layanan AI): Mempelajari dasar pemrograman web dan dasar pemrograman AI (AWS, OpenAI)

Tingkat 3–4

• AI활용소프트웨어개발 (Pengembangan Perangkat Lunak dengan AI): Mempelajari pemrograman dan pengembangan perangkat lunak memanfaatkan AI generatif seperti ChatGPT, GitHub Copilot, dsb.
• 지능형사물(AIoT)이해와활용 (Pemahaman dan Pemanfaatan AIoT): Mempelajari teknologi AIoT dan cara implementasi perangkat cerdas melalui berbagai contoh penerapan
• 클라우드기반AI이해와활용 (Pemahaman dan Pemanfaatan AI Berbasis Cloud): Mempelajari proses AI predictive analytics, implementasi layanan pembuatan gambar/chatbot berbasis LLM, dan pembuatan/inferensi model berbasis AutoML
• AI딥러닝실무 (Praktik Deep Learning AI): Mempelajari praktik deep learning seperti kontrol suara, pengenalan gambar, pelacakan objek, AI generatif
• AI영상데이터처리 (Pemrosesan Data Citra AI): Mempelajari pemrosesan gambar di komputer (OpenCV)
• AI자격증실전 (Praktik Sertifikasi AI): Mempelajari materi inti untuk persiapan sertifikasi internasional AWS AI Practitioner

#07

Halaman 8

08 DEPARTMENT — Program Ahli (전문가 과정)

01 Program Ahli Literasi AI (AI리터러시 전문가 과정)

Belajar secara sistematis dari dasar hingga penerapan praktik AI, sehingga siapa pun dapat memahami dan memanfaatkan AI. Menguasai teknik praktis seperti prompt engineering, alat analisis berbasis No-Code, dan perancangan chatbot AI, tumbuh menjadi insan yang memiliki literasi digital (kemampuan baca-tulis) di era AI, sehingga dapat memimpin perubahan pendidikan di era AI.

*01 | Panduan Mata Kuliah untuk Menjadi Ahli*

• Wajib (4 mata kuliah): 문제해결과알고리즘, 프롬프트엔지니어링, 모두를위한AI, AI프로그래밍기초, 대화형AI와챗봇기초, AI첫걸음, 컴퓨팅사고, AI와빅데이터가바꾸는세상
• Pilihan (4 mata kuliah): 나만의AI챗봇디자인, 파이썬프로그래밍, AI와미래사회, 인공지능과사이버보안, 파이썬기반ChatGPTAPI활용서비스구현, 파이썬으로배우는자료구조, AI비즈니스콘텐츠기획, No-Code기반빅데이터분석, 인공지능(AI)의이해, 비즈니스AI프로젝트실무

*02 | Sertifikasi/Sertifikat Penyelesaian Terkait Program Ahli*: Sertifikat Penyelesaian Ahli Literasi AI

*03 | Setelah lulus, tersedia berbagai jalur karier*

Ahli Literasi AI memahami konsep dan prinsip dasar AI serta memanfaatkan berbagai alat AI secara efektif dalam pekerjaan. Melalui prompt engineering, perancangan chatbot AI, dan pemanfaatan alat analisis No-Code, mendukung penyebaran budaya AI, serta berperan memberikan pendidikan dan konsultasi AI bagi yang bukan berlatar belakang terkait.

• Ahli Pendidikan AI: Mengelola pendidikan dasar AI di perusahaan, sekolah, dan lembaga publik; merancang dan menjalankan program pendidikan pemanfaatan AI bagi yang bukan berlatar belakang terkait; memberikan pendidikan sistematis dari konsep dasar hingga penerapan praktik AI bagi pembelajar dari berbagai lapisan.
• Konsultan AI: Mendukung adopsi AI di UKM atau startup, mendiagnosis tingkat literasi AI organisasi, dan menyusun strategi pemanfaatan AI yang disesuaikan; menetapkan pemilihan alat AI dan strategi adopsi yang sesuai dengan lingkungan bisnis perusahaan.
• Kreator Konten AI: Membuat konten dan merencanakan/memproduksi konten edukasi terkait AI dengan memanfaatkan alat AI, beraktivitas di platform daring; berperan menyebarkan aktivitas kreatif dan cara pemanfaatan AI secara luas melalui prompt engineering.
• Penanggung Jawab Transformasi Digital (DX): Mengusulkan cara pemanfaatan AI dalam proses transformasi digital perusahaan, dan mendukung penguatan kompetensi pemanfaatan AI karyawan; memimpin inovasi digital melalui peningkatan literasi AI di seluruh organisasi.

Halaman 9

Program Ahli — SEJONG CYBER UNIVERSITY

02 Program Ahli AI Generatif (생성형AI 전문가 과정)

Mempelajari integrasi model AI, prompt engineering, dan teknologi pengembangan perangkat lunak berbasis teknologi AI generatif. Melalui kurikulum pengembangan aplikasi AI berorientasi praktik, dapat tumbuh menjadi ahli pengembangan perangkat lunak AI yang dibutuhkan industri.

