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AI융합학과 · AI컴퓨터공학부 면접 질문과 답변

AI를 전공으로 삼거나 다른 분야와 융합하는 학과. 2027학년도 아주대가 소프트웨어학과와 인공지능융합학부를 합쳐 AI컴퓨터공학부를, 성신여대가 AI융합학과를 두었고, 연세대 인공지능시스템학과는 정원을 41명으로 늘렸습니다.

AI융합학과 · AI컴퓨터공학부

첨단 2020년 이후 급증 · 2027학년도 아주대 AI컴퓨터공학부, 성신여대 AI융합학과 등 개편

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왜 생겼나

생성형 AI 이후 거의 모든 대학이 AI 학과를 만들거나 기존 컴퓨터·소프트웨어 학과를 AI 중심으로 개편했습니다. 2027학년도 아주대 AI컴퓨터공학부(소프트웨어학과+인공지능융합학부 통합), 성신여대 AI융합학과(AI융합학부 분리), 동신대 AI컴퓨터융합학부가 신설·개편됐고, 연세대 인공지능시스템학과는 25명에서 41명으로 늘었습니다. 이름이 비슷해도 '컴퓨터공학 기반 AI'와 '타 분야+AI 융합'은 배우는 것이 다르니 교육과정을 꼭 비교해야 합니다.

무엇을 배우나
  • 프로그래밍, 자료구조·알고리즘, 수학(선형대수·확률)
  • 머신러닝·딥러닝, 데이터 처리
  • 컴퓨터 비전·자연어 처리 등 응용
  • 융합형은 경영·바이오·디자인 등 타 분야 과목
어디로 가나
  • AI·데이터 엔지니어, 소프트웨어 개발자
  • IT 기업·스타트업, 금융·제조의 AI 부서
  • AI 서비스 기획, 데이터 분석가
  • 대학원·연구소

개설 대학

대학학과·전공비고
아주대학교AI컴퓨터공학부2027 소프트웨어학과+인공지능융합학부 통합
성신여자대학교AI융합학과2027 AI융합학부 분리
연세대학교인공지능시스템학과2027 정원 25 → 41명
동신대학교AI컴퓨터융합학부2027 신설

대학이 직접 만든 소개 영상

개설 대학 공식 채널의 영상입니다. 실습실과 수업 분위기를 보고 지원 동기를 구체적으로 만드세요.

[아주입학TV] 아주대에 이런 학과가 생겼다고? 신설 첨단학과 교수님들이 직접 알려드립니다📢 | 첨단스마트산업공학과, 첨단에코에너지공학과, AI컴퓨터공학부 — Ajou G.A.i.A. | 아주대학교 입학처 (YouTube)
인공지능시스템 학습로드맵 — 연세대 AI중심대학사업단 (YouTube)

영상은 각 대학이 유튜브에 공개한 것을 유튜브 공식 임베드 기능으로 보여 주는 것이며, 저작권은 해당 대학에 있습니다. 영상 재생 시 유튜브(구글)의 개인정보 정책이 적용됩니다.

어떻게 뽑나

학생부종합 서류 기반 면접이 중심이고, 수학 이수(미적분·확률과 통계)와 프로그래밍 경험, 그리고 'AI로 무엇을 풀고 싶은지'의 구체성을 봅니다. 생성형 AI를 써 본 경험을 어떻게 비판적으로 말하는지도 자주 봅니다. 컴퓨터공학과 면접 질문과 겹치는 부분이 많습니다.

면접 질문 6개와 답변

이 페이지의 질문
  1. 컴퓨터공학과가 아니라 AI 학과를 택한 이유는? 둘은 무엇이 다른가요?
  2. 생성형 AI를 공부에 어떻게 썼고, 어떤 한계를 느꼈나요?
  3. AI로 풀고 싶은 문제 하나를 구체적으로 말해 보세요.
  4. AI의 편향(bias) 문제를 아는 대로 설명하고, 엔지니어는 무엇을 해야 하나요?
  5. 수학에서 AI와 가장 관련 깊은 단원은 무엇이라고 생각하며, 본인 성취는?
  6. 학생부에 적힌 [프로그래밍·데이터 활동]에서 가장 막혔던 부분과 해결 과정은?

1. 컴퓨터공학과가 아니라 AI 학과를 택한 이유는? 둘은 무엇이 다른가요?

왜 묻나 학과 차이 이해. 이름만 보고 왔는지.

