문제 유형 지도

기호	이름	무엇이 답이 되는가
계	계산형	값을 끝까지 구합니다. 수치가 답이 되는 문제입니다.
유	유도형	식이나 정리를 세우고 증명합니다. 결과가 아니라 근거가 답입니다.
판	판정형	성립하는지, 조건을 만족하는지를 결론 냅니다. 예 또는 아니오와 근거가 답입니다.
반	반례형	성립하지 않음을 구체적인 예로 보입니다. 반례 하나가 답입니다.
설	설계형	여러 방법 중 하나를 고르고 근거를 댑니다. 선택과 이유가 답입니다.
해	해석형	구한 값이 무엇을 뜻하는지 읽습니다. 해석 문장이 답입니다.
근	근사형	근사와 수치해법의 조건과 오차를 다룹니다. 오차 한계가 답입니다.

유형	강의 수	비율
계 계산형	457강	96.4%
유 유도형	377강	79.5%
판 판정형	159강	33.5%
반 반례형	57강	12.0%
설 설계형	245강	51.7%
해 해석형	340강	71.7%
근 근사형	90강	19.0%

과목	계	유	판	반	설	해	근	강의 수
S1. 수학 기초 다지기	20	20	3	2	1	20	.	20
S2. 수학의 언어	5	12	12	12	2	2	.	12
S3. 미적분학 I: 한 변수의 변화	29	29	7	4	2	29	4	29
S4. 선형대수학: 공간과 변환	31	31	3	3	3	31	3	31
S5. 다변수 미적분과 최적화	28	28	3	3	2	28	4	28
S6. 확률과 통계	37	37	6	2	3	37	1	37
S7. 데이터 분석: 탐색과 기술	20	3	20	2	3	20	2	20
S8. 데이터 분석: 추론과 모형	23	4	23	1	5	23	2	23
S9. 머신러닝	30	30	2	3	30	30	1	30
S10. 딥러닝	31	31	2	2	31	3	1	31
S11. 생성모형	12	12	2	1	2	12	2	12
S12. 강화학습	24	24	5	1	24	3	1	24
S13. 대규모 언어모델 I: 구조와 학습	24	24	1	2	24	3	1	24
S14. 대규모 언어모델 II: 정렬과 운용	29	4	29	2	29	29	2	29
S15. 비전·언어 모델	33	33	3	1	33	32	2	33
S16. 3차원 비전	24	24	3	1	3	2	24	24
S17. 음성과 오디오	21	21	2	1	2	3	21	21
S18. 연산과 최적화	16	4	3	1	16	3	16	16
S19. 모델 운용	18	3	18	1	18	18	3	18
S20. 안전과 거버넌스	2	3	12	12	12	12	.	12

과목	유형	걸린 강의
S1	반례형(반)	9강, 11강
S1	설계형(설)	12강
S2	설계형(설)	23강, 25강
S2	해석형(해)	24강, 29강
S3	설계형(설)	50강, 51강
S5	설계형(설)	109강, 112강
S6	반례형(반)	124강, 138강
S6	근사형(근)	155강
S7	반례형(반)	176강, 177강
S7	근사형(근)	174강, 176강
S8	반례형(반)	191강
S8	근사형(근)	188강, 199강
S9	판정형(판)	212강, 226강
S9	근사형(근)	220강
S10	판정형(판)	241강, 246강
S10	반례형(반)	241강, 246강
S10	근사형(근)	236강
S11	판정형(판)	267강, 272강
S11	반례형(반)	272강
S11	설계형(설)	263강, 270강
S11	근사형(근)	263강, 270강
S12	반례형(반)	290강
S12	근사형(근)	283강
S13	판정형(판)	304강
S13	반례형(반)	314강, 321강
S13	근사형(근)	315강
S14	반례형(반)	342강, 344강
S14	근사형(근)	324강, 341강
S15	반례형(반)	378강
S15	근사형(근)	367강, 371강
S16	반례형(반)	395강
S16	해석형(해)	388강, 399강
S17	판정형(판)	408강, 415강
S17	반례형(반)	408강
S17	설계형(설)	421강, 427강
S18	반례형(반)	439강
S19	반례형(반)	449강
S20	계산형(계)	466강, 470강

