Global-Leading Research and Education in Brain and Cognitive engineering KOREA UNIVERSITY 고려대학교 뇌공학과의 목표는 창의적 우수인력 양성, 세계일류 연구 중심대학 그리고 국가 新성장동력 창출을 통해
세계 TOP 10수준에 도달하는 것입니다.

교육과정

기초공통과목
BRI501-뇌영상 공학 입문(Introduction to Brain Imaging Engineering) [3]
fMRI, PET, CT 등을 통하여 입력되는 뇌 영상의 자동 분석을 위한 기초 이론 및 원리를 학습함
BRI502-인지 뇌과학 입문(Introduction to Cognitive Brain Science) [3]
인지, 사고 등과 같은 고등적인 뇌 기능의 메커니즘을 밝히기 위하여, 인지 뇌 매핑 (Cognitive Brain Mapping), 인간 뇌 동력학(Human Brain Dynamics) 등을 다룸
BRI503-뇌-컴퓨터 인터페이스 입문(Introduction to Brain-Computer Interface) [3]
뇌-컴퓨터 인터페이스는 기계적인 장비를 신체의 일부처럼 받아들이고 통제할 수 있는, 기계와 뇌 간의 상호작용에 관한 연구임.
감각계, 운동 기능이 손상된 경우에 기계 장비를 활용하는 방법에 대해 알아봄
BRI504-뇌공학 입문(Introduction to Brain and Cognitive Engineering) [3]
뇌공학은 인간의 정보처리과정의 메커니즘에 관한 총체적인 학문으로, 뇌의 본질적인 기능,
사고를 위한 지각, 주의, 기억, 언어, 계산, 추론, 계획, 의사결정, 문제해결, 학습, 창의 등의 폭넓은 분야를 다룸
BRI505-인공지능(Artificial Intelligence) [3]
인공지능 세부 분야 중 문제해결, 전문가 시스템, 로보틱스, 자연어 이해, 컴퓨터 비젼, 신경망,
그리고 기계학습에 관한 사례 연구를 다루며, 최신 하드웨어 및 소프트웨어를 이용한 프로그래밍 실습을 포함하고 있음   
BRI506-패턴인식 입문(Introduction to Pattern Recognition) [3]
베이지안 결정이론, 베이지안 파라미터 추정, 모수 추정, 선형 판별 함수, 신경망, 통계적 기계학습 등 패턴인식 분야에 널리 쓰이는 핵심 이론들에 대해 학습함
BRI507-기계학습 입문(Introduction to Machine Learning) [3]
기계 학습 분야에 널리 적용되고 있는 Concept Learning, Decision Trees, Learning Theory,
Instance-Based Learning, Genetic Algorithm, Rule Learning, Analytical Learning, Reinforcement Learning 등
여러가지 기계학습 알고리즘을 고찰함
BRI508-의식의 신경생물학(Neurobiology of Consciousness) [3]
의식에 대한 철학적, 심리학적 이론들을 소개하고, 의식의 신경생물학적 기제를 밝히고자 하는 다양한 연구들을 다룸.
특히, 시지각과 연관된 의식의 신경적 기초에 초점을 맞추어 논의함
BRI509-뇌신호처리 입문(Introduction to Brain Signal Processing) [3]
뇌신호처리를 위한 시연속 신호, 이산 신호, 표본화 등 뇌신호 처리에 필요한 기본적인 개념들을 학습함
BRI510-뇌공학을 위한 확률 통계학(Probability and Statistics for Brain and Cognitive Engineering) [3]
뇌공학 연구에 필요한 확률 통계학의 기초를 학습하는 과정으로, 확률의 기본 개념과 추정 및 가설검정과 같은 통계학 기법을 다룸
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