알고리즘 - 고려대학교 | KOCW 공개 강의

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고려대학교
유용재

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주제분류

공학 >컴퓨터ㆍ통신 >컴퓨터과학
강의학기

2023년 2학기

조회수

1,193

강의계획서

컴퓨팅 환경에서 시간과 메모리에는 제약이 따를 수밖에 없으므로, 같은 문제 상황이라 할지라도 보다 적은 자원을 활용하여 해결하는 것은 대단히 중요하다. 본 교과목에서는 한정된 자원 하에서 더욱 효과적으로 문제를 해결하기 위한 여러 알고리즘에 대하여 학습한다. 널리 알려진 알고리즘 분류인 분할정복법과 동적계획법뿐 아니라, 기하 알고리즘과 확률적 알고리즘 등 넓은 영역을 두루 다룸으로써 문제 상황에 대한 실제적 해결 능력을 기른다.

차시별 강의

1.		시간복잡도와 공간복잡도의 이해	시간복잡도와 공간복잡도에 대해 알고, 주어진 프로그램의 복잡도를 추론한다.
2.		정렬과 탐색을 위한 효과적인 방법	정렬과 탐색을 위한 여러 방법을 이해하고, 해당 방법들을 복잡도 차원에서 분석한다.
4.		휴리스틱과 욕심쟁이 알고리즘	욕심쟁이 알고리즘에 기초한 문제 해법들을 살펴보고, 이들의 한계에 대해 이해한다.
5.		분할정복의 뜻과 문제 해결에의 적용	분할정복 패러다임이 무엇인지 이해하고, 주어진 문제 상황에서 이를 적용한다.
6.		동적계획을 이용한 문제 해결 성능 제고	동적계획법의 의미에 대하여 학습하고, 이를 이용한 문제 해법을 설계한다
7.		기초 정수론과 암호화 알고리즘	초보적인 수준의 정수론을 학습한 후, 주요 암호화 알고리즘에 대해 이해한다.
9.		백트래킹을 이용한 해의 탐색과 그 실제	문제 상황에 맞는 해를 탐색해내기 위한 백트래킹 기법에 대하여 이해한다.
10.		Python을 이용한 기하 알고리즘 입문	기초적인 수학 이론에 대한 이해를 토대로, Python에서 주요 기하 알고리즘을 구현한다.
11.		경우의 수 계산을 위한 기초 조합론	경우의 수를 도출해내는 형태의 문제를 해결하기 위한 기초 조합론을 학습한다.
12.		확률적 알고리즘을 이용한 문제 해결	확률적 알고리즘에 대하여 이해하고, 이를 주어진 문제 상황에 적용한다
13.		기계학습에서의 알고리즘과 그 토대	주요 기계학습 알고리즘을 간략히 살펴보고, 알고리즘의 이론적인 토대에 대해 이해한다.
14.		P-NP 문제와 알고리즘의 내일	P-NP 문제의 정의를 이해하고, 알고리즘의 미래에 대해 간략히 논의한다.

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