*01 | Panduan Mata Kuliah untuk Menjadi Ahli*

• Wajib (4 mata kuliah): 생성형AI(LLM)이해와활용, 비즈니스AI프로젝트실무, AI활용소프트웨어개발, 지능형사물(AIoT)이해와활용, 대화형AI와챗봇기초, 문제해결과알고리즘, AI트랜스포메이션, AI첫걸음
• Pilihan (4 mata kuliah): 모두를위한AI, 컴퓨팅사고, AI프로그래밍기초, 파이썬프로그래밍, 프롬프트엔지니어링, 파이썬기반ChatGPTAPI활용서비스구현, 파이썬으로배우는자료구조, 파이썬으로배우는머신러닝(ML), AI서비스기획실무, AI서비스이해와활용, AI딥러닝실무, AI자격증실전

*02 | Sertifikasi/Sertifikat Penyelesaian Terkait Program Ahli*: AWS Certified AI Practitioner, AWS Academy Digital Badge, AWS Educate Digital Badge, Sertifikat Penyelesaian Ahli AI Generatif

*03 | Setelah lulus, tersedia berbagai jalur karier*

Ahli AI Generatif mengintegrasikan model AI ke sistem perangkat lunak dan mengembangkan berbagai aplikasi perangkat lunak berbasis AI. Menggunakan prompt engineering dan algoritma AI untuk mewujudkan solusi cerdas, serta berperan merancang dan memelihara perangkat lunak yang disesuaikan dengan kebutuhan pengguna.

• Prompt Engineer: Mengoptimalkan AI generatif (LLM) dan model bahasa skala besar dengan merancang dan menyesuaikan prompt agar sistem AI memberikan hasil yang diinginkan; berkontribusi menghasilkan hasil yang akurat sesuai kebutuhan pengguna dengan mengoptimalkan instruksi (prompt) yang berinteraksi dengan model AI.
• Pengembang Perangkat Lunak Aplikasi AI: Mengintegrasikan model dan layanan AI ke perangkat lunak aplikasi, memberikan solusi berbasis kecerdasan buatan yang disesuaikan untuk berbagai industri; merancang layanan yang disesuaikan untuk pengguna dan fitur otomatis untuk menyelesaikan masalah bisnis.
• Pengembang Perangkat Lunak Keamanan AI: Mengembangkan perangkat lunak keamanan memanfaatkan teknologi AI dan memberikan solusi respons terhadap ancaman siber; memperkuat perlindungan informasi perusahaan dengan memadukan AI dan teknologi keamanan.
• Pengembang Sistem AI Percakapan: Mengembangkan sistem AI percakapan berbasis suara dan teks; berperan membangun perangkat lunak AI yang berinteraksi dengan pengguna seperti chatbot dan asisten virtual.

#09

Halaman 10

10 DEPARTMENT — Program Ahli

03 Program Ahli Perancangan Layanan AI (AI서비스기획 전문가 과정)

Memahami AI dari sudut pandang bisnis dan menumbuhkan kemampuan mewujudkannya menjadi layanan nyata. Mempelajari seluruh proses perancangan layanan AI — analisis tren AI, penyusunan model bisnis, perancangan dan evaluasi layanan — sekaligus mengembangkan kemampuan prototyping dengan alat No-Code.

*01 | Panduan Mata Kuliah untuk Menjadi Ahli*

• Wajib (4 mata kuliah): AI트랜스포메이션, 비즈니스AI프로젝트실무, 모두를위한AI, 데이터분석자격증실전, 대화형AI와챗봇기초, AI첫걸음, AI와빅데이터가바꾸는세상, 나만의AI챗봇디자인
• Pilihan (4 mata kuliah): 인공지능과사이버보안, AI비즈니스콘텐츠기획, No-Code기반빅데이터분석, AI서비스기획실무

*02 | Sertifikasi/Sertifikat Penyelesaian Terkait Program Ahli*: Semi-profesional Analisis Data (ADsP), Sertifikat Penyelesaian Ahli Perancangan Layanan AI

*03 | Setelah lulus, tersedia berbagai jalur karier*

Ahli Perancangan Layanan AI menganalisis kebutuhan bisnis dan merencanakan serta merancang layanan berbasis teknologi AI. Berperan mengelola seluruh siklus hidup layanan AI melalui perumusan konsep layanan AI yang mempertimbangkan pengalaman pengguna, analisis pasar, penyusunan peta jalan layanan, dan prototyping dengan alat No-Code.