단원	강	강의	필수 유형
01. 수와 식	1	실수와 수직선	계유해
	2	다항식의 연산	계유해
	3	인수분해	계유해
	4	유리식과 무리식	계유해
02. 방정식과 부등식	5	일차방정식과 이차방정식	계유해
	6	이차함수와 판별식	계유해
	7	연립방정식	계유해
	8	부등식과 절댓값	계유판해
03. 함수	9	함수의 개념과 그래프	계유반해
	10	다항함수와 유리함수	계유해
	11	합성함수와 역함수	계유반해
	12	그래프의 평행이동과 대칭	계유판설해
04. 지수, 로그, 삼각	13	지수와 지수함수	계유해
	14	로그와 로그함수	계유해
	15	삼각비와 단위원	계유해
	16	삼각함수의 그래프	계유해
	17	삼각항등식	계유해
05. 수열과 셈	18	등차수열과 등비수열, 시그마	계유해
	19	순열과 조합	계유해
	20	이항정리	계유판해

단원	강	강의	필수 유형
01. 논리와 증명	21	명제와 논리 연결사	계유판반
	22	한정 기호와 부정	유판반
	23	직접증명과 대우증명	유판반설
	24	귀류법과 반례 찾기	유판반해
	25	수학적 귀납법	유판반설
02. 집합과 함수	26	집합의 연산	계유판반
	27	함수, 단사와 전사	유판반
	28	합성과 역함수의 엄밀한 정의	유판반
	29	무한집합과 셀 수 있음	유판반해
03. 수와 식의 구조	30	복소수와 극형식	계유판반
	31	합 기호와 곱 기호의 조작	계유판반
	32	점화식과 닫힌 형태	계유판반

단원	강	강의	필수 유형
01. 극한과 연속	33	수열의 극한	계유해
	34	함수의 극한과 극한법칙	계유판해
	35	연속과 불연속	계유반해
	36	중간값 정리와 최대·최소 정리	계유판해
02. 미분	37	미분계수와 도함수	계유반해
	38	곱, 몫, 연쇄법칙	계유판해
	39	초월함수의 미분	계유해
	40	음함수와 역함수의 미분	계유해
	41	고계도함수	계유해
03. 미분의 활용	42	평균값 정리	계유판해
	43	증가와 감소, 극값	계유해
	44	볼록성과 변곡점	계유해
	45	로피탈 정리와 부정형	계유판반해
	46	한 변수 최적화 문제	계유해
	47	뉴턴법과 수치적 근 찾기	계유해근
04. 적분	48	리만합과 정적분	계유해
	49	미적분의 기본정리	계유판해
	50	치환적분	계유설해
	51	부분적분	계유설해
	52	부분분수와 유리함수의 적분	계유해
	53	이상적분	계유해
05. 급수와 근사	54	무한급수와 수렴판정	계유반해근
	55	멱급수와 수렴반경	계유해근
	56	테일러 급수	계유해
	57	테일러 근사와 오차 평가	계유해근
06. 복소지수와 푸리에	58	오일러 공식과 복소지수	계유해
	59	푸리에 급수	계유해
	60	푸리에 변환	계유해
	61	합성곱 정리	계유판해

