Fundamentals of Biology

Name: Fundamentals of Biology
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_Fundamentals of Biology_ 과정은 생화학, 분자 생물학, 유전학 및 재조합 DNA의 기본 원리를 다룹니다. 이 과정은 생명의 기본 메커니즘을 이해하는 데 필요한 생물학적 지식을 제공합니다.

(5.0) 수강평 1개

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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

생물학적 분자의 구조와 기능을 설명할 수 있어요
세포 대사 과정과 에너지 생성 방법을 이해할 수 있어요
유전학의 기본 원리를 적용하여 유전형질을 분석할 수 있어요

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

생물학의 기초를 이해하지 못해 어려움을 겪는 학생
건강 문제에 대한 생물학적 배경이 부족한 사람
환경 문제를 해결하기 위한 지식이 부족한 사람

선수 지식,
필요할까요?

기본적인 생물학 개념에 대한 이해가 있는 경우
과학적 사고를 기르고 싶은 사람
생명과학 분야에 관심이 있는 사람

안녕하세요
Open Academy입니다.

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강의

"언어가 학습의 장벽이 되지 않도록."

세계 유수 기관의 공개 강의를 전합니다.
번역과 자막 작업을 거쳐, 모든 학습자가 원어 부담 없이 강의를 따라갈 수 있도록 돕습니다.

커리큘럼

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41개 ∙ (11시간 57분)

해당 강의에서 제공:

수업자료

섹션 1. Fundamentals of Biology - 1

20개 ∙ (6시간 22분)

섹션 2. Fundamentals of Biology - 2

20개 ∙ (5시간 26분)

섹션 3. Fundamentals of Biology - 3

1개 ∙ (8분)

41. Polymerase Chain Reaction (PCR) | MIT 7.01SC Fundamentals of Biology
08:35

강의 게시일: 2026. 04. 29.

마지막 업데이트일: 2026. 05. 28.

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1개의 수강평

Jang Jaehoon
수강평 1,160
∙
평균 평점 4.9
2026. 09. 23.
5
12% 수강 후 작성

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"AI 올인"을 선언한 회사의 1년 실전 기록, 일본 대표 IT 기업 DeNA가 3천명의 조직을 AI 네이티브 기업으로 전환한 사례를 소개합니다. AI 전환을 준비하는 조직이라면 꼭 도움될 내용만 모아 담았습니다.

초급

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How to Speak

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입문 / 교육 및 교수법, 교육 기술, MIT

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이 과정은 중요한 상황에서 말하기 능력을 향상시키기 위한 몇 가지 규칙을 배우는 데 초점을 맞추고 있습니다. 학습자는 면접, 논문 방어, 구술 시험 등 다양한 상황에서의 효과적인 발표 방법을 익힐 수 있습니다.

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How We Scaled Kimi K2.5 : 1조 파라미터 모델의 학습 비법 | GTC 2026 Keynote

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"1조 파라미터 모델은 어떻게 학습되는가" GTC 2026, Moonshot AI가 무대에서 직접 공개한 Kimi K2.5의 스케일링 전략을 인프런에서 한국어로 만나보세요. 토큰 효율성 2배 · 100만 토큰 컨텍스트 · 1,000개 에이전트 스웜 오픈소스 LLM의 다음 스텝이 여기 있습니다. * 이 강의는 Kimi를 만든 Moonshot AI와 인프런의 공식 협업으로 무료 공개됩니다.

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영화 철학

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입문 / video, MIT

이 과정은 영화의 형식적 구조를 통해 의미가 어떻게 생성되는지에 초점을 맞춘 영화 예술의 철학적 분석에 관한 세미나입니다. 학습자들은 외양과 실재를 둘러싼 미학적 쟁점뿐만 아니라, 영화 기술이 소통과 소외에 미치는 영향에 대해 탐구하게 됩니다.

입문

video, MIT

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입문 / video, MIT

언제 어디서나 배우는 일본어 VI 한자 학습

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입문 / 일본어, MIT

5.0

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이 강좌는 '토비라(Tobira)' 6~10과에 나오는 한자를 다루는 매력적인 비디오 강의를 통해 한자 학습 효과를 높여줍니다. 학생들은 한자를 쓰는 법뿐만 아니라 각 글자에 담긴 흥미로운 이야기도 함께 배우게 됩니다.

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머신 비전

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입문 / graphics, visualization, MIT

이 과정은 이미지로부터 환경에 대한 상징적 설명을 생성하는 과정에 대한 입문서입니다. 이미지 형성의 물리학, 이미지 분석, 이진 이미지 처리 및 필터링을 다루며, 로봇 공학 및 지능형 기계 상호 작용 분야의 응용 사례를 포함합니다.

