기초 이해 → 핵심 이론 → 데이터·모델 심화 → 응용·프로젝트의 흐름으로 설계하였다. 1학기에는 생성형 AI 활용과 프로그래밍 기초를 익히고, 2학기에는 전산언어학·자연어처리·기계학습의 핵심 이론을 학습한다. 3학기에는 딥러닝, 다국어 코퍼스, 언어데이터 구축, 공개 LLM 활용으로 심화를 진행하며, 4학기에는 응용프로그램 개발, AI 기반 언어교육, 윤리와 거버넌스, 캡스톤 프로젝트를 통해 실무·연구 역량을 통합적으로 완성하도록 구성하였다.

This curriculum follows a developmental sequence of foundation → core theory → data/model deepening → application and project integration. In the first semester, students build fundamental competence in generative AI use, prompt engineering, and Python. In the second semester, they acquire theoretical foundations in computational linguistics, statistics, NLP, and machine learning. In the third semester, they move into advanced study of deep learning, multilingual corpora, language data construction, and open LLMs. In the final semester, students complete application development, AI-assisted language education, ethics and governance, and a capstone project, thereby integrating research knowledge with practical problem-solving skills.