단원	강	강의	필수 유형
01. 벡터와 기하	62	벡터와 벡터 연산	계유해
	63	내적, 길이, 각도	계유해
	64	정사영	계유해
	65	외적과 직선·평면의 방정식	계유해
02. 행렬과 연립방정식	66	행렬 연산	계유반해
	67	가우스 소거법	계유설해
	68	기약행사다리꼴과 해의 구조	계유판해
	69	역행렬	계유반해
	70	LU 분해	계유설해
03. 벡터공간	71	벡터공간과 부분공간	계유해
	72	일차독립과 기저	계유반해
	73	차원과 계수	계유해
	74	네 가지 기본 부분공간	계유해
	75	좌표와 기저 변환	계유해
04. 선형변환과 행렬식	76	선형변환	계유해
	77	표현행렬과 닮음	계유해
	78	행렬식의 계산	계유해
	79	행렬식의 기하적 의미	계유해
05. 직교성과 최소제곱	80	직교기저와 그람슈미트 과정	계유해
	81	QR 분해	계유해
	82	최소제곱과 정규방정식	계유해
	83	정사영 행렬과 회귀의 기하	계유해
06. 고유값과 분해	84	고유값과 고유벡터	계유해
	85	대각화	계유해
	86	대칭행렬과 스펙트럼 정리	계유판해
	87	이차형식과 양정치성	계유판해
	88	특이값 분해	계유설해
	89	저계수 근사와 주성분분석	계유해근
07. 수치와 안정성	90	벡터 노름과 행렬 노름	계유해
	91	조건수와 오차 증폭	계유해근
	92	부동소수점과 수치적으로 안전한 계산	계유해근

단원	강	강의	필수 유형
01. 다변수 미분	93	다변수 함수와 등고선	계유해
	94	편미분	계유반해
	95	전미분과 기울기 벡터	계유해
	96	방향도함수	계유해
	97	다변수 연쇄법칙	계유판해
	98	야코비 행렬	계유해
02. 이차 근사와 임계점	99	헤세 행렬	계유해
	100	다변수 테일러 근사	계유해근
	101	임계점의 분류	계유반해
	102	곡선의 곡률과 곡면의 휘어짐	계유해
03. 다변수 적분	103	이중적분	계유해
	104	극좌표에서의 적분	계유해
	105	변수변환과 야코비 행렬식	계유해
	106	삼중적분과 부피	계유해
04. 볼록성과 경사법	107	볼록집합과 볼록함수	계유해
	108	볼록성 판정과 부등식	계유판반해
	109	경사하강법	계유설해
	110	학습률과 수렴 속도	계유해근
	111	모멘텀과 적응적 학습률	계유해
	112	뉴턴법과 이차 방법	계유설해
05. 제약이 있는 최적화	113	등식 제약과 라그랑주 승수	계유해
	114	부등식 제약과 KKT 조건	계유판해
	115	쌍대 문제 입문	계유해
	116	정규화를 제약으로 읽기	계유해
06. 미분방정식과 흐름	117	1계 미분방정식	계유해
	118	선형 미분방정식과 안정성	계유해근
	119	경사흐름과 연속시간 최적화	계유해
	120	수치 적분법: 오일러법과 룽게쿠타법	계유해근

단원	강	강의	필수 유형
01. 확률의 언어	121	표본공간과 사건	계유해
	122	확률의 공리와 셈	계유판해
	123	조건부확률	계유해
	124	독립과 조건부 독립	계유반해
	125	베이즈 정리	계유판해
02. 확률변수와 분포	126	확률변수와 분포함수	계유해
	127	베르누이와 이항분포	계유해
	128	포아송분포와 기하분포	계유해
	129	연속확률변수와 확률밀도	계유해
	130	정규분포	계유해
	131	지수분포와 감마분포	계유해
03. 기댓값과 적률	132	기댓값	계유해
	133	분산과 표준편차	계유해
	134	적률과 적률생성함수	계유해
	135	마르코프 부등식과 체비쇼프 부등식	계유판해
04. 여러 변수의 확률	136	결합분포와 주변분포	계유해
	137	조건부분포와 조건부기댓값	계유해
	138	공분산과 상관계수	계유반해
	139	확률변수의 변환	계유해
	140	다변량 정규분포	계유해
	141	독립인 확률변수 합의 분포	계유해
05. 표본과 극한	142	큰 수의 법칙	계유판해
	143	특성함수와 중심극한정리	계유판해
	144	표본평균과 표본분산의 분포	계유해
	145	카이제곱분포, t분포, F분포	계유해
	146	호에프딩 부등식과 집중 현상	계유판해
	147	몬테카를로 추정	계유설해
06. 추론	148	점추정과 좋은 추정량의 조건	계유해
	149	최대우도추정	계유해
	150	사전분포와 최대사후추정	계유해
	151	신뢰구간	계유해
	152	가설검정	계유설해
	153	선형회귀의 통계적 해석	계유해
07. 확률과정	154	마르코프 연쇄	계유해
	155	정상분포와 수렴	계유해근
	156	랜덤워크와 확산	계유해
	157	MCMC와 깁스 샘플링	계유설해