• Perencana Layanan AI: Merencanakan layanan baru berbasis AI di perusahaan TI, menganalisis kebutuhan pengguna, dan menyusun peta jalan layanan; merancang layanan AI inovatif dengan mempertimbangkan tren pasar dan perkembangan teknologi.
• Manajer Produk AI: Mengelola seluruh siklus hidup produk AI, mengawal proses mulai dari analisis pasar hingga perbaikan pascaluncur; melancarkan komunikasi antara tim teknis dan bisnis untuk mendukung peluncuran produk AI yang sukses.
• Analis Bisnis AI: Menganalisis data bisnis untuk menemukan peluang adopsi AI, dan memverifikasi kelayakan proyek AI melalui analisis ROI; memaksimalkan efek investasi AI melalui pengambilan keputusan berbasis data.
• Perancang Pengalaman Pengguna (UX) AI: Merancang pengalaman pengguna berbasis AI seperti chatbot AI dan antarmuka suara, serta merencanakan layanan AI yang berpusat pada pengguna; memaksimalkan kepuasan pengguna melalui antarmuka AI yang intuitif dan nyaman.

Halaman 11

Program Ahli — SEJONG CYBER UNIVERSITY

04 Program Ahli Data AI (AI데이터 전문가 과정)

Mempelajari teknologi data engineering dan cloud computing, serta memberikan kesempatan praktik pada platform cloud seperti AWS dan Azure. Menguasai pembangunan infrastruktur AI berbasis cloud dan teknik analisis data, sehingga dapat memperoleh pengakuan kompetensi sebagai cloud engineer praktis yang dibutuhkan perusahaan.

*01 | Panduan Mata Kuliah untuk Menjadi Ahli*

• Wajib (4 mata kuliah): 데이터베이스와SQL, 비즈니스AI프로젝트실무, 데이터분석의이해, 클라우드기반AI이해와활용, AI트랜스포메이션, AI와빅데이터가바꾸는세상, AI프로그래밍기초, 빅데이터의이해와활용
• Pilihan (4 mata kuliah): 파이썬프로그래밍, 프롬프트엔지니어링, AI와미래사회, 파이썬기반ChatGPTAPI활용서비스구현, No-Code기반빅데이터분석, 데이터과학의세계, 생성형AI(LLM)이해와활용, 데이터분석자격증실전, 데이터시각화, AI서비스이해와활용, 클라우드컴퓨팅기초, AI자격증실전

*02 | Sertifikasi/Sertifikat Penyelesaian Terkait Program Ahli*: Semi-profesional Analisis Data (ADsP), Pengembang SQL (SQLD), AWS Certified AI Practitioner, AWS Certified Cloud Practitioner, IBM Data Science Digital Badge, AWS Academy Digital Badge, AWS Educate Digital Badge, Sertifikat Penyelesaian Ahli Data AI

*03 | Setelah lulus, tersedia berbagai jalur karier*

Ahli Data AI mengelola data berskala besar dan menempatkan model AI pada infrastruktur cloud. Berperan merancang data engineering (pengumpulan, pemrosesan, analisis data) dan pipeline data berbasis infrastruktur cloud untuk analitik prediktif AI yang memenuhi kebutuhan bisnis maupun teknis.

• Data Engineer: Merancang sistem pengumpulan, penyimpanan, dan pemrosesan data, serta membangun pipeline data untuk mendukung analisis data dan pelatihan model AI.
• Cloud Engineer: Merancang dan mengoperasikan infrastruktur di lingkungan cloud seperti AWS, GCP, serta membangun sistem AI berbasis cloud.
• AI Engineer: Membangun model AI dan memproses data berskala besar untuk mengoptimalkan sistem AI.
• DevOps Engineer: Mengotomatisasi penerapan dan pemeliharaan perangkat lunak di lingkungan cloud, serta mengoperasikan dan mengoptimalkan layanan berbasis AI.

#11

Halaman 12

12 DEPARTMENT — Program Ahli

05 Program Ahli Deep Learning (딥러닝 전문가 과정)

Mendukung penguasaan teknologi yang diperlukan untuk pengembangan solusi AI nyata melalui teori dan praktik algoritma deep learning. Dengan mempelajari teknik deep learning terkini seperti reinforcement learning, CNN, RNN, Transformer, serta berbagai praktik proyek AI, dapat tumbuh menjadi ahli di bidang deep learning.

*01 | Panduan Mata Kuliah untuk Menjadi Ahli*

• Wajib (4 mata kuliah): 파이썬으로배우는머신러닝(ML), 강화학습, AI딥러닝기초, AI영상데이터처리, 문제해결과알고리즘, 컴퓨팅사고, AI프로그래밍기초, IT기초수학, 파이썬프로그래밍
• Pilihan (4 mata kuliah): AI와미래사회, 인공지능과사이버보안, 파이썬으로배우는자료구조, 데이터과학의세계, 인공지능(AI)의이해, 비즈니스AI프로젝트실무, AI텍스트분석, 클라우드기반AI이해와활용, AI딥러닝실무, AI자격증실전

*02 | Sertifikasi/Sertifikat Penyelesaian Terkait Program Ahli*: AWS Certified AI Practitioner, AWS Academy Digital Badge, AWS Educate Digital Badge, Sertifikat Penyelesaian Ahli Deep Learning

*03 | Setelah lulus, tersedia berbagai jalur karier*

Ahli Deep Learning meriset algoritma deep learning dan menerapkannya pada berbagai bidang untuk merancang serta mengimplementasikan model yang optimal. Mengembangkan solusi AI berbasis deep learning pada bidang pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, reinforcement learning, dan berperan menyelesaikan masalah kompleks melalui deep learning.