컴퓨터공학은 시스템·네트워크·운영체제까지 넓게 배우고, AI 학과는 수학과 데이터, 모델을 1학년부터 집중해서 배운다고 이해했습니다. 저는 [관심, 예: 데이터에서 패턴을 찾아 예측하는 문제]에 관심이 있어서 후자가 맞습니다. 다만 [확인한 것, 예: 이 학부가 자료구조·알고리즘 기초를 필수로 두는 점]을 보고 기본기도 챙길 수 있다고 판단했습니다.

준비 팁 교육과정표에서 두 학과의 1~2학년 필수 과목 차이를 확인하세요.

2. 생성형 AI를 공부에 어떻게 썼고, 어떤 한계를 느꼈나요?

왜 묻나 최신 도구 활용과 비판적 사고.

[활용, 예: 수학 풀이 과정을 다른 방식으로 설명해 달라고 하거나 코드 오류 원인을 물어봄]에 썼습니다. 한계는 [예: 틀린 답을 자신 있게 말해서 반드시 검산해야 했던 것 / 출처가 없는 것]이었습니다. 그래서 AI의 답을 '초안'으로만 쓰고 검증은 제가 한다는 규칙을 만들었습니다.

준비 팁 '많이 썼다'가 아니라 '어디서 틀렸고 어떻게 검증했나'.

3. AI로 풀고 싶은 문제 하나를 구체적으로 말해 보세요.

왜 묻나 동기의 구체성.

[문제, 예: 학교 급식 잔반량 예측]을 풀고 싶습니다. [계기]. [시도해 본 것, 예: 한 달간 메뉴와 잔반량을 기록해 간단한 상관관계를 봄]을 해 봤는데 [한계]를 느꼈습니다. 이 학과에서 [배울 것]을 배워 제대로 해 보고 싶습니다.

준비 팁 거창한 문제보다 직접 데이터를 만져 본 작은 문제가 훨씬 강합니다.

4. AI의 편향(bias) 문제를 아는 대로 설명하고, 엔지니어는 무엇을 해야 하나요?

왜 묻나 윤리와 책임.

학습 데이터에 편향이 있으면 모델이 그 편향을 그대로 배우고 증폭한다고 알고 있습니다. [사례, 예: 채용 AI가 특정 성별을 불리하게 평가한 사례]. 엔지니어는 데이터가 어디서 왔는지 확인하고, 결과를 집단별로 나눠 검증하고, 틀렸을 때 책임질 구조를 만들어야 한다고 생각합니다.

준비 팁 사례 하나 + 엔지니어가 할 일 두 가지.

5. 수학에서 AI와 가장 관련 깊은 단원은 무엇이라고 생각하며, 본인 성취는?

왜 묻나 기초 학업역량.

확률과 통계, 그리고 행렬·벡터, 미분이라고 생각합니다. 모델 학습이 결국 오차를 미분해서 줄여 가는 과정이라는 걸 [경험]에서 알았습니다. 저는 [강한 단원·성취]이고, [약한 단원]은 [보완 계획]으로 보완 중입니다.

준비 팁 '경사하강법 = 미분으로 오차 줄이기' 정도는 말할 수 있으면 좋습니다.

6. 학생부에 적힌 [프로그래밍·데이터 활동]에서 가장 막혔던 부분과 해결 과정은?

왜 묻나 서류 기반. 문제 해결.

[활동]에서 [막힌 부분, 예: 데이터가 1만 행인데 반복문이 너무 느림]이 가장 어려웠습니다. [과정, 예: 검색 → 라이브러리 함수로 교체 → 10배 빨라짐]을 거치며 [배운 것, 예: 같은 결과라도 방법에 따라 비용이 다르다는 것]을 배웠습니다. 알고리즘을 제대로 배우고 싶어진 계기였습니다.

준비 팁 막힌 곳 → 시도 → 해결 → 배운 점을 60초 안에.

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개설 대학과 모집 인원은 각 대학 2026·2027학년도 모집요강과 입학처 보도자료를 기준으로 정리했으며, 학과 이름과 전형은 해마다 바뀝니다. 지원 전 반드시 해당 대학 입학처 공지를 확인하세요. 면접 질문은 여러 대학에서 공통으로 나오는 유형을 이 사이트가 정리한 것으로 실제 기출이 아닙니다. [대괄호]는 본인 경험으로 바꾸세요.