단원	강	강의	필수 유형
01. 데이터를 손에 넣기	158	데이터 타입과 스키마	계판해
	159	관계형 질의의 논리	계판해
	160	조인과 집계	계판해
	161	결측값과 이상치	계판해
	162	정제와 변환 파이프라인	계판설해
02. 기술통계	163	중심과 퍼짐	계유판해
	164	분포의 모양: 왜도와 첨도	계판해
	165	분위수와 상자그림	계판해
	166	두 변수의 관계 요약	계유판해
	167	범주형 자료의 요약	계판해
03. 탐색과 시각화	168	시각화의 문법	계판설해
	169	분포를 보는 그림	계판해
	170	관계를 보는 그림	계판해
	171	다변량 탐색과 차원축소 활용	계판해
	172	잘못된 그래프 진단하기	계판해
04. 표본과 조사 설계	173	표본추출법	계판설해
	174	표본오차와 표본 크기	계유판해근
	175	층화와 가중치	계판해
	176	측정 오차와 응답 편향	계판반해근
	177	관측 데이터의 함정	계판반해

단원	강	강의	필수 유형
01. 검정의 실제	178	두 집단 비교와 t검정	계유판설해
	179	등분산 가정과 비모수 대안	계판해
	180	분산분석	계판해
	181	카이제곱 독립성 검정	계판해
	182	다중비교 보정	계판설해
	183	검정력과 표본 크기 산정	계유판해
02. 회귀분석	184	단순회귀와 잔차 진단	계유판해
	185	다중회귀의 해석	계판해
	186	더미변수와 교호작용	계판해
	187	다중공선성	계판해
	188	이분산과 강건표준오차	계판해근
	189	변수선택과 모형 비교	계판설해
	190	로지스틱 회귀와 오즈비	계유판해
03. 인과추론	191	교란과 선택편향	계판반설해
	192	무작위 대조시험	계판해
	193	성향점수 매칭	계판해
	194	이중차분법	계판해
	195	도구변수	계판해
04. 시계열	196	추세와 계절성 분해	계판해
	197	정상성과 자기상관	계판해
	198	ARIMA 모형	계판해
	199	예측 성능 평가	계판설해근
	200	개입 효과 분석	계판해

단원	강	강의	필수 유형
01. 정보의 양	201	정보량과 엔트로피	계유설해
	202	결합엔트로피, 조건부엔트로피, 상호정보량	계유설해
	203	KL 발산	계유설해
	204	교차엔트로피와 손실함수의 유도	계유설해
02. 학습을 최적화로 쓰기	205	손실함수와 경험적 위험 최소화	계유반설해
	206	최대우도와 손실함수의 대응	계유설해
	207	선형회귀를 처음부터 유도하기	계유설해
	208	로지스틱 회귀의 학습	계유설해
	209	소프트맥스 회귀와 다중분류	계유설해
03. 일반화의 수학	210	편향과 분산의 분해	계유반설해
	211	L1과 L2 정규화의 수학	계유설해
	212	교차검증과 추정의 분산	계유판설해
	213	차원의 저주와 측도의 집중	계유반설해
	214	모델 복잡도와 과적합	계유설해
04. 고전 지도학습	215	k최근접이웃	계유설해
	216	나이브 베이즈	계유설해
	217	의사결정나무	계유설해
	218	랜덤포레스트	계유설해
	219	그래디언트 부스팅	계유설해
	220	서포트 벡터 머신과 커널	계유설해근
05. 비지도학습	221	k평균 군집	계유설해
	222	계층적 군집과 밀도 기반 군집	계유설해
	223	가우시안 혼합과 EM 알고리즘	계유설해
	224	주성분분석의 활용과 t-SNE	계유설해
	225	이상탐지	계유설해
06. 평가와 실무	226	분류 평가지표와 ROC 곡선	계유판설해
	227	불균형 데이터 다루기	계유설해
	228	특성공학	계유설해
	229	하이퍼파라미터 탐색	계유설해
	230	모형 해석과 변수 중요도	계유설해