• Peneliti Deep Learning: Meriset model deep learning, merancang algoritma dan struktur jaringan baru; mengoptimalkan model deep learning dengan mencerminkan teknologi terkini, serta berkontribusi pada perkembangan teknologi AI melalui riset akademik dan publikasi makalah.
• Computer Vision Engineer: Memproses dan menganalisis data gambar dan video menggunakan deep learning; mengimplementasikan fungsi pengenalan objek, pengenalan wajah, pelacakan objek, dan mengembangkan solusi AI berbasis citra.
• Ahli Natural Language Processing (NLP): Memproses dan menganalisis data teks menggunakan deep learning; mengembangkan model pemrosesan bahasa alami seperti chatbot, penerjemahan, ringkasan dokumen, dan mengimplementasikan solusi kecerdasan buatan berbasis teks.
• Reinforcement Learning Engineer: Merancang algoritma reinforcement learning dan menerapkannya pada berbagai bidang aplikasi; mengimplementasikan kinerja optimal dengan menerapkan reinforcement learning pada kemudi otonom, AI game, dan sistem kontrol robot.

Department of Artificial Intelligence

Halaman 13

Panduan Sertifikasi (자격증 안내) — SEJONG CYBER UNIVERSITY — Jurusan AI — Sertifikasi yang Didukung Dosen Ahli

데이터분석 준전문가 (ADsP : Advanced Data Analytics Semi-Professional)

Sertifikasi yang memberikan kompetensi untuk menjalankan tugas perencanaan analisis data dan analisis data berdasarkan pengetahuan dasar pemahaman data.

• Mata kuliah inti: 데이터분석자격증실전
• Kuliah tambahan praktik: Kuliah Akademi Sertifikasi ADsP
• Standar kelulusan: total skor minimal 60 (gagal jika salah satu mata uji — Pemahaman Data, Perencanaan Analisis Data, Analisis Data — memperoleh di bawah 40%)

SQL개발자(SQLD)

Sertifikasi yang memberikan kemampuan menjalankan SQL dasar dan penerapannya berdasarkan pemahaman pemodelan data.

• Mata kuliah inti: 데이터베이스와SQL, 데이터분석의이해
• Kuliah tambahan praktik: Kuliah Akademi Sertifikasi SQLD
• Standar kelulusan: total skor minimal 60 (gagal jika salah satu mata uji — Pemahaman Pemodelan Data, SQL Dasar dan Penerapan — memperoleh di bawah 40%)

AWS 공인 클라우드 종사자 (AWS Certified Cloud Practitioner)

Sertifikasi yang memberikan pengetahuan dan keterampilan untuk secara efektif membuktikan pemahaman menyeluruh tentang cloud.

• Mata kuliah inti: 클라우드컴퓨팅기초
• Kuliah tambahan praktik: Kuliah Akademi Sertifikasi AWS Certified Cloud Practitioner
• Standar kelulusan: total skor minimal 700 (dari maksimal 1.000)

#13

Halaman 14

14 DEPARTMENT — Panduan Sertifikasi

AWS 공인 AI 종사자 (AWS Certified AI Practitioner)

Sertifikasi yang memberikan pengetahuan dan keterampilan tentang konsep dan kasus penggunaan kecerdasan buatan (AI), machine learning (ML), dan AI generatif.

• Mata kuliah inti: AI서비스이해와활용, AI자격증실전, 클라우드기반AI이해와활용
• Kuliah tambahan praktik: Kuliah Akademi Sertifikasi AWS Certified AI Practitioner
• Standar kelulusan: total skor minimal 700 (dari maksimal 1.000)

IBM 데이터사이언스 디지털배지 (IBM Data Science Digital Badge)

Digital badge yang memberikan kompetensi mempersiapkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data untuk pemecahan masalah berbasis data, berdasarkan pengetahuan dasar ilmu data.

• Mata kuliah inti: 파이썬프로그래밍, 데이터과학의세계, 데이터시각화
• Kelompok kecil: Kelompok Kecil IBM Data Science
• Standar kelulusan: minimal 70 per mata kuliah [Data Analysis with Python, Data Visualization with Python, Python for Data Science]

AWS 아카데미 디지털배지 (AWS Academy Digital Badge)

Digital badge yang memberikan pengetahuan dasar dan kompetensi praktik AWS cloud dan AI generatif.

• Mata kuliah inti: AI자격증실전
• Kelompok kecil: Kelompok Kecil AWS Academy Digital Badge
• Standar kelulusan: minimal 70 pada setiap evaluasi pengecekan pengetahuan dan evaluasi mata kuliah per modul (AWS Academy Cloud Foundations, AWS Academy Generative AI Foundations)

AWS 에듀케이트 디지털배지 (AWS Educate Digital Badge)

Digital badge yang memberikan kompetensi kerja dasar berdasarkan pemahaman konsep dasar dan layanan inti AWS cloud.

