팁
This course follows a typical computer science degree from the first program to machine learning. It starts with programming fundamentals and discrete mathematics, then builds up: object-oriented design, data structures and algorithms, computer architecture, operating systems, databases and networks. Later parts cover algorithm design, the theory of computation and compilers, software engineering, and AI and machine learning.
Two habits matter more than any language. First, write and run code every week: reading a solution is not the same as producing one. Second, reason about cost. A university answer must say how the running time grows with the input, written as Big-O, and why the algorithm is correct, not only that it worked on one test.
Discrete maths can feel separate from programming. It is not. Proof by induction is how you show a recursive function is right, and graphs are behind maps, networks and compilers.
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프로그래밍 기초
- 1.1 이 과정의 내용과 활용 방법
- 1.1 값, 유형, 입력/출력
- 1.2 선택: 경로 간 선택
- 1.3 반복: 다시 수행하기
- 1.4 함수: 작업에 이름 붙이기
- 1.5 컬렉션: 리스트, 딕셔너리, 튜플, 세트
- 1.6 파일 및 오류
- 1.7 분해, 테스트 및 디버깅
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2
이산 수학
- 2.1 논리와 증명
- 2.2 집합, 함수 및 관계
- 2.3 귀납법과 재귀
- 2.4 세기와 조합론
- 2.5 그래프와 트리
- 2.6 이산 확률론
로딩 중…
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3
컴퓨터 시스템의 기초
- 3.1 이_Handle와 데이터 인코딩
- 3.2 논리 게이트 및 디지털 구성 요소
- 3.3 프로세서와 메모리 개요
- 3.4 기계어 명령어
- 3.5 운영체제 인터페이스
- 3.6 컴파일 및 실행 경로
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4
객체 지향 프로그래밍
- 4.1 객체와 클래스
- 4.2 encapsulation(캡슐화)
- 4.3 조합과 상속
- 4.4 인터페이스와 다형성
- 4.5 예외 처리 및 오류 관리
- 4.6 테스트 및 설계 품질
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5
데이터 구조와 알고리즘
- 5.1 점근적 분석
- 5.2 리스트, 스택 및 큐
- 5.3 해싱(Hashing)
- 5.4 트리와 힙
- 5.5 그래프와 탐색
- 5.6 정렬
- 5.7 검색
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6
컴퓨터 구조
- 6.1 명령어 집 아키텍처
- 6.2 데이터 경로 및 제어
- 6.3 파이프라인
- 6.4 메모리 계층
- 6.5 입출력
- 6.6 병렬 처리 및 성능
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데이터베이스
- 8.1 관계 모델링
- 8.2 관계 대수 및 SQL
- 8.3 정격화
- 8.4 색인 및 쿼리 계획
- 8.5 트랜잭션 및 동시성
- 8.6 보안 및 데이터 거버넌스
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컴퓨터 네트워크
- 9.1 계층 구조 및 아키텍처
- 9.2 링크 계층 및 IP
- 9.3 라우팅
- 9.4 전송 계층 (TCP/UDP)
- 9.5 응용 프로토콜
- 9.6 네트워크 보안
- 9.7 분산 시스템 기초
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알고리즘 설계 및 분석
- 10.1 점화식 및 분석 도구
- 10.2 분할 정복
- 10.3 그리디 알고리즘
- 10.4 동적 프로그래밍
- 10.5 그래프 최적화
- 10.6 감소법 및 NP-완전성
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11
계산 이론 및 컴파일러
- 11.1 자동기 및 정규 언어
- 11.2 문맥 자유 언어 및 구문 분석 이론
- 11.3 계산 가능성
- 11.4 어휘 분석(Lexical analysis)
- 11.5 구문 분석
- 11.6 의미 분석 및 코드 생성
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소프트웨어 엔지니어링
- 12.1 요구 사항
- 12.2 아키텍처 및 설계
- 12.3 HCI 및 접근성
- 12.4 버전 관리 및 팀워크
- 12.5 테스트 및 지속적 통합
- 12.6 보안 및 전문직 윤리
- 12.7 팀 프로젝트
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인공지능 및 기계학습
- 13.1 검색
- 13.2 지식 및 추론
- 13.3 확률 모델
- 13.4 회귀 및 분류
- 13.5 최적화 및 학습
- 13.6 평가 및 유출
- 13.7 공정성 및 한계
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