. 대상 : 2023학년도이후 입학한 신입생(2023년 이전 입학생은 해당없음) 3. 교육영상 시청방법 : 학사정보시스템 → 집현캠퍼스 → 나의강의실 → [대학원]신입생 연구윤리교육(GRAD-02) → 강의개요 하단에 4개의 동영상 시청 ※ 반드시 강의개요-과목공지 숙지 후 시청 4. 시청기간 : ~ 2024.12.31.(수) 5. 성적 : P 또는 NP ※반드시4개의 동영상을100%시청해야 자동으로 P부여 6. 동영상별 이수현황 확인방법 : 학사정보시스템 → 집현캠퍼스 → 나의강의실 →강의실홈 → 강의개요 →하단

정보시스템 → 집현캠퍼스 → 나의강의실 → [대학원]신입생 연구윤리교육(GRAD-02) → 강의개요 하단에 4개의 동영상 시청 ※ 반드시 강의개요-과목공지 숙지 후 시청...상별 이수현황 확인방법 : 학사정보시스템 → 집현캠퍼스 → 나의강의실 →  강의실홈 → 강의개요 →하단의 동영상 오른쪽 체크박스(완료된 동영상만 체크표시 됨)    7. 기타

. 대상 : 2023학년도이후 입학한 신입생(2023년 이전 입학생은 해당없음) 3. 교육영상 시청방법 : 학사정보시스템 → 집현캠퍼스 → 나의강의실 → [대학원]신입생 연구윤리교육(GRAD-02) → 강의개요 하단에 4개의 동영상 시청 ※ 반드시 강의개요-과목공지 숙지 후 시청 4. 시청기간 : ~ 2024.12.31.(수) 5. 성적 : P 또는 NP ※반드시4개의 동영상을100%시청해야 자동으로 P부여 6. 동영상별 이수현황 확인방법 : 학사정보시스템 → 집현캠퍼스 → 나의강의실 →강의실홈 → 강의개요 →하단

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. 대상 : 2023학년도이후 입학한 신입생(2023년 이전 입학생은 해당없음) 3. 교육영상 시청방법 : 학사정보시스템 → 집현캠퍼스 → 나의강의실 → [대학원]신입생 연구윤리교육(GRAD-02) → 강의개요 하단에 4개의 동영상 시청 ※ 반드시 강의개요-과목공지 숙지 후 시청 4. 시청기간 : ~ 2024.12.31.(수) 5. 성적 : P 또는 NP ※반드시4개의 동영상을100%시청해야 자동으로 P부여 6. 동영상별 이수현황 확인방법 : 학사정보시스템 → 집현캠퍼스 → 나의강의실 →강의실홈 → 강의개요 →하단

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. 대상 : 2023학년도이후 입학한 신입생(2023년 이전 입학생은 해당없음) 3. 교육영상 시청방법 : 학사정보시스템 → 집현캠퍼스 → 나의강의실 → [대학원]신입생 연구윤리교육(GRAD-02) → 강의개요 하단에 4개의 동영상 시청 ※ 반드시 강의개요-과목공지 숙지 후 시청 4. 시청기간 : ~ 2024.12.31.(수) 5. 성적 : P 또는 NP ※반드시4개의 동영상을100%시청해야 자동으로 P부여 6. 동영상별 이수현황 확인방법 : 학사정보시스템 → 집현캠퍼스 → 나의강의실 →강의실홈 → 강의개요 →하단

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. 대상 : 2023학년도이후 입학한 신입생(2023년 이전 입학생은 해당없음) 3. 교육영상 시청방법 : 학사정보시스템 → 집현캠퍼스 → 나의강의실 → [대학원]신입생 연구윤리교육(GRAD-02) → 강의개요 하단에 4개의 동영상 시청 ※ 반드시 강의개요-과목공지 숙지 후 시청 4. 시청기간 : ~ 2024.12.31.(수) 5. 성적 : P 또는 NP ※반드시4개의 동영상을100%시청해야 자동으로 P부여 6. 동영상별 이수현황 확인방법 : 학사정보시스템 → 집현캠퍼스 → 나의강의실 →강의실홈 → 강의개요 →하단

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. 대상 : 2023학년도이후 입학한 신입생(2023년 이전 입학생은 해당없음) 3. 교육영상 시청방법 : 학사정보시스템 → 집현캠퍼스 → 나의강의실 → [대학원]신입생 연구윤리교육(GRAD-02) → 강의개요 하단에 4개의 동영상 시청 ※ 반드시 강의개요-과목공지 숙지 후 시청 4. 시청기간 : ~ 2024.12.31.(수) 5. 성적 : P 또는 NP ※반드시4개의 동영상을100%시청해야 자동으로 P부여 6. 동영상별 이수현황 확인방법 : 학사정보시스템 → 집현캠퍼스 → 나의강의실 →강의실홈 → 강의개요 →하단

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. 대상 : 2023학년도이후 입학한 신입생(2023년 이전 입학생은 해당없음) 3. 교육영상 시청방법 : 학사정보시스템 → 집현캠퍼스 → 나의강의실 → [대학원]신입생 연구윤리교육(GRAD-02) → 강의개요 하단에 4개의 동영상 시청 ※ 반드시 강의개요-과목공지 숙지 후 시청 4. 시청기간 : ~ 2024.12.31.(수) 5. 성적 : P 또는 NP ※반드시4개의 동영상을100%시청해야 자동으로 P부여 6. 동영상별 이수현황 확인방법 : 학사정보시스템 → 집현캠퍼스 → 나의강의실 →강의실홈 → 강의개요 →하단

