プログラムがどのように実行され、複数のタスクが同時に処理され、データが安全に保存されるのか気になりませんか？全13回の講義を通して、プロセスとCPUスケジューリング、メモリ管理、スレッドと同期、ファイルシステムまで、オペレーティングシステムの核心原理を体系的に学びます。個別に暗記していた概念を結び付けてコンピューターシステムの動作を理解し、開発に必要な基礎知識をしっかりと身につけることができます。

機械学習の基礎概念から主要なアルゴリズムまで体系的に学ぶ講義です。データ表現、線形回帰と分類、最適化に始まり、決定木、アンサンブル、ニューラルネットワーク、教師なし学習、強化学習を扱います。モデルの汎化と選択、解釈についても併せて学び、機械学習の核心原理と全体の流れを理解できます。

ディープラーニングの用語には慣れているものの、モデルがどのように学習するのか分からず途方に暮れている方のための講座です。線形モデルとニューラルネットワークの基礎から、誤差逆伝播・最適化、CNN・RNN・トランスフォーマーまで、全13回にわたって核心となる原理を関連づけながら解説します。モデルの構造や学習過程、性能に影響を与える要因を理解し、ディープラーニングを体系的に学ぶための基礎を築きます。

大邱韓医大学が保有するスマートヘルスデータの実際の情報を加工して機械学習に活用し、バイブコーディングおよび精製された情報を活用したカスタマイズ型スマートヘルスアプリケーションの制作

本講義は、情報システム、特にインターネット環境で発生する多様なセキュリティ脅威を理解し、これらを保護するための核心的なセキュリティ技術を学習することを目標としています。 対称鍵および非対称鍵暗号方式などの主要な暗号技術を中心に、これらの手法の基盤となる暗号数学の概念まで併せて扱うことで、情報保護の全般的な流れを体系的に理解できるように構成されています。

デジタル回路の基本であるブール論理、論理ゲート、回路の簡略化、状態マシン、レジスタ転送レベル設計などを学習する。また、Verilogを用いた設計手法を学習する。

非侵襲的脳波ベースのブレイン・マシン・インターフェース（BMI）の核となる概念と、運動想起（Motor Imagery）ベースの信号処理過程を理解するための入門講義です。EEG信号の基本原理から運動想起実験、データ処理、そして実際のBMIシステムがどのように動作するのか、全体の流れを分かりやすく解説します。

データに基づいて問題を定義し、その判断根拠と意思決定プロセスを明確に説明する能力を身につけることができる。また、単一モデルの性能のみに集中するのではなく、機械学習ワークフロー全体の完成度と信頼性を評価するパイプライン観点の思考を備えることができる。さらに、エラーが発生した際にその原因を逆追跡し、改善方向を導き出す問題解決能力を強化し、エンドツーエンドプロジェクト遂行経験を通じて現場に即座に適用可能な実務型MLパイプライン能力を習得することができる。