프로그램이 어떻게 실행되고, 여러 작업이 동시에 처리되며, 데이터가 안전하게 저장되는지 궁금하신가요? 총 13강을 통해 프로세스와 CPU 스케줄링, 메모리 관리, 스레드와 동기화, 파일 시스템까지 운영체제의 핵심 원리를 체계적으로 학습합니다. 개별적으로 암기했던 개념들을 연결하여 컴퓨터 시스템의 동작을 이해하고, 개발에 필요한 기초 지식을 탄탄히 다질 수 있습니다.

머신러닝의 기초 개념부터 주요 알고리즘까지 체계적으로 학습하는 강의입니다. 데이터 표현, 선형 회귀와 분류, 최적화를 시작으로 결정 트리, 앙상블, 신경망, 비지도학습과 강화학습을 다룹니다. 모델의 일반화와 선택, 해석을 함께 학습하며 머신러닝의 핵심 원리와 전체 흐름을 이해할 수 있습니다.

딥러닝 용어는 익숙하지만 모델이 어떻게 학습하는지 막막한 분들을 위한 강의입니다. 선형 모델과 신경망의 기초부터 역전파·최적화, CNN·RNN·트랜스포머까지 13강에 걸쳐 핵심 원리를 연결해 설명합니다. 모델의 구조와 학습 과정, 성능에 영향을 주는 요인을 이해하며 딥러닝을 체계적으로 공부할 수 있는 기초를 다집니다.

대구한의대학교에서 보유하고 있는 스마트 헬스 데이터의 실제 정보를 가공하여 기계학습에 활용하고, 바이브코딩 및 정제된 정보를 활용하는 맞춤형 스마트 헬스 응용 프로그램 제작

본 강의는 정보시스템, 특히 인터넷 환경에서 발생하는 다양한 보안 위협을 이해하고, 이를 보호하기 위한 핵심 보안 기술을 학습하는 것을 목표로 합니다. 대칭키 및 비대칭키 암호 기법과 같은 주요 암호 기술을 중심으로, 이러한 기법의 기반이 되는 암호 수학 개념까지 함께 다루어 정보보호의 전반적인 흐름을 체계적으로 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다.

디지털 회로의 기본인 부울 논리, 논리게이트, 회로 간소화, 상태 기계, 레지스터 전송 레벨 설계 등을 학습한다. 또한 Verilog를 이용한 설계 방법을 학습한다.

비침습적 뇌파 기반 Brain-Machine Interface(BMI)의 핵심 개념과 Motor Imagery 기반 신호 처리 과정을 이해하는 입문 강의입니다. EEG 신호의 기본 원리부터 Motor Imagery 실험, 데이터 처리, 그리고 실제 BMI 시스템이 어떻게 동작하는지 전체 흐름을 쉽게 설명합니다.

데이터를 기반으로 문제를 정의하고, 그 판단 근거와 의사결정 과정을 명확하게 설명하는 능력을 기르게 된다. 또한 단일 모델의 성능에만 집중하는 것이 아니라, 머신러닝 워크플로 전체의 완성도와 신뢰성을 평가하는 파이프라인 관점의 사고를 갖추게 된다. 아울러 오류가 발생했을 때 그 원인을 역추적하고 개선 방향을 도출하는 문제 해결 능력을 강화하며, 엔드투엔드 프로젝트 수행 경험을 통해 현업에 즉시 적용 가능한 실무형 ML 파이프라인 역량을 습득하게 된다.