• Mata kuliah inti: 클라우드컴퓨팅기초, AI자격증실전
• Kelompok kecil: Kelompok Kecil AWS Educate Digital Badge
• Standar kelulusan: penyelesaian minimal 70 [Introduction to Cloud 101]

Halaman 15

Prospek Karier Setelah Lulus (졸업 후 진로) — SEJONG CYBER UNIVERSITY — Jurusan AI. Setelah lulus, tersedia berbagai jalur karier.

Lembaga Pemerintah dan Publik

• Ahli AI di lembaga riset negara
• Pengembang kebijakan AI dan analisis data publik
• Profesi keamanan informasi negara dan keamanan siber

Akademik dan Lembaga Riset

• Dosen dan peneliti universitas (AI, ilmu data)
• Peneliti di lembaga riset AI dan lembaga riset swasta

Perusahaan dan Industri

• Ahli AI dan analisis data (keuangan, kesehatan, manufaktur, distribusi, dsb.)
• Pengembang perangkat lunak dan perancang sistem berbasis AI
• Ahli integrasi AIoT dan sistem cerdas
• Konsultan solusi AI
• Pendiri startup TI dan AI
• Kreator dan blogger teknologi berbasis AI

Konsultan dan Profesional

• Konsultan solusi AI
• Melanjutkan ke pascasarjana bidang AI, ilmu data, machine learning

Melanjutkan ke Pascasarjana Ternama Dalam dan Luar Negeri

#15

Halaman 16

16 DEPARTMENT — Sistem Beasiswa (장학제도) — Temukan beasiswa istimewa.

Berikut daftar beasiswa sebagaimana tercantum pada sumber:

1. Beasiswa Calon Talenta Masa Depan (미래인재 장학) — 30% uang kuliah. Syarat: lulusan (atau calon lulusan) SMA atau lulus ujian persamaan nasional. Dokumen: 1 lembar surat keterangan lulus SMA atau surat keterangan lulus ujian persamaan SMA. Catatan: 1 tahun (semester berturut-turut), IPK semester sebelumnya minimal 3,0 (berdasarkan nilai mentah).

2. Beasiswa Belajar Baru (새로배움 장학) — 30% uang kuliah. Syarat: lulusan (atau calon lulusan) atau yang telah menyelesaikan program di perguruan tinggi (termasuk politeknik). Dokumen: 1 lembar surat keterangan lulus (atau calon lulus) atau surat keterangan penyelesaian program dari perguruan tinggi (politeknik).

3. Beasiswa Warga Negara di Luar Negeri (재외국민 장학) — 30% uang kuliah. Syarat: warga negara Korea yang berdomisili di luar negeri dan dapat membuktikan status domisili luar negeri dengan dokumen. Dokumen: 1 lembar salinan pendaftaran warga negara di luar negeri.

4. Beasiswa Rohaniwan (교역자 장학) — 50% uang kuliah. Syarat: pendeta, calon pendeta (준목사), penginjil (전도사), misionaris.

5. Beasiswa Pusat Pembelajaran (배움터 장학) — 30% uang kuliah. Syarat: staf yang bekerja di PAUD, TK, SD, SMP, SMA di seluruh negeri (pegawai pendidikan negeri mendaftar melalui jalur titipan industri). Dokumen: 1 lembar surat keterangan kerja dari lembaga terkait. Catatan: hingga lulus, IPK semester sebelumnya minimal 3,0 (berdasarkan nilai mentah).

6. Beasiswa Alumni Sejong (본교/세종대) (세종동문 장학) — 50% uang kuliah. Syarat: lulusan sarjana/pascasarjana universitas ini/Sejong University, beserta pasangan dan keluarga inti (hingga derajat ke-2, tidak termasuk saudara kandung). Dokumen: 1 lembar surat keterangan lulus universitas ini/Sejong University (bagi keluarga, tambahan 1 lembar surat keterangan keluarga). Catatan: 1 tahun (semester berturut-turut), IPK semester sebelumnya minimal 2,5 (berdasarkan nilai mentah).

7. Beasiswa Kkumdeurim (꿈드림 장학) — 50% uang kuliah. Syarat: remaja di luar sekolah yang lulus ujian persamaan SMA. Dokumen: masing-masing 1 lembar dari dua dokumen berikut: ① Surat Keterangan Pemanfaatan Lembaga dari Pusat Dukungan Remaja di Luar Sekolah; ② Surat Keterangan Lulus Ujian Persamaan SMA.

8. Beasiswa Ketahanan Negara (호국 장학) — biaya pendaftaran gratis, 40% uang kuliah. Syarat: prajurit karier, pegawai sipil militer, polisi, atau petugas pemadam kebakaran Republik Korea yang sedang bertugas/aktif. Dokumen: 1 lembar surat keterangan tugas atau surat keterangan kerja.

