컴퓨터프로그래밍응용(Applied Computer Programming) 이 과목은 이론과 실무를 결합하여 학생들이 실제 개발 환경에서 문제를 해결하고 현업에서 요구되는 기술을 습득하는 데 도움을 준다.
데이터사이언스입문(Introduction to Data Science) 이 과목은 데이터 기반의 분석 방법을 학습한다. 빅데이터 분석과 관련된 기초이론, 데이터수집, 검색, 분석 방법론 및 다양한 응용 분야의 적용 사례들을 배운다.
컴퓨터프로그래밍(Computer Programming)
이 과목은 프로그래밍 언어, 알고리즘, 데이터 구조, 디버깅, 소프트웨어 개발 프로세스 등을 다루며, 학생들이 컴퓨터 프로그램을 작성하고 문제를 해결하는 능력을 향상시킨다.
인공지능기초(Introduction to Artifical Intelligence) 이 과목은 인공지능의 기본 개념을 이해하고 신경회로망의 기본 원리 및 학습 구조 등을 배운다. Bayesian process, Markov decision process 등의 확률적 모델링 및 추론방식을 소개하고 지도학습 및 비지도 학습의 다양한 알고리즘을 학습한다.
컴퓨터프로그래밍응용(Applied Computer Programming) 이 과목은 이론과 실무를 결합하여 학생들이 실제 개발 환경에서 문제를 해결하고 현업에서 요구되는 기술을 습득하는 데 도움을 준다.
자료구조(Data Structures) 이 과목은 컴퓨터 과학과 소프트웨어 공학 분야에서 중요한 개념을 다루며, 데이터의 구조와 조직을 이해하고 효율적인 데이터 처리 및 관리를 학습하는데 중점을 준다.
머신러닝(키스톤디자인)(Machine Learning Keystone Design) 이 과목은 기계 학습 알고리즘과 기술을 이해하고 활용하는 데 중점을 둔 과목으로, 컴퓨터가 데이터에서 패턴을 학습하고, 예측, 분류, 클러스터링 등의 작업을 수행하는 방법을 다룬다.
