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컴퓨터 과학
알고리즘, 자료구조, 시스템 — CS 기초를 다지세요.
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BFS — 너비 우선 탐색 알고리즘 설명
너비 우선 탐색은 그래프를 레벨별로 방문합니다. BFS가 큐를 어떻게 쓰는지와 비가중치 그래프에서 언제 최단 경로를 찾는지 알아보세요.
CNN — 합성곱 신경망 아키텍처
CNN이 무엇인지, 합성곱 층이 패턴을 어떻게 찾는지, 예제, 흔한 실수, 활용 분야를 배워보세요.
DFS — 깊이 우선 탐색 알고리즘 설명
깊이 우선 탐색 DFS를 쉽게 설명합니다. DFS의 동작, 백트래킹 방식, 예시, 자주 하는 실수를 정리했습니다.
K-평균 군집화 — 알고리즘과 작동 원리
K-평균 군집화의 뜻, 알고리즘의 작동 방식, 간단한 예시, 흔한 실수, 그리고 잘 맞는 경우를 설명합니다.
OSI 7계층 — 네트워크 문제를 디버깅하는 지도
OSI 7계층을 한눈에. L1 물리부터 L7 응용까지, 어떤 문제를 어느 계층에서 해결하는지 직관적으로 이해합니다.
PCA — 주성분 분석 쉽게 이해하기
PCA가 무엇을 하는지, 언제 중심화·표준화하는지, 그리고 2차원 예제로 빠르게 이해해 보세요.
REST API란? 작동 방식까지 쉽게 이해하기
REST API의 뜻, 요청과 리소스의 관계, 쉬운 예시 하나, 그리고 헷갈리게 만드는 실수를 알아보세요.
RNN — 순환 신경망과 LSTM 쉽게 설명
RNN이 무엇인지, 은닉 상태가 어떻게 순서 정보를 기억하는지, 기본 RNN의 한계와 LSTM의 역할을 배워보세요.
SVM — 서포트 벡터 머신을 쉽게 설명
SVM이 무엇인지, 마진과 서포트 벡터가 어떻게 작동하는지, 소프트 마진과 커널 SVM이 언제 유용한지 이해해 보세요.
객체 지향 프로그래밍(OOP)
클래스와 객체, 쉬운 예시, 자주 하는 실수, OOP가 유용한 경우를 한 번에 설명합니다.
경사하강법 — 알고리즘, 학습률과 변형
경사하강법이란 무엇인지, 학습률이 어떻게 작동하는지, 배치·확률적·미니배치 방식은 언제 쓰는지 설명합니다.
그래프 색칠하기 — 색수와 활용
그래프 색칠하기의 뜻, 색수가 무엇을 재는지, 왜 홀수 사이클에 3가지 색이 필요한지, 어디에 쓰이는지 배워보세요.
다익스트라 알고리즘 — 최단 경로를 단계별로 이해하기
다익스트라 알고리즘으로 가중 그래프의 최단 경로를 구하는 법을 예제와 함께 배우고 자주 하는 실수도 확인해 보세요.
데이터베이스 정규화 — 1NF, 2NF, 3NF를 한 문장으로
같은 사실은 딱 한 곳에만 — 정규화의 핵심을 인터랙티브 시각화로 직접 체험하며 배우세요.
동적 계획법(DP) — 메모이제이션과 타뷸레이션 쉽게 이해하기
동적 계획법의 뜻, 적용 조건, 메모이제이션과 타뷸레이션으로 중복 계산을 줄이는 방법을 배워보세요.
로지스틱 회귀 — 시그모이드 함수와 분류
로지스틱 회귀가 무엇인지, 시그모이드 함수가 선형 점수를 확률로 바꾸는 방법, 분류가 어떻게 이루어지는지 알아보세요.
