Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/automated-reasoning-sat
안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 “자동화 추론: 만족 가능성 (Automated Reasoning: satisfiability)” 코스를 상세히 리뷰하고 추천해드리겠습니다. 이 코스는 다양한 문제를 해결하기 위해 만족 가능성(SAT/SMT) 도구를 활용하는 방법을 배울 수 있는 멋진 기회입니다.
### 코스 개요
이 과정에서는 인쇄 포스터를 위한 사각형 맞추기, 일정 문제 해결, 퍼즐 풀이, 그리고 프로그램의 정확성을 확인하는 등 여러 기본 예제를 통해 SAT의 응용을 배워갑니다. 또한, 제안된 만족 가능성을 위한 기본적인 이론인 해상도(resolution)와 대규모 공식을 처리하기 위한 CDCL 프레임워크, 그리고 선형 문제를 다루기 위한 심플렉스 방법(Simplex method) 등을 다룹니다.
### 커리큘럼
1. **SAT/SMT 기초 및 예제**
이 모듈에서는 SAT(만족 가능성) 및 SMT(이론 모듈의 SAT)에 대해 처음부터 배웁니다. 여러 예제를 통해 SAT를 적용하는 방법을 알아봅니다.
2. **SMT 응용**
이 모듈에서는 선형 부등식 이론을 기반으로 한 만족 가능성(SMT)의 여러 응용 사례를 보여줍니다.
3. **CNF 기반 SAT를 위한 이론 및 알고리즘**
이 모듈에서는 해상도 규칙이 CNF(정규형 합)에서 한 제안의 수식이 만족할 수 없는지 여부를 결정하는 데 어떻게 사용되는지 설명합니다. DPLL 방법과의 관계도 다룹니다.
4. **SAT/SMT를 위한 이론과 알고리즘**
이 모듈은 두 부분으로 나뉘어 있으며, 첫 번째 부분은 임의의 제안 수식을 CNF로 변환하는 방법입니다. 두 번째 부분은 SAT를 SMT로 확장하여 선형 부등식을 다루는 방법을 다룹니다.
### 추천 이유
이 코스는 만족 가능성 이론에 대한 깊이 있는 통찰을 제공하며, 예제 중심의 접근 방식을 통해 학습의 재미를 더합니다. 이론과 실제가 잘 어우러져 있어 진지한 수학적 분석을 필요로 하는 분들께 강력히 추천합니다. 프로그램의 정확성을 확인하거나 복잡한 문제를 해결하고자 하는 모든 분들께 특히 유용할 것입니다.
이 코스를 통해 여러분이 새로운 기술을 배우고 실제 문제를 해결하는 데 도움을 받을 수 있기를 바랍니다! 감사합니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/automated-reasoning-sat