9. Beasiswa Keluarga Ketahanan Negara (호국 가족 장학) — 30% uang kuliah. Syarat: pasangan dan keluarga inti dari prajurit karier, pegawai sipil militer, polisi, atau petugas pemadam kebakaran Republik Korea yang sedang bertugas/aktif. Dokumen: masing-masing 1 lembar: ① surat keterangan tugas atau surat keterangan kerja; ② surat keterangan keluarga.

10. Beasiswa Keluarga Multikultural (다문화가정 장학) — 30% uang kuliah. Syarat: warga negara naturalisasi dan anak-anaknya, atau pengungsi Korea Utara sesuai UU Pengungsi Korea Utara yang tidak dapat mengajukan surat keterangan sasaran dukungan pendidikan. Dokumen: (naturalisasi) 1 lembar akta dasar; (anak naturalisasi) masing-masing 1 lembar akta dasar (naturalisasi) dan surat keterangan keluarga; (pengungsi Korea Utara) 1 lembar surat keterangan registrasi. Catatan: hingga lulus, IPK semester sebelumnya minimal 2,0 (berdasarkan nilai mentah).

11. Beasiswa Penyandang Disabilitas (장애인 장학) — 50% uang kuliah. Syarat: penyandang disabilitas itu sendiri. Dokumen: 1 lembar salinan kartu kesejahteraan atau surat keterangan disabilitas. Catatan: hingga lulus.

12. Beasiswa Keluarga Penyandang Disabilitas (장애인 가족 장학) — 20% uang kuliah. Syarat: pasangan dan keluarga inti penyandang disabilitas (hingga derajat ke-2, tidak termasuk saudara kandung). Dokumen: masing-masing 1 lembar: ① salinan kartu kesejahteraan atau surat keterangan disabilitas; ② surat keterangan keluarga. Catatan: hingga lulus.

13. Beasiswa Penerima Bantuan Dasar dan Kelompok Hampir Miskin (기초생활수급 및 차상위계층 장학) — 50% uang kuliah. Syarat: penerima bantuan dasar dan kelompok hampir miskin yang tidak dapat menerima beasiswa karena telah melewati batas 8 semester Beasiswa Nasional. Dokumen: masing-masing 1 lembar dari dua dokumen berikut: ① surat keterangan penerima bantuan (kelompok hampir miskin); ② surat keterangan penerima beasiswa nasional. Catatan: hingga lulus.

14. Beasiswa Pasangan Prajurit/Pegawai Sipil Militer (군인, 군무원부부 장학) — uang kuliah gratis. Syarat: di antara mahasiswa titipan militer, pasangan yang keduanya prajurit atau pegawai sipil militer, dan minimal 1 orang terdaftar sebagai mahasiswa baru. Dokumen: masing-masing 1 lembar: ① surat keterangan tugas dari kedua pasangan atau surat keterangan kerja; ② surat keterangan keluarga. Catatan: tanpa batas, IPK semester sebelumnya minimal 2,0 (berdasarkan nilai mentah).

15. Beasiswa Prajurit/Pegawai Sipil Militer dengan Banyak Anak (군인, 군무원다자녀 장학) — uang kuliah gratis. Syarat: mahasiswa titipan militer dengan banyak anak (2 anak atau lebih). Dokumen: masing-masing 1 lembar: ① surat keterangan tugas atau surat keterangan kerja; ② surat keterangan keluarga. Catatan: uang kuliah semester pertama masuk dibebaskan.

16. Beasiswa Jalur Penerimaan Mahasiswa Asing (외국인전형 장학) — 50% uang kuliah. Syarat: masuk melalui jalur penerimaan mahasiswa asing. Dokumen: masing-masing 1 lembar dari tiga dokumen berikut: ① salinan kewarganegaraan atau paspor (diri sendiri dan kedua orang tua); ② dokumen yang membuktikan hubungan keluarga; ③ dokumen bukti kemampuan bahasa Korea (pilih salah satu: sertifikat nilai TOPIK, sertifikat penyelesaian Program Integrasi Sosial, sertifikat penyelesaian kelas Bahasa Korea King Sejong Institute).

Catatan:

• ※ Beasiswa penerimaan lainnya yang lebih beragam dapat dilihat di situs resmi universitas.
• ※ Untuk [Beasiswa Rohaniwan], calon dapat dikecualikan dari seleksi berdasarkan pedoman internal.
• ※ Beasiswa diberikan berdasarkan dokumen yang diserahkan sebagai informasi terkait, dan informasi yang dikumpulkan diproses sesuai kebijakan privasi universitas.
• ※ Pemberian beasiswa hanya berlaku untuk semester reguler; tidak berlaku untuk semester musiman dan biaya praktikum.
• ※ Beasiswa penerimaan hanya dapat didaftarkan pada periode pendaftaran, tidak dapat didaftarkan saat sudah menjadi mahasiswa aktif.
• ※ Tidak dapat menerima beasiswa internal lain secara bersamaan (namun dapat digabung dengan Beasiswa Nasional).
• ※ Beasiswa berlaku hanya untuk uang kuliah per SKS (tidak termasuk biaya masuk riil).

