교과목해설
- 1학년 1학기
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- 프로그래밍 기초Ⅰ (필수, 3학점)
논리연산과 기본적인 컴퓨터의 구조, 자료구조를 배우고 코딩의 기초를 실습한다.
- 1학년 2학기
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- 프로그래밍 기초Ⅱ (필수, 3학점)
다양한 개발작업에 활용되고 있으며 특히 기계학습 분야에서 가장 널리 쓰이고 있는 언어인 Python 프로그래밍을 익힘으로써 간단한 기계학습을 실습한다.
- 2학년 1학기
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- 계산과학Ⅰ (선택, 3학점)
전산에서 활용되는 기본 알고리듬들의 원리를 배우고 활용한다.
- 고전물리학Ⅰ (선택, 3학점)
고전역학을 통해 물체의 운동을 분석하는 힘과 에너지 등 기본 개념 틀을 배운다.
나아가 물체의 운동을 최적화의 관점에서 이해하는 능력을 갖춘다.
- 응용수학Ⅰ (선택, 3학점)
급수 전개와 복소수, 푸리에 변환 등 분석을 위한 다양한 수학적 도구들을 배우고 연습을 통해 익힌다.
- 이산수학Ⅰ (선택, 3학점)
그래프 이론과 마르코프 이론에 대한 입문 강의이다.
- 확률및통계 (필수, 3학점)
확률과 통계의 기본 이론에서 시작하여 실험 설계, 베이지언 확률론 등 통계적 추론 방법을 익히는 과목이다.
- 2학년 2학기
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- 계산과학Ⅱ (필수, 3학점)
전산에서 자주 활용되는 알고리듬들을 익히고 나아가 기계학습이 작동하는 원리를 이해한다.
- 고전물리학Ⅱ (필수, 3학점)
고전역학에서 단순히 배경에 불과했던 공간이 전자기학에서는 운동량 및 에너지를 가지는 실체로 등장하여 물체와 상호작용한다.
이 강의에서는 그러한 공간의 특성을 이해하고 이를 기술하는 방법을 익힌다.
- 응용수학Ⅱ (필수, 3학점)
특수함수, 편미분방정식, 복소해석 등 심화된 수학적 기법들을 연습함으로써 이해하는 실습 수업이다.
- 수치해석개론 (필수, 3학점)
미분방정식의 풀이와 같은 수치해석기법의 밑바탕이 되는 수학적 원리들을 이해한다.
- 이산수학Ⅱ (필수, 3학점)
앞에서 다루었던 마르코프 이론을 기반으로 정보이론을 이해한다.
고전 정보 이론의 기본 개념들부터 시작하여 양자 정보까지 소개하는 개론 수준의 강의이다.
- 3학년 1학기
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- 계산물리학 (선택, 3학점)
몬테카를로 시뮬레이션을 집중적으로 다루어 물리적인 이해와 전산적인 이해를 함께 도모하는 과목이다.
여기에서 배우는 몬테카를로 기법을 활용하여 일반적인 최적화 문제를 해결하는 일까지 수행해본다.
- 물리화학Ⅰ (선택, 3학점)
열과 일이 물질의 물리적 변화나 화학 반응과 어떻게 연관되어 있는지 살펴본다. 내부 에너지, 엔탈피, 엔트로피, 자유 에너지 및 열역학 법칙들을 익히고, 어떤 과정의 자발성과 그 과정으로부터 얻을 수 있는 최대의 일 등을 논의하며, 기초적인 전기화학을 학습하여 물질계에 대해 정량적으로 이해할 수 있는 토대를 마련한다.
- 현대물리학Ⅰ (선택, 3학점)
미시세계를 이해하기 위해서는 양자역학적인 이해가 반드시 필요하다.
양자역학의 기본 가정들에서 출발하여 오늘날 발전하고 있는 양자 컴퓨팅 분야의 발견까지 소개하는 과목이다.
- 비선형동역학 (선택, 3학점)
대부분의 미분방정식은 해석적으로 풀 수 없지만 기하학적인 사고를 결합함으로써 정성적이면서도 엄밀한 결과를 얻는 것이 가능하다.
이 과목에서는 고정점과 선형안정성 등 동역학계를 분석하는 방법론을 터득하게 된다.
- 기계학습의이해 (필수, 3학점)
기계학습의 기초를 이해하고 어떻게 적용할 수 있는지를 학습한다. 고전적인 기계학습에서 시작하여 최신 딥러닝 기술을 소개하는 과목이다.- 계산이론 (선택, 3학점)
이산수학 및 확률론을 기반으로 계산복잡성 개념을 이해하고 이를 통해 알고리듬들을 더 깊이 이해한다.
- 3학년 2학기
- 네트워크과학 (선택, 3학점)
다양한 구성요소들 사이의 상호작용을 다루는 일반적인 틀인 네트워크과학을 소개하고 다양한 활용예제들을 통해 분석기법을 익힌다.
- 물리화학Ⅱ (필수, 3학점)
양자역학의 여러 원리를 복습한 후 이를 원자나 분자에 적용하여 분자의 구조, 물성, 화학 반응 등을 이론적으로 이해하기 위한 기반을 닦는다. 원자나 분자에 양자역학의 원리를 적용하는 데 필요한 여러 가지 근사적인 방법들에 대해 알아본다. 빛과 물질의 상호작용을 다루는 분자분광학의 기초를 간략하게 다룬다.
