본 강의의 목적은 인공지능 학습을 위해 필수적으로 선행되어야 하는 자료구조 및 알고리즘 주제에 대해 다루며, 핵심 목표로는 다양한 자료구조와 주요 알고리즘의 이론적 이해 및 복잡도 분석과 코드 구현 능력 향상, 그리고 컴퓨팅 사고력 배양이다. * 구성: 총 14강 + 중간평가 + 기말평가 * 개설: 순차적 개설 - 해당 주차일에 강의가 열리며, 지나간 강의는 언제든지 볼 수 있음[인공지능을 위한 알고리즘과 자료구조 맛보기 강의] 강의 일정주차주차명차시명1주차자료구조/알고리즘의정의및강좌소개1) 자료구조/알고리즘의 정의와 중요성2) 강좌의목표와실습환경2주차선형 자료구조1) 배열과리스트2) 스택과큐3주차비선형 자료구조1) 트리 자료구조2) 트리와 그래프의 표현과 구현4주차그래프 탐색 알고리즘1) 그래프 탐색: DFS와 BFS2) 그래프 탐색의 STL 활용 구현5주차함수의 점근적 분석1) 함수의 점근적 분석법2) 심볼 기반 함수의 점근적 바운드6주차알고리즘 복잡도 분석1) 코드 블록 단위의 복잡도 분석2) 알고리즘 복잡도 분석7주차삽입 정렬과 합병 정렬 및 재귀적 알고리즘의 복잡도1) 삽입 정렬2) 합병 정렬과 재귀적 알고리즘의 복잡도 분석8주차중간 평가9주차힙 자료구조1) 힙 자료구조의 정의와 연산2) 힙 자료구조의 구현 및 복잡도10주차힙 정렬과 퀵 정렬1) 힙 정렬2) 퀵 정렬의 평균/최악 복잡도 분석11주차최소신장트리 알고리즘1) 최소신장트리 문제와 프림 알고리즘2) 크루스칼 알고리즘12주차서로소 집합 자료구조를 통한 크루스칼 알고리즘의 개선1) 서로소 집합2) 서로소 집합과 크루스칼 알고리즘13주차최단경로 알고리즘1) 그래프 최단경로 알고리즘2) 다익스트라 알고리즘과 복잡도14주차위상정렬1) DAG 구조와 활용 분야2) 임계 경로15주차동적계획법1) 동적계획법의 방법론 이해2) 행렬 체인 곱셉 문제의 동적계획법 기반 해결16주차기말평가* 평가점수 및 이수증 발급기준평가점수 및 이수증 발급기준구분퀴즈 14회과제 2회토론 4회평가(중간)평가(기말)합계점수20점2...