Halaman 17

Kegiatan Luring (오프라인 활동) — SEJONG CYBER UNIVERSITY — Jurusan AI

01 — Kuliah Khusus Akhir Semester Musim Semi 2025

02 — Acara Penyambutan Mahasiswa Baru/Pindahan Semester Musim Gugur 2025 / Pertemuan Awal Semester

03 — Festival Hanmaeum (한마음 축제) Musim Gugur 2025

04 — Kuliah Khusus Awal Semester Musim Gugur 2025: "AI dan Era Baru — Masuk ke Kehidupan Sehari-hari Semua Orang"

05 — "Tumbuh Menjadi Super Individu dan Perusahaan di Era AI"

06 — Pertemuan Pengurus Jurusan Semester Musim Semi 2025 / Kuliah Khusus AI Terkini

#17

Halaman 18

18 DEPARTMENT — Perkenalan Dosen (교수진 소개) — Berikut para dosen yang akan mendampingi perkembangan Anda.

Prof. Kim Hyo-jeong (김효정 교수)

• Pendidikan: Sarjana Teknik Komputer, Seoul National University; Magister SUNY at Stony Brook; Doktor Soongsil University
• Karier: (saat ini) Komite Sejarah Komputer Korean Institute of Information Scientists and Engineers; (saat ini) Wakil Ketua Korea IT Policy and Management Society; (mantan) AWS Korea, Principal Architect; (mantan) Direktur Eksekutif/Anggota Ahli IBM Korea, Member of AoT

Prof. Han Ki-yong (한기용 교수)

• Pendidikan: Sarjana Teknik Komputer, Seoul National University; Magister Teknik Komputer, Seoul National University
• Karier: (saat ini) CTO, Grepp USA; Kepala Tim Data, Harmonize Health

Prof. Kim In-yeong (김인영 교수)

• Pendidikan: Sarjana Teknik Komputer, Seoul National University; Magister Teknik Elektro dan Komputer, Seoul National University; Doktor Teknik Komputer, Seoul National University
• Karier: (saat ini) Institut Riset AI, Seoul National University; (mantan) Divisi Bisnis Nirkabel, Samsung Electronics

Prof. Mun Gwi-hwan (문귀환 교수)

• Pendidikan: Sarjana Teknik Komputer, Seoul National University
• Karier: (saat ini) CEO, Omnis Labs Co., Ltd.; (mantan) Pengembang Perangkat Lunak, Netmarble Games

Prof. Kim Jong-hyeon (김종현 교수)

• Pendidikan: Sarjana Universitas Toronto; Magister University College London / SUNY Stonybrook
• Karier: (saat ini) CEO Bisnis, Blockchain Labs; Komite Perlindungan Informasi Pribadi

Prof. Choi Gyun (최균 교수)

• Pendidikan: Sarjana Seoul National University; Magister Seoul National University; Doktor University of Texas (AS)
• Karier: Peneliti Kepala, Korea Institute of Energy Technology Evaluation and Planning

Prof. Im Chun-seong (임춘성 교수)

• Pendidikan: Sarjana Korea University; Magister Sogang University; Doktor Sejong University
• Karier: (saat ini) Profesor, Jurusan Teknik Komputer & AI, Sejong Cyber University

Prof. Lee Ju-yeon (이주연 교수)

• Pendidikan: Doktor Teknik Biomedis, University of TOURS (Prancis)
• Karier: (saat ini) Institut Riset AI (AIRI); (mantan) Peneliti Kunjungan, MIT Media Lab, Fluid Interfaces

Prof. Kim Gwang-yeong (김광영 교수)

• Pendidikan: Sarjana Jurusan Desain Interaksi Informasi, Yonsei University; Magister Fakultas Teknik Konvergensi Global, Yonsei University
• Karier: (saat ini) AWS Korea, Solutions Architect; (mantan) Divisi Layar Video, Samsung Electronics; (mantan) Global Technology Services, IBM Korea

Prof. Byeon Jae-hak (변재학 교수)

• Pendidikan: Sarjana Korea University; Magister Korea University; Doktor Soongsil University
• Karier: (saat ini) Direktur Eksekutif, TmaxSoft; (mantan) Direktur Eksekutif, Siemens Korea; (mantan) Direktur Eksekutif, Oracle Korea

Prof. Park Dae-woo (박대우 교수)

• Pendidikan: Sarjana Korea University; Magister Korea University; Doktor Ajou University (Teknik Elektro) / Institute for Software Policy Research
• Karier: (saat ini) Profesor, Jurusan Teknik Komputer & AI, Sejong Cyber University

Prof. Jeong Jun-yeong (정준영 교수)

• Pendidikan: Sarjana Korea University; Magister Fakultas Teknik Konvergensi Global, Yonsei University
• Karier: (mantan) Peneliti Kunjungan, MIT Media Lab, Fluid Interfaces; dosen tetap paruh waktu (겸임교수)

Prof. Kim Gwang-yeong (김광영 교수) *(entri kedua pada sumber)*

• Pendidikan: Magister Korea University; Doktor Soongsil University
• Karier: (saat ini) AWS Korea, Solutions Architect; (mantan) Divisi Layar Video, Samsung Electronics; (mantan) Global Technology Services, IBM Korea

Prof. Mun Gwi-hwan (문귀환 교수) *(entri kedua pada sumber)*

• Pendidikan: Magister Kookmin University
• Karier: (saat ini) RT Data Lab Co., Ltd.; (mantan) RT Cast Co., Ltd.

