Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/quantitative-model-checking
강좌 소개
현대 사회의 여러 분야에 기술이 퍼지고 있는 지금, 소프트웨어의 신뢰성을 확보하는 일은 매우 중요합니다. Coursera의 ‘Quantitative Model Checking for Markov Chains’ 강좌는 이러한 필요를 충족시키기 위해 설계되었습니다.
강좌 구성
이 과정은 상태 전이 시스템을 생성하며 시작됩니다. 이는 시스템의 복잡한 동역학을 포착하는 기본 모델입니다. 강좌는 다음과 같은 모듈로 구성되어 있습니다:
- 모듈 1: 계산 트리 논리 (CTL) – 레이블이 지정된 전이 시스템과 CTL의 구문 및 의미를 소개하고, 모델 검증 알고리즘에 대해 논의합니다.
- 이산 시간 마르코프 체인 (DTMC) – 전이에 확률을 추가하고 DTMC의 중요한 특성을 논의합니다.
- 확률적 계산 트리 논리 (PCTL) – PCTL의 구문, 의미 및 모델 검증 알고리즘을 알아봅니다.
- 연속 시간 마르코프 체인 (CTMC) – 연속 시간 개념을 추가하여 모델링 형식을 발전시킵니다.
- 연속 확률 논리 (CSL) – CSL의 구문과 의미를 소개하고 모델 검증 방법을 설명합니다.
내가 느낀 점
이 강좌는 신뢰할 수 있는 소프트웨어 개발에 필요한 기초를 확실히 다질 수 있는 기회를 제공합니다. 배운 지식은 다양한 시스템의 문제를 해결하는 데 큰 도움이 됩니다. 또한 교수진의 전문성이 돋보이며, 실습을 통해 직접적으로 학습할 수 있는 부분이 많아 매우 유익했습니다.
추천 이유
소프트웨어의 의존성이 날로 증가하고 있는 현재, ‘Quantitative Model Checking’ 강좌는 실무에서 매우 중요한 스킬을 키울 수 있는 기회를 제공합니다. 기술적 배경이 있는 분들에게 특히 추천합니다. 이 과정을 통해 당신의 경력을 한 단계 발전시킬 수 있을 것입니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/quantitative-model-checking