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course uncategorized
created 2024-05-23
date 2024-05-23
kg_graph_size 60
kg_layer_label L4 support
kg_level 4
kg_role support
semester extracurricular
source
status evergreen
tags
type/index
title 🧭 Obsidian | Computer Science & AI Curriculum Map
type index
updated 2026-05-28

graph:: [[ComputerScience/00_graph-interfaces/지식그래프 허브|지식그래프 허브]] bridge:: [[ComputerScience/00_graph-interfaces/bridges/아카이브 운영 브리지|아카이브 운영 브리지]] central:: [[커리큘럼 관계 정리|커리큘럼 관계 정리]]

🧭 Obsidian | Computer Science & AI Curriculum Map

Open in Obsidian Courses Notes Practice Last commit

3년간의 컴퓨터공학 및 AI 전공 과정을 체계적으로 정리한 아카이브입니다. 기초 이론부터 실전 구현, 대외 활동까지 모든 학습 노드를 연결하였습니다.

🗺️ Knowledge Graph (관계성 지도)

학습 로드맵에 따른 과목 간의 유기적인 관계를 보여줍니다. 현재 파일 구조는 학년/학기 폴더가 아니라 지식그래프 인터페이스와 7개 분야별 인터페이스 폴더를 기준으로 정리되어 있으며, 학기 이력은 각 노트의 frontmatter에 남겨 둡니다.

Obsidian 사용자: [[2026 GraphRAG 아카이브.canvas|2026 GraphRAG 아카이브.canvas]], [[지식그래프 레벨 인터페이스.canvas|지식그래프 레벨 인터페이스.canvas]], [[커리큘럼 관계 그래프.canvas|커리큘럼 관계 그래프.canvas]]를 열면 인터랙티브 Canvas 뷰로 볼 수 있습니다.

2026 GraphRAG 아카이브 스켈레톤

  • 최상위 허브: [[ComputerScience/00_graph-interfaces/지식그래프 허브|지식그래프 허브]]
  • 구조 기준: [[ComputerScience/00_graph-interfaces/archive-kg/2026 GraphRAG 아카이브 스켈레톤|2026 GraphRAG 아카이브 스켈레톤]]
  • 주요 관계 필드: domain::, stage::, module::, bridge::, kg_profile::, kg_evidence::, kg_concepts::, kg_query_mode::
graph TD
    %% ── 1학년 기초 ──
    Start((입문)) --> LA["[1-2] 선형대수학"]
    Start --> CB["[1-2] 코딩기초"]

    %% ── AI/ML 트랙 (빨강) ──
    LA --> AI["[2-1] 인공지능"]
    CB --> PY["[2-1] Python"]
    PY --> AI
    AI --> ML["[3-1] 머신러닝"]
    PS["[2-1] 확률통계"] --> ML
    LA --> ML
    ML --> MLP["[3-1] ML프로젝트"]
    ML --> NN["[3-2] 뉴럴네트워크"]
    ML --> BDA["[3-2] 빅데이터분석"]
    NN --> CV["[4-1] 컴퓨터비전"]
    ML --> CV
    ML --> LLM["LLM 이해와 활용"]
    NN --> LLM
    AI --> AISD["[3-1] AI시스템설계"]

    %% ── 시스템/인프라 트랙 (파랑) ──
    CA["[2-1] 컴퓨터구조"] --> OS["[2-2] 운영체제"]
    LX["[2-1] 리눅스"] --> OS
    PY --> LX
    OS --> DP["[3-1] 분산처리"]
    CA --> DP
    NET["[2-2] 네트워크"] --> DP
    OS --> DK["Docker/K8s"]
    LX --> DK
    NET --> DK
    DP --> AIOSS["[4-1] AIOSS"]
    DK --> AIOSS
    OSS["[2-2] OSS"] --> AIOSS
    AISD --> AIOSS

    %% ── 수학 트랙 (노랑) ──
    DM["[2-2] 이산수학"] --> AL["[4-1] 알고리즘"]
    DM --> MLG["[3-1] 수리논리학"]
    DM --> PL["[3-1] 프로그래밍언어론"]
    LA --> OM["[3-2] 최적화수학"]
    PS --> OM
    OM --> NN
    LA --> GFX["[3-2] 그래픽스"]
    GFX --> CV

    %% ── 개발 트랙 (초록) ──
    PY --> DS["[2-1] 자료구조"]
    DS --> AL
    AL --> CT["코딩테스트"]
    DS --> CT
    PY --> WEB["[2-1] 웹프로그래밍"]
    LX --> DB["[2-2] 데이터베이스"]
    DB --> BDA
    DB --> AISD
    WEB --> AISD

    %% ── 대외/자격증 ──
    MLP -.-> LG((LG Aimers))
    ML -.-> LG
    BDA -.-> CERT((정보처리기사))
    OS -.-> CERT
    DB -.-> CERT
    NET -.-> CERT