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수학 프로젝트 실습

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입문 / mathematics, MIT

_수학 프로젝트 실습(Project Laboratory in Mathematics)_은 학생들이 수학 연구의 세계에 몰입하여 복잡한 문제를 협력적으로 해결하고 그 결과를 발표할 수 있도록 합니다. 이 과정은 팀워크와 실습 프로젝트를 통한 수학적 개념의 탐구를 강조합니다.

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이 과정은 디지털 시스템의 구조적 원칙을 강조하며 다양한 기술에 공통적으로 적용되는 아키텍처를 소개합니다. 학습자는 멀티레벨 구현 전략, 새로운 원시 요소의 정의 및 메커니즘, 성능 측정 등을 포함한 다양한 주제를 다루게 됩니다.

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사회과학자를 위한 데이터 분석

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입문 / 통계, 경제학, probability, 확률과 통계, MIT

이 과정은 문화, 사회, 경제 및 정책적 관심사에 대한 질문에 답하기 위해 데이터를 활용하는 방법을 소개합니다. 학습자는 확률과 통계의 필수 개념과 더불어 회귀 분석, 계량 경제학, 데이터 시각화와 같은 현대적인 데이터 분석 기법을 학습하게 됩니다.

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입문 / 통계, 경제학, probability, 확률과 통계, MIT

재무이론 I

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입문 / 경제학, finance, financial, MIT

이 과정은 자본 시장과 투자에 초점을 맞추어 현대 금융 경제학 및 재무 관리의 핵심 이론을 소개합니다. 학습자들은 자산 가치 평가, 자본 예산 편성, 포트폴리오 선택, 효율적 시장 가설 등 주요 주제를 탐구하게 됩니다.

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금융 응용 수학 주제들

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입문 / 통계, probability, finance, mathematics, 확률과 통계, MIT

이 과정은 학생들에게 금융 산업에서 필수적인 수학적 개념과 기술을 소개하며, 이론적 수학과 실무적 응용을 결합합니다. 학습자들은 금융의 맥락 내에서 확률, 통계, 선형 대수학과 같은 주제들을 탐구하게 됩니다.

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통계, probability, finance

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아두이노 마이크로컨트롤러를 활용한 협업 디자인과 창의적 표현

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입문 / robotics, control, systems, MIT

이 실습 워크숍은 Arduino 마이크로컨트롤러를 활용한 협업, 디자인 및 전자 제품 프로토타이핑에 중점을 둡니다. 참가자들은 이전 경험에 관계없이 팀 기반 프로젝트에 참여하여 프로그래밍, 전자 공학 및 프로젝트 관리의 필수 기술을 배우게 됩니다.

입문

robotics, control, systems

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Introduction to Algorithms

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입문 / algorithms, structures, MIT

이 과정은 계산 문제의 수학적 모델링을 소개합니다. 일반적인 알고리즘, 알고리즘 패러다임 및 이러한 문제를 해결하는 데 사용되는 데이터 구조를 다룹니다.

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Mathematics for Computer Science

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입문 / 통계, probability, discrete, mathematics, 확률과 통계, MIT

이 과정은 컴퓨터 과학과 공학을 위한 기초 이산 수학을 다룹니다. 수학적 정의와 증명, 그리고 적용 가능한 방법에 중점을 두며, 논리 기호, 증명 방법, 집합, 관계, 그래프 이론 등 다양한 주제를 학습합니다.

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통계, probability, discrete

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(1)

이 과정은 컴퓨터 과학과 공학을 위한 이산 수학의 상호작용적인 소개를 제공합니다. 학습자는 기본 수학 개념, 이산 구조, 이산 확률 이론을 배우며, 이를 통해 컴퓨터 과학의 다양한 분야에 적용할 수 있는 능력을 기르게 됩니다.

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통계, probability, mathematics

Mathematics for Computer Science

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영화 및 기타 매체 속의 철학

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입문 / video, media, MIT

이 과정은 문학 및 오페라와 같은 다른 예술 분야에서도 나타나는 철학적으로 중요한 주제적 쟁점들과 관련하여 영화 작품들을 살펴봅니다. 특히 인지뿐만 아니라 감정을 표현하고 나타내는 영화의 능력에 중점을 둡니다.

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video, media, MIT

영화 및 기타 매체 속의 철학

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선형대수학

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입문 / 선형대수학, algebra, 대수학, MIT

이 과정은 행렬 이론과 선형대수학을 다루며 물리학, 경제학, 사회과학, 자연과학 및 공학 등 다른 학문 분야에서 유용하게 쓰이는 주제들을 강조합니다. 이 강의는 Strang 교수의 교재인 Introduction to Linear Algebra의 이론과 응용의 조합과 궤를 같이합니다.

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선형대수학, algebra, 대수학

선형대수학

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