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기초 |
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컴퓨터구조 |
컴퓨터 시스템의 기본적인 구조와 CPU, 메모리, 스토리지와 같은 하드웨어 구성 요소들의 작동 원리를 습득함. |
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고급 운영체제 |
소프트웨어 시스템의 핵심 요소인 운영체제의 구성 및 작동 원리를 학습하고, 한정된 하드웨어 자원을 다양한 소프트웨어에게 할당하고 스케쥴링하는 기법들을 학습함. |
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데이터베이스시스템 |
대용량의 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 데이터베이스 시스템의 개념과 구조를 학습하고, 데이터 분석을 위한 SQL 쿼리를 작성/실행하는 방법을 학습함. |
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알고리즘 |
인공지능을 포함하여 다양한 컴퓨터⋅소프트웨어 분야에서 폭넓게 사용되는 알고리즘들과 알고리즘 설계를 위해 필요한 수학적 개념들을 습득함. |
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핵심 |
컴퓨터 소프트웨어 |
멀티코어 및 GPU 프로그래밍 |
멀티코어 CPU 및 CUDA/OpenCL 기반 GPU 프로그래밍 모델을 학습하고, 병렬 어플리케이션 작성을 통한 컴퓨터 시스템 성능 향상 기법을 습득함. |
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고급컴퓨터네트워크 |
사물 인터넷/클라우드/엣지 컴퓨팅을 위한 통신 프로토콜 및 네트워크 구조와 최신 연구/개발 분야를 학습함. |
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기밀컴퓨팅 |
기밀컴퓨팅(Confidential Computing)과 이를 가능하게 하는 신뢰실행환경(Trusted Execution Environment) 기술을 심도 있게 학습함. |
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클라우드 컴퓨팅 |
클라우드 환경에서의 대규모 데이터 처리 시스템 구축 및 운영 방법을 학습하고, 클라우드 컴퓨팅 자원을 활용한 확장 가능한 시스템 설계 및 구현 방법을 습득함. |
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빅데이터 및 DX |
빅데이터 시스템 |
NoSQL을 비롯한 다양한 최신 비정형 데이터 시스템 및 처리 기술과 데이터 처리 파이프라인 기술을 습득함. |
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고급컴퓨터그래픽스 |
그래픽스 기술에 필요한 모델링 기초 개념, 전통적인 연구 개발 기법, 최신 머신러닝 기반 기술에 대하여 학습함. |
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데이터 분석 및 시각화 |
다양한 형태의 데이터를 모집 및 분석하는 방법과 이를 효과적으로 시각화하는 방법에 대하여 학습함. |
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인간-컴퓨터 상호작용 |
인간-컴퓨터 상호작용의 기본 원리를 학습하고, 컴퓨팅 기반 인터랙션 설계 방법을 습득함. |
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인공지능 시스템 |
인공지능 시스템 최적화 |
다양한 인공지능 시스템 최적화 방법을 학습하고, 학습/추론 시간과 전력 소모 등 다양한 목표 성능치들 간의 균형을 맞추기 위한 다차원적 시스템 최적화 기법을 학습함. |
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온디바이스 시스템 최적화 |
엣지 디바이스에서의 시스템 최적화 방법을 학습하고, 전력 소모와 성능 간의 균형을 맞추기 위한 최적화 기법을 연구. |
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대용량 모델의 분산학습 최적화 |
대규모 인공지능 모델을 분산 환경에서 효율적으로 학습시키는 방법을 학습하고, 모델 병렬 처리와 데이터 분할 기법을 통해 학습 성능을 향상시키는 기법을 습득함. |
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딥러닝 모델 경량화 |
딥러닝 모델의 크기와 연산 비용을 줄이기 위한 기법을 다루며, 모델 압축, 프루닝(Pruning), 증류법 (Distillation)등 경량화 방법을 통해 성능 저하 없이 효율적인 딥러닝 모델을 구현하는 기술을 학습함. |
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심화 |
컴퓨터 소프트웨어 |
하드웨어 가속 시스템 |
하드웨어 가속기를 이용하여 컴퓨터 시스템의 성능을 향상시키는 원리를 이해하고, 뉴럴 프로세싱 유닛을 비롯한 최신 하드웨어 가속기 동향을 학습함. |
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병렬 및 분산시스템 |
병렬 및 분산 컴퓨팅의 원리와 이를 위한 소프트웨어 라이브러리 활용법을 학습하고, 고성능 병렬/분산 컴퓨팅 방법을 위한 노드 간 로드 밸런싱 기법 등을 습득함. |
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마이크로 서비스 구조 |
마이크로 서비스 아키텍처 기반 응용의 유연하고 확장 가능한 응용 구조와, 이를 구동하는 쿠버네틱스(Kubernetes)기반의 컨테이너 개발, 배포, 스케일링, 운영하는 방법을 학습함. |
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빅데이터 및 DX |
추천 시스템 및 최적화 기법 |
최신 추천 알고리즘과 시스템 구조를 학습하고, 대규모 데이터를 처리하는 방법과 추천 시스템의 성능을 최적화하는 기법을 연구함. |
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가상현실 및 메타버스 |
가상현실(VR)과 메타버스 환경에서의 상호작용 기술과 사용자 경험을 설계하고 구현하는 방법을 학습함. |
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첨단컴퓨팅 응용 |
인공지능 보안 |
인공지능과 보안의 상호작용을 이해하고 AI 시스템의 보안 취약점을 식별하고 방어하기 위한 기술과 전략을 학습함. |
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양자화 및 뉴럴 아키텍처 서치 |
인공지능 모델의 양자화 기법과 뉴럴 아키텍처 서치(NAS) 기법을 학습하고, 모델 경량화 및 성능 최적화를 위한 최신 기술을 연구함. |
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퀀텀 컴퓨팅 |
양자 컴퓨팅의 기본 원리와 양자 알고리즘을 학습하고, 양자 컴퓨팅을 활용한 인공지능 응용 사례를 연구. |
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블록체인 |
블록체인의 기본 원리와 구조를 이해하고, 암호화폐, 스마트 컨트랙트, 탈중앙화 어플리케이션 등의 개발에 대한 이론과 실제 적용 방법을 학습함. |
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디펜더블 시스템 |
안정적이고 신뢰할 수 있는 시스템 설계를 위한 기술을 학습하고, 시스템 오류 및 불확실성에 대한 방어 기법을 연구함. |
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세미나 및 프로젝트 |
세미나 및 프로젝트 |
첨단 컴퓨팅 세미나 |
국내외 최고 수준의 다양한 전문가를 초빙하여 최신 연구 동향과 실제 응용 사례를 학습. |
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컴퓨터 소프트웨어 프로젝트 |
다양한 주제에 대한 팀 프로젝트를 진행함. 이를 통해 여러 산업 및 분야에 적용 가능한 어플리케이션을 개발하거나, 심도 있는 학술적 연구를 수행할 수 있는 기회를 제공. |
