본 과목은 행렬 방정식 해, 벡터 공간, 벡터의 좌표 표현, 선형 변환, 선형 변환의 행렬 표현, 벡터의 노옴(Norm), 벡터 내적의 수학 이론 및 선형 대수위 수치 해석을 학습한다. 						

본 과목은 사용자에게 편리한 실행 환경을 제공하기 위해 프로세서, 메모리, 저장장치, 입출력 시스템 등과 같은 컴퓨터 자원들을 효율적으로 관리하는 운영체제의 핵심 개념들을 학습한다.						

본 과목은 디지털 신호 처리의 원리과 수학적 특성들을 샘플링 이론, 변환 기술(z-변환, DFT, FFT, DCT), 주파수 영역에서 신호의 해석, 디지털 필터링 기술 등을 통해서 학습하고 이미지 프로세싱 기술 사례를 통해 이해한다.		

본 과목은 로봇의 기본개념, 다양한 센서의 원리 및 제어, Actuator의 모션제어, 로봇의 운동학, 로봇의 제어부의 설계 및 해석 등을 학습한다. 						

본 과목은 프로세서 명령어, 프로세서 내부구조, 메모리, 입출력 시스템, 멀티코어 등을 포함한 컴퓨터 구조와 동작 원리를 이해하고 하드웨어와 소프트웨어 사이의 인터페이스와 상호 작용을 학습한다. 						

본 과목은 대표적인 마이크로프로세서의 구조 및 동작, 주변장치의 구조 및 동작을, 실제 하드웨어 플랫폼 상에서 저수준 하드웨어 동작을 프로그래밍하는 시스템 소프트웨어 프로그램(예: 부트로더)을 분석하고 설계함으로써 학습한다.  						

본 교과목은 인공지능의 기본 개념을 이해하고 인공지능의 대표적인 분야 인공신경망, 퍼지제어, 혼돈이론, 전문가시스템, 유전알고리즘에 대한 지식을 습득한다. Python 언어를 이용한 인공신경망 및 퍼지제어 알고리즘 구현 등의 프로그래밍을 통해 지능적 문제 해결 능력을 습득한다.