단원	강	강의	필수 유형
01. 행렬미분과 역전파	231	벡터와 행렬에 대한 미분 규칙	계유설
	232	계산 그래프	계유설
	233	역전파 알고리즘	계유설
	234	벡터화된 그래디언트 직접 유도하기	계유설
02. 확률적 최적화	235	미니배치 그래디언트의 분산	계유설
	236	SGD의 수렴 조건	계유설근
	237	배치 크기와 학습률의 관계	계유설
	238	그래디언트 잡음과 분산 감소	계유설
03. 신경망의 구성	239	퍼셉트론과 다층 신경망	계유설
	240	활성화 함수의 수학	계유설
	241	보편근사정리가 말하는 것	계유판반설
	242	층을 지나는 그래디언트	계유설
04. 학습을 안정시키는 수학	243	가중치 초기화와 분산 계산	계유설
	244	배치 정규화	계유설해
	245	층 정규화와 잔차 연결	계유설
	246	그래디언트 소실과 폭발	계유판반설
	247	아담 최적화기의 수식	계유설
05. 구조에 담긴 수학	248	합성곱 연산	계유설
	249	파라미터 수와 수용영역 계산	계유설
	250	풀링과 다운샘플링	계유설
	251	순환 구조와 시간축 역전파	계유설
06. 어텐션과 트랜스포머	252	임베딩 공간과 유사도	계유설해
	253	어텐션 메커니즘	계유설해
	254	스케일드 닷프로덕트의 스케일 근거	계유설
	255	멀티헤드 어텐션	계유설
	256	위치 인코딩과 회전 위치 임베딩	계유설
	257	트랜스포머 블록의 계산량	계유설
07. 그래프 신경망	258	그래프의 행렬 표현	계유설
	259	메시지 패싱	계유설
	260	그래프 합성곱과 그래프 어텐션	계유설
	261	어텐션과 그래프의 관계	계유설

단원	강	강의	필수 유형
01. 잠재변수 모형	262	잠재변수와 오토인코더	계유해
	263	변분추론과 ELBO	계유설해근
	264	VAE의 유도	계유해
	265	재매개변수화 기법	계유해
02. 확산모형	266	전방 과정과 마르코프 연쇄	계유해
	267	역방향 과정의 유도	계유판해
	268	확산 손실의 유도	계유해
	269	점수 함수와 점수 정합	계유해
	270	확률흐름 ODE와 샘플링	계유설해근
03. 그 외 생성 모형	271	자기회귀 생성	계유해
	272	GAN의 최소최대 목적함수	계유판반해
	273	흐름 기반 모형	계유해

단원	강	강의	필수 유형
01. 순차적 의사결정	274	마르코프 결정과정	계유설
	275	가치함수와 벨만 방정식	계유설해
	276	정책과 최적 정책	계유판설
	277	정책 반복과 가치 반복	계유판설
	278	탐색과 활용의 균형	계유설해
02. 모델 없는 학습	279	몬테카를로 예측	계유설
	280	시간차 학습	계유설
	281	Q러닝	계유설
	282	SARSA와 온폴리시 학습	계유설
	283	함수근사와 심층 Q 신경망	계유설근
03. 정책 경사	284	정책 경사 정리	계유판설
	285	REINFORCE	계유설
	286	기준선과 분산 감소	계유판설
	287	액터 크리틱	계유설
	288	신뢰영역과 TRPO	계유설
	289	PPO의 유도	계유설
04. 보상과 오프라인 학습	290	보상 설계와 보상 해킹	계유반설해
	291	역강화학습 개요	계유설
	292	검증 가능한 보상	계유설
	293	오프라인 강화학습	계유설
05. 언어모델을 위한 강화학습	294	토큰 생성을 마르코프 결정과정으로 보기	계유설
	295	샘플링 기반 이점 추정	계유설
	296	GRPO의 유도	계유설
	297	KL 페널티와 참조 정책	계유판설