머신러닝 기초 — 지도학습, 비지도학습과 핵심 알고리즘
머신러닝의 기본 개념, 지도·비지도학습의 뜻, 예제 하나, 그리고 대표 알고리즘이 언제 적합한지 쉽게 설명합니다.
볼록 최적화 — 개념, 방법, 활용
볼록 최적화는 볼록 집합 위에서 볼록 함수를 최소화하는 것입니다. 정의, 예시, 그리고 왜 이 보장이 중요한지 알아보세요.
불 대수 — 법칙, 정리와 간단화
불 대수가 무엇인지, 핵심 법칙이 어떻게 작동하는지, 논리식을 어떻게 간단화하는지 예제로 배워보세요.
빅오 표기법 — 데이터 10배 많아지면 얼마나 느려지나?
O(1)부터 O(n²)까지 증가 곡선 시각화와 실제 소요 시간 비교로 빅오를 직관적으로 이해하세요.
수학의 디자인 패턴
수학에서 디자인 패턴이 무엇인지, 불변량과 대칭이 어떻게 쓰이는지, 도미노 예시와 흔한 실수, 활용 시점을 알아보세요.
신경망(Neural Network) — 인공신경망의 작동 원리
신경망이 무엇인지, 층이 입력을 예측으로 바꾸는 방식, 예제, 흔한 실수, 학습으로 가중치가 어떻게 바뀌는지 알아보세요.
역전파 — 신경망이 학습하는 방법
역전파는 신경망이 학습하는 데 필요한 기울기를 계산합니다. 연쇄법칙, 쉬운 예제, 흔한 실수, 활용 분야를 살펴보세요.
의사결정나무 — 엔트로피, 지니와 랜덤 포레스트
의사결정나무가 엔트로피와 지니로 분할을 고르는 방법, 예제 1개, 랜덤 포레스트가 유용한 경우를 배웁니다.
이진 탐색 — 알고리즘, 시간 복잡도와 코드
이진 탐색의 원리, 적용 조건, O(log n)인 이유, 그리고 예제를 따라가는 방법을 배워보세요.
자료구조 — 배열, 연결 리스트, 트리와 그래프
자료구조의 뜻과 배열, 연결 리스트, 트리, 그래프를 언제 쓰는지, 서로 어떻게 구분하는지 빠르게 배워보세요.
재귀 — 작동 원리, 예시, 기저 사례
수학에서 재귀란 무엇일까요? 팩토리얼 예시와 흔한 실수를 통해 기저 사례와 재귀 단계의 작동 원리를 배워보세요.
정렬 알고리즘 — 버블·병합·퀵을 눈으로 비교
같은 배열을 버블, 병합, 퀵 정렬로 정렬하는 과정을 단계별 시각화로 직접 비교해 보세요.
진리표 — AND, OR, NOT, XOR와 함의
AND, OR, NOT, XOR, 함의의 진리표를 예제 하나와 자주 하는 실수, 활용 상황까지 함께 이해해 보세요.
카르노 맵(Karnaugh Map) — K-Map 간소화 가이드
카르노 맵을 빠르게 익혀보세요. K-Map의 뜻, 묶는 방법, 예제, 자주 하는 실수, 활용 시점을 정리했습니다.
트랜스포머 — 어텐션 메커니즘과 아키텍처
트랜스포머 아키텍처, self-attention의 작동 방식, 예제, 흔한 실수, 활용 분야를 배워보세요.
프로세스 스케줄링 — FCFS, SJF, 라운드 로빈 간트 차트로 비교
같은 프로세스 3개를 FCFS, SJF, 라운드 로빈으로 돌려보세요. 순서만 바꿔도 대기 시간이 3배 차이납니다.
해시 테이블 — 해싱의 작동 원리와 충돌 해결
해시 테이블이 무엇인지, 해싱이 키를 배열 슬롯에 어떻게 매핑하는지, 충돌이 왜 생기며 체이닝과 개방 주소법이 어떻게 작동하는지 알아보세요.