#18

Halaman 19

Perkenalan Dosen (교수진 소개)

Prof. Jeong In-ho (정인호 교수)

• Pendidikan: Sarjana Korea University
• Karier: (saat ini) Konsultan Utama, i7 (Aiseven); Yeongrimwon Softlab; Laboratorium Riset Perangkat Lunak IBM Korea

Prof. Kim Yong-hwan (김용환 교수)

• Pendidikan: Sarjana Statistik, Korea University; Magister Kebijakan & Manajemen TI, Soongsil University; Doktor Kebijakan & Manajemen TI (Jurusan Teknik Komputer), Soongsil University
• Karier: (saat ini) Departemen Manajemen Risiko Kartu, NH Bank

Prof. Jo Ga-won (조가원 교수) — SEJONG CYBER UNIVERSITY

• Pendidikan: Sarjana Teknik Komputer, Ewha Womans University
• Karier: (mantan) Direktur Eksekutif, IBM Korea; Team Solution Design Instructor; Komite Konsultasi Keamanan Smart Factory KISA (2020); (saat ini) Hyundai Card; (mantan) Citibank Korea

Prof. Jeong Seung-won (정승원 교수)

• Pendidikan: Sarjana Sungkyunkwan University; Magister Sungkyunkwan University
• Karier: (saat ini) Instruktur TI, Eduwill

Prof. Kim Yun-su (김윤수 교수)

• Pendidikan: Sarjana Teknik Mesin, Chung-Ang University
• Karier: (saat ini) Kepala Divisi Bisnis DX/Direktur Eksekutif, Adobe

Prof. Lee Sang-mi (이상미 교수)

• Pendidikan: Sarjana Matematika, Kyung Hee University
• Karier: (saat ini) Instruktur TI, Maso Campus

Prof. Kim Deok-jin (김덕진 교수) *(entri kedua pada sumber)*

• Pendidikan: Magister KAIST (MBA)
• Karier: (mantan) Kepala Bisnis Global, Gaonsoft

Prof. Lee Sang-uk (이상욱 교수)

• Pendidikan: Sarjana Manajemen, University of Seoul; Magister Kebijakan & Manajemen TI, Soongsil University
• Karier: (saat ini) Direktur, Institut Riset TI Masyarakat Masa Depan; Direktur SI, UATS Co., Ltd.; IBM Korea; Wakil Direktur, Korea Insight Research Institute

Prof. Lee Hyeon-a (이현아 교수)

• Pendidikan: Sarjana Seoul National University of Science and Technology; Magister Southbaylo University; Doktor Kyung Hee University; Doktor Kebijakan & Manajemen TI (Bidang AI), Soongsil University
• Karier: (saat ini) Peneliti Senior, Institut Riset Pendidikan Konvergensi ICT AIMH; (saat ini) Peneliti Kepala, Technonia Co., Ltd.; Peneliti Kepala, Happysoft Co., Ltd.

Prof. Kim Do-hyeong (김도형 교수)

• Pendidikan: Sarjana Ilmu Komputer, Soongsil University; Magister Ilmu Komputer, Soongsil University; Doktor Kebijakan & Manajemen TI (Teknik Komputer), Soongsil University
• Karier: (saat ini) Tim Bisnis AI Big Data, CJ Olive Networks; Tim Konsultasi, Open Tide Korea

Prof. Seo Seung-wan (서승완 교수)

• Pendidikan: Sarjana Yeungnam University; Menyelesaikan program magister, Yeungnam University
• Karier: (saat ini) CEO, Umetalab Co., Ltd.; (saat ini) Direktur, AI3 Prompt Research Lab

Kampus dan Informasi Pendaftaran

• Mubang-gwan | Kampus Gunja-dong: Gunja-ro 121, Gwangjin-gu, Seoul
• Wanggeon-gwan | Kampus Guui-dong: Jayang-ro 225, Gwangjin-gu, Seoul
• Jumong-gwan · Gedung Tambahan Jumong-gwan | Kampus Achasan: Cheonho-daero 680, Gwangjin-gu, Seoul
• Informasi pendaftaran: 02-2204-8000
• Hari kerja: 09:00–22:00
• Akhir pekan: 10:00–17:00

#19

Halaman 20

Sejong Cyber University, Gunja-ro 121, Gwangjin-gu, Seoul — 02-2204-8000 — home.sjcu.ac.kr — ⓒ2026 SEJONG CYBER UNIVERSITY. ALL RIGHTS RESERVED.