단원	강	강의	필수 유형
01. 토큰과 표현	298	토큰화와 BPE	계유설
	299	임베딩 행렬과 어휘	계유설
	300	언어모델의 확률 분해	계유설
	301	교차엔트로피와 퍼플렉시티	계유설해
	302	문맥 길이와 위치 표현	계유설
02. 현대 트랜스포머 아키텍처	303	사전 정규화와 RMSNorm	계유설
	304	SwiGLU와 피드포워드 설계	계유판설
	305	그룹 질의 어텐션과 다중 질의 어텐션	계유설
	306	플래시어텐션과 입출력 인지 계산	계유설
	307	슬라이딩 윈도우와 희소 어텐션	계유설
03. 긴 문맥과 대안 구조	308	위치 외삽과 문맥 확장	계유설
	309	상태공간모형	계유설
	310	선형 어텐션과 순환 하이브리드	계유설
	311	전문가 혼합과 적응적 계산	계유설
04. 사전학습	312	사전학습 목적함수	계유설
	313	데이터 수집과 중복 제거	계유설
	314	스케일링 법칙	계유반설해
	315	학습 안정화와 혼합 정밀도	계유설근
	316	계산량과 자원 산정	계유설
05. 분산학습	317	데이터 병렬과 그래디언트 동기화	계유설
	318	텐서 병렬	계유설
	319	파이프라인 병렬	계유설
	320	ZeRO와 완전 샤딩	계유설
	321	통신 비용과 확장 한계	계유반설해

단원	강	강의	필수 유형
01. 적응과 미세조정	322	지도 미세조정	계판설해
	323	LoRA와 저계수 적응	계판설해
	324	QLoRA와 양자화 적응	계판설해근
	325	지시 데이터 설계	계판설해
	326	파국적 망각과 혼합 학습	계판설해
02. 선호 정렬	327	선호 데이터와 브래들리 테리 모형	계유판설해
	328	보상 모형의 최대우도	계유판설해
	329	KL 제약이 있는 정책 최적화	계유판설해
	330	RLHF의 전체 구조	계판설해
	331	DPO 목적함수의 유도	계유판설해
03. 추론 능력	332	문맥 내 학습	계판설해
	333	사고사슬과 단계적 추론	계판설해
	334	테스트 시점 계산 확장	계판설해
	335	과정 보상 모형과 검증자	계판설해
	336	자기일관성과 다수결 표집	계판설해
04. 생성과 서빙	337	탐욕 탐색과 빔 탐색	계판설해
	338	온도, top-k, top-p 샘플링	계판설해
	339	KV 캐시와 페이지드 어텐션	계판설해
	340	투기적 디코딩	계판설해
	341	연속 배칭, 지연, 처리량	계판설해근
05. 한계와 해석	342	환각의 구조	계판반설해
	343	평가와 벤치마크 설계	계판설해
	344	데이터 오염과 누수	계판반설해
	345	활성화 패칭과 회로 분석	계판설해
	346	희소 오토인코더와 특징 해석	계판설해
06. 확장과 응용	347	검색 증강 생성	계판설해
	348	도구 사용과 함수 호출	계판설해
	349	에이전트 루프와 계획	계판설해
	350	다중 에이전트와 오케스트레이션	계판설해