- 현대물리학Ⅱ (필수, 3학점)
우리가 거시적으로 보는 물체들은 무수히 많은 입자들로 이루어져 있으며 이 때 의미 있는 기술을 하기 위해서는 엔트로피와 같은 새로운 개념들이 필요하게 된다. 이 과목에서는 열통계역학에서 시작하여 다체계가 보여주는 현상들을 배운다.
- 수리생물학 (선택, 3학점)
코로나와 같은 전염병의 유행 양상을 기술하고 예측하는 데에는 비선형 미분방정식이 활용된다.
이처럼 이 과목에서는 생물종들이 영향을 주고 받는 현상들을 어떻게 수학적으로 기술하고 분석하는지 배운다.
- 계산신경과학 (선택, 3학점)
뇌 시스템을 이해하기 위한 계산과학적 접근 방법을 다룬다. 다양한 레벨, 신경, 신경집단, 뇌 모델링을 통해 뇌 시스템을 이해하는 방법론을 소개하는 과목이다.- 컴퓨터구조 (필수,3학점)
물리적계층부터 시작혀여 컴퓨터를 구성하는 계층구조를 설명하고 이것이 컴퓨터의 구동방식에 미치는 영향을 이해한다.
- 4학년 1학기
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- 창의적 과제Ⅰ (선택, 1학점)
학생들이 주도적으로 문제를 설정하고 계산과학의 방법론을 사용하여 해결해 나감으로써 실무적인 협업 능력을 향상시키는 데 목적이 있는 실습 과목이다.
- 콜로키움Ⅰ (선택, 1학점)
교육과 연구, 산업 현장에서 활동하는 계산과학자들을 초청하여 최근 동향을 파악하고 과학적 의사소통 방식을 익힌다.
- 계산화학 (선택, 3학점)
화학에서 다루는 원자나 분자로 이루어진 계는 복잡계이므로 컴퓨터를 활용하여야만 제대로 기술할 수 있는 경우가 많다. 원자나 분자를 기술하는 방정식의 수치적인 해를 컴퓨터를 이용하여 얻을 수 있는 능력을 배양한다. 본 과목에서는 원자나 분자에 양자역학의 원리를 적용하기 위해 양자화학 프로그램을 활용해 보며, 분자동역학 방법에 대해서도 간략하게 살펴본다.
- 데이터과학 (선택, 3학점)
빅데이터의 생성은 인공지능의 학습을 비롯한 다양한 파급효과를 낳고 있다.
이 과목에서는 비정형 데이터를 수집하고 정제하고 분석하여 유용한 지식을 추출하는 실습이 이루어진다.
- 고성능컴퓨팅(선택, 3학점)
정밀한 분석을 위해서는 대량의 계산 자원을 동시에 활용해야 한다.
이 과목에서는 MPI, GPU, 최적화 등 보다 높은 수준의 기법들을 활용하여 계산복잡성이 높은 문제에 도전해 본다.
- 문제해결기법 (선택, 3학점)
복잡한 문제가 주어졌을 때에도 답의 단서를 얻어낼 수 있는 어림셈과 차원 분석 등의 테크닉을 활용하면 많은 시간과 노력을 아낄 수 있다.
이 과목에서는 다양한 예제와 연습을 통해 이런 기법들을 연마한다.
- 4학년 2학기
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- 창의적 과제Ⅱ (선택, 1학점)
VR 등 최신의 작업 환경에서 학생들 주도적으로 프로젝트를 수행해 봄으로써 실무 능력을 배양하는 과목이다.
- 콜로키움Ⅱ (선택, 1학점)
교육과 연구, 산업 현장에서 활동하는 계산과학자들을 초청하여 최근 동향을 파악하고 과학적 의사소통 방식을 익힌다.
- 계산사회과학 (선택, 3학점)
사회에서 행위자들이 내리는 각종 의사결정과 그것의 거시적인 효과를 행위자 기반 모형 등 계산적인 방법을 활용하여 이해한다.
- 계산생물학 (선택, 3학점)
우리 몸 안의 생물학적 회로들은 다양한 구성 성분들이 얽혀 서로에게 억제와 활성화의 스위치로 작용하며 작동한다.
이 과목을 통해 바이러스와 면역계 등 생명체들이 서로에게 어떤 방식으로 영향을 미치는지를 수리적으로 이해한다.
- 양자컴퓨팅 (선택, 3학점)
양자 역학적인 성질을 컴퓨팅에 적용함으로써 고전적인 비트 컴퓨팅의 한계를 뛰어넘을 수 있다는 가능성이 현실화되고 있다.
그 원리를 이해하고 양자 프로그래밍으로도 실제로 접해보는 강의이다.
- 생물물리학 (선택, 3학점)
생체 내의 고분자들은 비정질의 형태로 강하게 상호작용하면서 복잡한 생명 현상들을 빚어낸다.
거대 규모의 시뮬레이션과 함께 축척 이론 등을 결합함으로써 생명 현상들의 기본 원리를 이해하려는 시도들을 소개하는 과목이다.