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강의계획서
알고리즘
-
- 강의교수
- 안효창
- 수강료
150,000원75,000원 (50%↓)
- 학점
- 3학점
- 신청기간
- 2024.02.07 ~ 2024.04.23
- 학습기간
-
- 2024.04.24 ~ 2024.08.06
- 관련전공
- 컴퓨터공학(전공필수) / 정보통신공학(전공선택)
강좌소개
| 과목명 | 알고리즘 |
|---|---|
| 교수명 | 안효창 |
| 교수 연락처 | 1899-5662 |
| 이메일 | help@kystudy.co.kr |
| 년도/차시 | 2024년 1-6차 |
| 학습기간 | 2024년 04월 24일 ~ 2024년 08월 06일 |
| 강의시간 | 15주 |
| 학점 | 3 |
| 평가구분 | 상대평가 |
| 수강대상 강의실 및 주요 수업방법 |
<수강대상>
-고등학교 졸업 이상의 학력자 <주요 수업 방법> -원격강의 (m.kystudy.co.kr/MyCourse) |
수업개요
전산학적 문제를 해결하는 최적의 알고리즘을 배운다. 알고리즘 문제의 분석, 순서화된 목록의 탐색, 삽입 정렬, 퀵(Quick), 히프 정렬의 시간 복잡도, 셸, 기수, 외부 정렬 분석 및 설계, 그래프 이론, 이중 연결 요소, 문자열 도표화 문제, 동적 프로그램, 방향 그래프 거리 문제, 다차 함수와 행렬, 이행적 폐쇄 등을 학습한다.
수업목표
● 알고리즘의 정의와 분석을 이해하고 실제 알고리즘의 수행시간을 측정할 수 있다.
● 다양한 알고리즘을 구현하기 위한 기본이 되는 자료구조 개념에 대해 설명할 수 있다.
● 자료구조를 기반으로 하여 수행되는 정렬 알고리즘 및 검색 삽입 삭제 작업을 수행할 수 있다.
● 검색 효율을 높이기 위한 여러 방법을 비교하고 그 가운데 일어나는 충돌 문제를 익히고 해결할 수 있다.
● 실생활에서 일어나는 다양한 활동의 최적 해법을 찾기 위해서 사용하는 가중치를 적용하는 알고리즘 기법을 사용하여 문제를 해결할 수 있다.
● 동적인 환경에서 적용하는 알고리즘을 이해하고 적용할 수 있다
● 문자열 매칭 문제를 다루기 위한 알고리즘 및 NP 완전 문제를 활용하여 다룰 수 있다.
● 다양한 알고리즘을 구현하기 위한 기본이 되는 자료구조 개념에 대해 설명할 수 있다.
● 자료구조를 기반으로 하여 수행되는 정렬 알고리즘 및 검색 삽입 삭제 작업을 수행할 수 있다.
● 검색 효율을 높이기 위한 여러 방법을 비교하고 그 가운데 일어나는 충돌 문제를 익히고 해결할 수 있다.
● 실생활에서 일어나는 다양한 활동의 최적 해법을 찾기 위해서 사용하는 가중치를 적용하는 알고리즘 기법을 사용하여 문제를 해결할 수 있다.
● 동적인 환경에서 적용하는 알고리즘을 이해하고 적용할 수 있다
● 문자열 매칭 문제를 다루기 위한 알고리즘 및 NP 완전 문제를 활용하여 다룰 수 있다.
주요 학사일정
| 중간고사 | 2024년 6월 16일~2024년 6월 19일 |
|---|---|
| 기말고사 | 2024년 7월 28일~2024년 7월 31일 |
| 과제 | 2024년 6월 20일~2024년 7월 16일 |
| 토론 | 2024년 5월 8일~2024년 5월 21일 |
| 쪽지(OX퀴즈) | 2024년 5월 22일~2024년 6월 4일 |
| 복습시험 | 2024년 7월 17일~2024년 7월 30일 |
| 중간고사 성적공개 및 이의신청 | 2024년 6월 29일~2024년 6월 30일 |
| 기말고사 성적공개 및 이의신청 | 2024년 8월 10일~2024년 8월 11일 |
| 최종 성적공개 | 2024년 8월 10일~2024년 8월 11일 |
평가기준
| 중간 고사 |
기말 고사 |
과제 | 토론 | 퀴즈 | 출석 | 계 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| OX 퀴즈 |
복습 시험 |
||||||
| 25% | 25% | 20% | 5% | 5% | 5% | 15% | 100% |
과목 수료조건: 총점 60점 이상(60점 미만 F), 출석률 80%이상(출석률 80%미만은 출석과락)
특이사항
1. 수료기준: 총 성적 60점 이상(상대평가), 출석률 80% 이상
2. 평가기준: 출석(15%), 중간고사(25%), 기말고사(25%), 과제(20%), 퀴즈(5%), 복습시험(5%), 토론(5%)
1) 출석: 각 차시별 진도 반영(기간내 출석으로만 평가)
2) 중간고사: 객관식 20문항, 주관식 5문항 총 25문항(8주차)
3) 기말고사: 객관식 20문항, 주관식 5문항 총 25문항(15주차)
4) 과제: 학습자별 상호 모사율 체크를 통한 평가(9주차)
5) 토론: 학습자 간 의견 제출(3주차)
6) 퀴즈: O,X 퀴즈 5문항(5주차)
7) 복습시험: 객관식 10문항(13주차)
3. 성적등급비율: A~A+(20%). B~B+(40%), C이하(40%) / 상대평가
4. 과제 및 토론 주제
1) 과제주제(9주차): 그리디 알고리즘의 최적화
2) 토론주제(3주차): 알고리즘의 수행시간 측정
3) 상세내용은 시작일에 공개되오니 참고바랍니다.
2. 평가기준: 출석(15%), 중간고사(25%), 기말고사(25%), 과제(20%), 퀴즈(5%), 복습시험(5%), 토론(5%)
1) 출석: 각 차시별 진도 반영(기간내 출석으로만 평가)
2) 중간고사: 객관식 20문항, 주관식 5문항 총 25문항(8주차)
3) 기말고사: 객관식 20문항, 주관식 5문항 총 25문항(15주차)
4) 과제: 학습자별 상호 모사율 체크를 통한 평가(9주차)
5) 토론: 학습자 간 의견 제출(3주차)
6) 퀴즈: O,X 퀴즈 5문항(5주차)
7) 복습시험: 객관식 10문항(13주차)
3. 성적등급비율: A~A+(20%). B~B+(40%), C이하(40%) / 상대평가
4. 과제 및 토론 주제
1) 과제주제(9주차): 그리디 알고리즘의 최적화
2) 토론주제(3주차): 알고리즘의 수행시간 측정
3) 상세내용은 시작일에 공개되오니 참고바랍니다.
교재
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