단원	강	강의	필수 유형
01. 이미지의 수학	351	이미지 좌표계와 텐서 표현	계유설해
	352	아핀 변환과 동차좌표	계유설해
	353	보간과 리샘플링	계유설해
	354	특징맵과 수용영역	계유설해
	355	패치 분할과 ViT의 입력	계유설해
02. 검출과 분할	356	경계상자와 IoU	계유판설해
	357	비최대 억제	계유설해
	358	헝가리안 매칭과 집합 예측	계유설해
	359	분할 마스크와 프롬프트 기반 분할	계유설해
03. 두 양식을 잇기	360	공유 임베딩 공간	계유설해
	361	대조학습과 InfoNCE	계유설해
	362	CLIP 손실의 유도	계유설해
	363	교차 어텐션	계유설해
	364	투영층과 표현 정렬	계유설해
04. VLM 아키텍처와 학습	365	인코더 디코더와 디코더 전용 구조	계유설해
	366	커넥터와 Q-Former	계유설해
	367	해상도와 토큰 예산	계유설해근
	368	이미지 텍스트 데이터 설계	계유판설해
	369	멀티모달 지시 조정	계유설해
	370	멀티모달 선호학습	계유설해
05. 이미지 생성	371	잠재 확산	계유설해근
	372	분류자 없는 가이던스	계유설해
	373	확산 트랜스포머	계유설해
	374	조건부 생성과 구조 제어	계유설해
	375	편집과 인페인팅	계유설해
	376	텍스트 조건 정렬의 평가	계유설해
06. 확장과 독해	377	그라운딩과 영역 참조	계유설해
	378	멀티모달 환각과 충실성	계유판반설
	379	비디오와 시간축	계유설해
	380	음성과 대화 확장	계유설해
	381	멀티모달 검색 증강과 에이전트	계유설해
	382	시각 언어 행동 모델	계유설해
	383	멀티모달 논문 한 편을 수식으로 읽기	계유설해

단원	강	강의	필수 유형
01. 카메라와 사영기하	384	동차좌표와 사영변환	계유근
	385	핀홀 카메라 모델과 내부 파라미터	계유근
	386	외부 파라미터와 강체 변환	계유근
	387	렌즈 왜곡과 보정	계유근
	388	재사영 오차와 카메라 보정	계유판해근
02. 두 시점의 기하	389	에피폴라 기하와 기본행렬	계유근
	390	필수행렬과 자세 복원	계유근
	391	삼각측량으로 점 복원하기	계유근
	392	RANSAC과 강건 추정	계유판설근
	393	번들 조정과 비선형 최소제곱	계유근
03. 깊이와 점군	394	스테레오 정합과 시차에서 깊이 구하기	계유근
	395	단안 깊이 추정과 척도 모호성	계유판반근
	396	점군 표현과 최근접점 정합	계유근
	397	복셀과 부호거리함수	계유설근
04. 신경 장면 표현	398	부피 렌더링 방정식	계유근
	399	신경 복사장의 구성	계유해근
	400	위치 인코딩과 계층적 표본화	계유근
	401	3차원 가우시안 스플래팅	계유설근
	402	미분 가능 래스터화	계유근
05. 3차원 생성과 응용	403	다시점 일관성과 점수 증류	계유근
	404	텍스트 조건 3차원 생성	계유근
	405	메시와 표면 복원	계유근
	406	물체 자세 추정과 추적	계유근
	407	3차원 인식과 언어모델의 결합	계유근

단원	강	강의	필수 유형
01. 소리의 표현	408	표본화 정리와 에일리어싱	계유판반근
	409	이산 푸리에 변환과 창함수	계유근
	410	단시간 푸리에 변환과 스펙트로그램	계유해근
	411	멜 척도와 필터뱅크	계유근
	412	켑스트럼과 음향 특징	계유해근
02. 음성 인식	413	정렬 문제와 동적계획법	계유근
	414	은닉 마르코프 모형과 전향 후향 알고리즘	계유근
	415	연결주의 시간분류의 정의	계유판근
	416	CTC 손실의 동적계획 계산	계유근
	417	주의집중 기반 인코더 디코더	계유근
	418	언어모델 결합과 디코딩	계유근
03. 음성 합성과 코덱	419	음향 모형과 보코더	계유근
	420	확산 기반 음성 합성	계유근
	421	신경 오디오 코덱과 잔차 벡터 양자화	계유설근
	422	이산 오디오 토큰과 언어모델	계유근
	423	화자 표현과 음성 변환	계유근
04. 오디오 언어모델	424	자기지도 음성 표현학습	계유근
	425	대규모 약지도 학습과 다국어 전이	계유근
	426	음성 대화 모델의 구조	계유근
	427	스트리밍 추론과 지연 예산	계유설해근
	428	전이중 대화와 끼어들기 처리	계유근

