강좌 소개
홍보영상/예시강의
강좌 계획
주차 |
학습 목표 및 주요내용(주제) |
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1 |
암호 및 정보보안 1: 비밀 나누기 |
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1 |
비밀 나누기1 |
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2 |
SAGE 소개 |
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3 |
비밀 나누기2 |
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2 |
암호 및 정보보안 2 |
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1 |
고전 암호와 대칭암호 |
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2 |
RSA! : RSA 소개 |
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3 |
RSA는 안전한가? |
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3 |
타원곡선암호론 |
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1 |
온라인 암호화폐 |
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2 |
타원곡선 그리기 |
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3 |
타원곡선암호 |
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4 |
암호화폐의 원리 |
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4 |
구글의 검색 알고리즘 |
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1 |
구글 |
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2 |
행렬의 기초 |
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3 |
구글의 검색 알고리즘 1 |
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4 |
구글의 검색 알고리즘 2 |
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5 |
특잇값 분해 |
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1 |
나폴레옹 다이나마이트와 넷플릭스 |
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2 |
행렬과 좌표변환 |
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3 |
특잇값 분해 |
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4 |
특잇값 분해의 응용 |
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6 |
라따뚜이 속의 수학 |
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1 |
우리 속의 레미 |
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2 |
무게중심 좌표와 평균값 좌표 |
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3 |
평균값 좌표 |
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4 |
조화 좌표 |
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7 |
베지에 곡선과 폰트 제작 |
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1 |
컴퓨터 폰트는 어떻게 제작되는가? |
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2 |
수식 없이 베지에 곡선 |
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3 |
효율적인 알고리즘 |
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4 |
베지에 곡선 속의 수학 |
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8 |
인공지능과 딥러닝 1 |
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1 |
인공지능과 딥러닝 1: 인공지능? |
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2 |
인공지능과 딥러닝 1: 선형 회귀 |
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9 |
인공지능과 딥러닝 2 |
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1 |
인공지능과 딥러닝 2: 선형 회귀2 |
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2 |
인공지능과 딥러닝 2: 로지스틱 회귀 |
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3 |
인공지능과 딥러닝 2: XOR |
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10 |
인공지능과 딥러닝 3 |
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1 |
인공지능과 딥러닝 3: Wide & Deep |
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2 |
인공지능과 딥러닝 3: CNN |
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3 |
인공지능과 딥러닝 3: 다양한 인공지능들 |
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11 |
이자율과 선형 미분 방정식 |
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1 |
이자율 |
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2 |
1계 선형 미분 방정식 |
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3 |
2계 선형 미분 방정식 |
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12 |
몬테카를로 실험 및 확률 |
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1 |
계산 |
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2 |
Matlab 실습 |
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3 |
확률 |
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13 |
몬티 홀 문제와 브라운 운동 |
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1 |
몬티 홀 문제와 베이즈 정리 |
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2 |
연속 확률 분포 |
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3 |
브라운 운동 |
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14 |
파생상품 |
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1 |
파생상품과 콜옵션 |
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2 |
브라운 모형 실습 |
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3 |
콜옵션 가격 실습 |
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15 |
이항 트리 모형 |
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1 |
이항 트리 |
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강좌운영팀 소개
교수자
- 안재현 교수 교수
- 현) 충남대학교 수학과 교수
-
- 학력: KAIST 수학과 박사
강좌지원팀
- 지상민
- 충남대학교 수학과 석사과정
- E-mail : smji@cnu.ac.kr
강좌 수강 정보
이수/평가정보
- 중간 30점(8주차), 기말 40점(15주차)
- 퀴즈 24점(각 시차별 2~3개)
- 개별과제 6점(총 4번, 퀴즈 대체 형식)
- 총 100점 만점(60점 이상 취득 시 이수인정)
강좌 수준 및 선수요건
이 강좌는 유익한 내용이 다수 포함되어 있습니다.
교재 및 참고문헌
- 1주차부터 2주차에 관련된 참고자료 및 사이트는 다음과 같습니다.
[1] http://www.sagemath.org
[2] William Stein, Elementary Number Theory
(https://wstein.org/ent/ 에서 pdf 다운로드 가능)
[3] Wade Trappe and Lawrence C. Washington, Introduction to
Cryptography with Coding Theory
- 8주차부터 10주차에 관련된 참고사이트는 다음과 같습니다.
[1] http://hunkim.github.io/ml/
[2] http://cs231n.stanford.edu
[3] http://www.tensorflow.org
- 11주차부터 15주차에 관련된 참고자료는 다음과 같습니다.
[1] James Stewart, Calculus, BROOKS/COLE, 7th ed.
[2] John C. Hull, Options, Futures, and Other Derivatives, PEARSON,
8th
ed.
자주 묻는 질문
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