제외 이수구분 : 전공필수 과목 ※ 세종사이버대학교 e-러닝 강의는 온라인 강의 비율 준수 지침(교육부)에 따라 점차 축소 진행 함.   4. 개설된 과목의 주관학과 확인 가. 확인방법 : 세종대학교 홈페이지 대학생활>학사안내>수업>강의시간표/수업계획서 조회에서 개설과목 혹은 개설학과 전공 검색 후 아래 스크롤바 오른쪽으로 이동시켜 머리...사이버대학교 e-러닝 강의 과목은 세종사이버대학교 계절학기 과목 편성여부에 따라 개설여부 결정 예정.   5. 2024학년도 하계 계절학기 일정 가. 수강신청 : 2024. 6. 3...」   6. 수강료 : 시간당 75,000원(예: 3학점 3시간 강의: 3시간*75,000원, 2학점 3시간 강의: 3시간*75,000원)   7. 기타 자세한 사항은 추후 공고

제외 이수구분 : 전공필수 과목 ※ 세종사이버대학교 e-러닝 강의는 온라인 강의 비율 준수 지침(교육부)에 따라 점차 축소 진행 함.   4. 개설된 과목의 주관학과 확인 가. 확인방법 : 세종대학교 홈페이지 대학생활>학사안내>수업>강의시간표/수업계획서 조회에서 개설과목 혹은 개설학과 전공 검색 후 아래 스크롤바 오른쪽으로 이동시켜 머리...사이버대학교 e-러닝 강의 과목은 세종사이버대학교 계절학기 과목 편성여부에 따라 개설여부 결정 예정.   5. 2024학년도 하계 계절학기 일정 가. 수강신청 : 2024. 6. 3...」   6. 수강료 : 시간당 75,000원(예: 3학점 3시간 강의: 3시간*75,000원, 2학점 3시간 강의: 3시간*75,000원)   7. 기타 자세한 사항은 추후 공고

. 개설 제외 이수구분 : 전공필수 과목 ※ 세종사이버대학교 e-러닝 강의는 온라인 강의 비율 준수 지침(교육부)에 따라 점차 축소 진행 함.   4. 개설된 과목의 주관학과 확인 가. 확인방법 : 세종대학교 홈페이지 대학생활>학사안내>수업>강의시간표/수업계획서 조회에서 개설과목 혹은 개설학과 전공 검색 후 아래 스크롤바 오른쪽으로 이동...사이버대학교 e-러닝 강의 과목은 세종사이버대학교 계절학기 과목 편성여부에 따라 개설여부 결정 예정.   5. 2023학년도 하계 계절학기 일정 가. 수강신청 : 2023. 5...」   6. 수강료 : 시간당 75,000원(예: 3학점 3시간 강의: 3시간*75,000원, 2학점 3시간 강의: 3시간*75,000원)   7. 기타 자세한 사항

사이버대학교 e-러닝 강의는 온라인 강의 비율 준수 지침(교육부)에 따라 점차 축소 진행 함.   4. 개설된 과목의 주관학과 확인          가. 확인방법 : 세종대학교 홈페이지 대학생활>학사안내>수업>강의시간표/수업계획서 조회에서 개설과목 혹은 개설학과 전공 검색 후 아래 스크롤바              오른쪽으로 이동시켜 머리글에서 주관...-러닝 강의 과목은 세종사이버대학교 계절학기 과목 편성여부에 따라 개설여부 결정 예정.   5. 2023학년도 하계 계절학기 일정    가. 수강신청 : 2023. 5...」   6. 수강료 : 시간당 75,000원(예: 3학점 3시간 강의: 3시간*75,000원, 2학점 3시간 강의: 3시간*75,000원)   7. 기타 자세한 사항

방법 : 학사정보시스템 → 집현캠퍼스 → 나의강의실 → [대학원]신입생 연구윤리교육(GRAD-02) → 강의개요 하단에 4개의 동영상 시청 ※ 반드시 강의개요-과목공지 숙지 후 시청.... 동영상별 이수현황 확인방법 : 학사정보시스템 → 집현캠퍼스 → 나의강의실 →  강의실홈 → 강의개요 →하단의 동영상 오른쪽 체크박스(완료된 동영상만 체크표시 됨)    7

방법 : 학사정보시스템 → 집현캠퍼스 → 나의강의실 → [대학원]신입생 연구윤리교육(GRAD-02) → 강의개요 하단에 4개의 동영상 시청 ※ 반드시 강의개요-과목공지 숙지 후 시청.... 동영상별 이수현황 확인방법 : 학사정보시스템 → 집현캠퍼스 → 나의강의실 →  강의실홈 → 강의개요 →하단의 동영상 오른쪽 체크박스(완료된 동영상만 체크표시 됨)    7

파일이 없습니다. 강의주제 : 기계 학습을 이용한 데이터 기반 나노신소재 연구 날짜 : 2020-11-06 강사 : 한승우 교수님 소속 대학 : 서울대 시간 : 16:00~18:00 혹은 19:00 장소 : 대양AI 지하116호 참고사항 : 강의자 재량으로 강의가 늦게 끝날 수 있음을 알려