Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/approximation-algorithms-part-2
안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘Approximation Algorithms Part II’라는 코스를 소개하고자 합니다. 이 과정은 ‘Approximation Algorithms Part I’의 연속으로, 이론 컴퓨터 과학의 기본 문제와 강력한 디자인 및 분석 기법을 배울 수 있습니다.
이 과정의 주요 내용을 살펴보면, 먼저 **선형 프로그래밍 이중성**에 대해 배우게 됩니다. 이 모듈에서는 특정 조합 최적화 문제를 다루지 않고, 선형 프로그래밍의 중심 개념인 이중성(douality)을 소개합니다.
다음으로, **스타이너 포레스트 및 프라이멀-듀얼 근사 알고리즘** 모듈에서는 이중성을 활용하여 스타이너 포레스트 문제에 대한 알고리즘을 설계하는 방법을 배웁니다. 이 과정은 알고리즘 설계에 있어 중요한 기초를 제공해 주죠.
세 번째 모듈인 **시설 위치 및 프라이멀-듀얼 근사 알고리즘**에서는 또 다른 기본 문제인 시설 위치 문제를 다루어, 이중성을 이용한 알고리즘 응용을 계속해서 학습합니다.
마지막으로, **최대 컷 및 반정의 프로그래밍** 모듈에서는 선형 프로그래밍의 일반화인 반정의 프로그래밍을 소개하고, 이를 통해 최대 컷 문제에 대한 근사 알고리즘을 설계하는 방법을 배울 수 있습니다.
이 과정을 통해, 학습자는 새로운 문제에 직면했을 때 그 문제를 인식하고, 알고리즘적 접근 방법을 적용할 수 있는 능력을 갖추게 될 것입니다.
이 과정은 선형 프로그래밍 및 그 응용에 대해 깊이 있는 이해와 더불어 알고리즘 제작에 관한 기술적 통찰력을 제공합니다. 추천합니다!
총평하자면, Approximation Algorithms Part II는 이론적인 기초부터 다룰 수 있는 고품질의 코스이며, 데이터 과학, 인공지능 및 복잡한 문제 해결에 관심 있는 분들에게 큰 도움이 될 것입니다. 기회가 된다면 꼭 수강해 보시길 추천드립니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/approximation-algorithms-part-2