단원	강	강의	필수 유형
01. 하드웨어와 성능 모형	429	부동소수점 형식과 혼합 정밀도	계판설근
	430	메모리 계층과 대역폭	계설근
	431	산술 강도와 루프라인 모형	계유설해근
	432	병렬 실행 모형과 점유율	계설근
02. 커널 설계	433	타일링과 공유 메모리	계설근
	434	행렬곱 커널의 성능 분석	계유설근
	435	연산 융합과 메모리 왕복 줄이기	계설해근
	436	어텐션 커널의 입출력 분석	계설근
03. 양자화와 압축	437	균일 양자화와 척도 결정	계유설근
	438	학습 후 양자화	계설근
	439	이상치와 채널별 양자화	계반설근
	440	양자화 인지 학습	계설근
	441	가지치기와 희소성	계판설근
04. 증류와 경량화	442	지식 증류의 목적함수	계유설근
	443	중간 표현 증류	계설근
	444	소형 모델 설계와 성능 절충	계판설해근

단원	강	강의	필수 유형
01. 데이터와 재현성	445	데이터 계보와 버전 관리	계판설해
	446	학습과 서빙의 특성 불일치	계판설해
	447	레이블 품질과 평가자 합의도	계판설해
	448	난수 제어와 실험 재현성	계판설해
02. 평가와 배포	449	오프라인 평가와 온라인 평가의 괴리	계판반설해
	450	A/B 시험 설계와 표본 크기 산정	계유판설해
	451	순차 검정과 조기 종료	계판설해
	452	다중 지표와 보호 지표	계판설해
	453	점진 배포와 되돌리기 기준	계판설해
03. 감시와 이상 탐지	454	공변량 이동의 검정	계판설해
	455	개념 이동과 성능 저하 탐지	계판설해근
	456	예측 분포 감시와 지연 라벨	계판설해근
	457	경보 임계값과 오경보율	계판설해
	458	재학습 시점 판단	계판설해
04. 서빙 시스템	459	지연과 처리량의 절충	계판설해근
	460	대기행렬 모형과 꼬리 지연	계유판설해
	461	자원 산정과 비용 모형	계유판설해
	462	캐시와 라우팅 설계	계판설해

단원	강	강의	필수 유형
01. 안전 평가	463	유해성 평가의 설계	판반설해
	464	적대적 프롬프트와 탈옥	판반설해
	465	프롬프트 주입과 신뢰 경계	판반설해
	466	레드팀 절차와 커버리지 측정	계판반설해
02. 프라이버시와 데이터 권리	467	기억과 학습 데이터 추출	판반설해
	468	차분 프라이버시의 정의	유판반설해
	469	차분 프라이버시 확률경사하강법	유판반설해
	470	데이터 삭제와 기계 망각	계판반설해
03. 규제와 문서화	471	위험 기반 규제 체계 읽기	판반설해
	472	모델 문서와 데이터 문서	판반설해
	473	편향 측정과 공정성 지표의 상충	유판반설해
	474	감사 추적과 설명 요구 대응	판반설해

¶ 문제 유형 지도

¶ 유형 일곱 가지

¶ 유형을 배정한 기준

¶ 유형별 분포

¶ 과목별 커버리지

¶ 한두 강의에만 걸린 칸

¶ 비워 둔 칸의 근거

¶ 강의별 필수 유형

¶ S1. 수학 기초 다지기

¶ S2. 수학의 언어

¶ S3. 미적분학 I: 한 변수의 변화

¶ S4. 선형대수학: 공간과 변환

¶ S5. 다변수 미적분과 최적화

¶ S6. 확률과 통계

¶ S7. 데이터 분석: 탐색과 기술

¶ S8. 데이터 분석: 추론과 모형

¶ S9. 머신러닝

¶ S10. 딥러닝

¶ S11. 생성모형

¶ S12. 강화학습

¶ S13. 대규모 언어모델 I: 구조와 학습

¶ S14. 대규모 언어모델 II: 정렬과 운용

¶ S15. 비전·언어 모델

¶ S16. 3차원 비전

¶ S17. 음성과 오디오

¶ S18. 연산과 최적화

¶ S19. 모델 운용

¶ S20. 안전과 거버넌스

¶ 이 표를 쓰는 법