    %% ── 스타일 ──
    style Start fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style AI fill:#ff6b6b,color:#fff
    style ML fill:#ff6b6b,color:#fff
    style NN fill:#ff6b6b,color:#fff
    style CV fill:#ff6b6b,color:#fff
    style OS fill:#339af0,color:#fff
    style DP fill:#339af0,color:#fff
    style AIOSS fill:#339af0,color:#fff
    style LA fill:#fcc419,color:#333
    style DM fill:#fcc419,color:#333
    style OM fill:#fcc419,color:#333
    style DS fill:#51cf66,color:#fff
    style AL fill:#51cf66,color:#fff
    style LG fill:#ffeb3b,stroke:#fbc02d
    style CERT fill:#ffeb3b,stroke:#fbc02d
    style LLM fill:#cc5de8,color:#fff
    style DK fill:#339af0,color:#fff
Loading

트랙별 요약

트랙 색상 최장 경로
AI/ML 🔴 코딩기초 → Python → AI → ML → 뉴럴네트워크 → 컴퓨터비전
시스템 🔵 리눅스 → OS → 분산처리 → AIOSS
수학 🟡 선형대수 → 확률통계 → 최적화수학 → 뉴럴네트워크
개발 🟢 Python → 자료구조 → 알고리즘 → 코딩테스트

📂 분야별 인터페이스 폴더 & 커리큘럼

인터페이스 폴더 분류 기준 포함 과목
ComputerScience/00_graph-interfaces/ Graph View에 실제 노드로 보이는 단계·브리지·과목·관계·리서치 인터페이스 hub, stages, bridges, courses, ontology, research, tech-stacks, ecosystems, competencies
ComputerScience/01_programming-foundations/ 프로그래밍 언어와 구현 기초 coding-basics, python-programming, data-structures, coding-test, java-programming
ComputerScience/02_math-theory/ 수학적 기초와 이론 probability-statistics, discrete-mathematics, optimization-math, mathematical-logic
ComputerScience/03_ai-ml-data/ AI, ML, 데이터, 생성형 AI artificial-intelligence, machine-learning, neural-networks, computer-vision, large-language-models, big-data-analysis
ComputerScience/04_systems-infrastructure/ 시스템과 인프라 linux, computer-architecture, operating-systems, computer-networks, parallel-distributed-computing, container-orchestration
ComputerScience/05_software-engineering/ 소프트웨어 개발과 운영 web-programming, database-systems, open-source-software, programming-languages, aioss-open-source-delivery
ComputerScience/06_algorithms-graphics/ 알고리즘 분석과 그래픽스 algorithm-design-analysis, computer-graphics
ComputerScience/07_professional-humanities/ 전문 교양, 글쓰기, 포트폴리오 intellectual-property, creative-writing, classics-reading, degree-portfolio

아래 표는 학습 이력 순서를 설명하기 위한 보조 보기이며, 실제 파일 탐색의 기준은 위 분야별 인터페이스입니다.

[1학년] - 기초 다지기

과목명 핵심 내용 실습 및 과제
[1-2] 코딩 기초와 문제해결 컴퓨팅 사고, 아두이노 [[ComputerScience/01_programming-foundations/coding-basics/4. 아두이노/아두이노 실습
[1-2] 선형대수학 벡터, 행렬, 선형변환 Linear Algebra Lab 🔗

[2학년] - CS 핵심 및 AI 입문

과목명 핵심 내용 실습 및 과제
[2-1] Python(basic) 파이썬 문법, 객체지향 Python Repository 🔗
[[ComputerScience/01_programming-foundations/python-programming/지뢰찾기/지뢰찾기
[2-1] 데이터 구조 리스트, 스택, 큐, 트리 Data Structures Repo 🔗
[[ComputerScience/01_programming-foundations/data-structures/5. 정렬/1705817_엄윤상_데이터구조_4주차과제
[2-1] 인공지능 신경망 기초, CNN AI Repository 🔗
[[ComputerScience/03_ai-ml-data/artificial-intelligence/3. Backpropagation/실습/CIFAR10/CIFAR10
[2-1] 웹프로그래밍 HTML, Spring Boot Web Programming Repo 🔗
[[ComputerScience/05_software-engineering/web-programming/3. Spring Boot 기초/Spring Boot 기초 실습
[2-1] 리눅스시스템 셸·편집기·프로세스·서버 기초 Linux Repository 🔗
[2-1] 확률과 통계 확률·통계 기초와 데이터 해석 [[ComputerScience/02_math-theory/probability-statistics/3.Probability/Probability
[2-1] 컴퓨터 구조 CPU, 메모리 구조 [[ComputerScience/04_systems-infrastructure/computer-architecture/5. 기억 장치/과제_CacheFriendly코딩실습
[2-2] 운영체제 스케줄링, 동기화 [[ComputerScience/04_systems-infrastructure/operating-systems/과제/FCFS/FCFS CPU 스케줄링 구현 과제
[2-2] OSS JS 이벤트·객체·DOM 등 클라이언트 기초 OSS Repository 🔗
[2-2] 데이터베이스 SQL, 정규화, 모델링 -

[3학년] - 머신러닝 심화 및 분산 시스템

과목명 핵심 내용 실습 및 과제
[3-1] 머신러닝 회귀, SVM, RNN, Transformer [[ComputerScience/03_ai-ml-data/machine-learning/SVM/SVM
[3-1] 머신러닝프로젝트 SKLearn, Pandas, LangChain [[ComputerScience/03_ai-ml-data/ml-projects/Python 기초/실력과제
[3-1] 분산처리 CUDA, 병렬 프로그래밍 CUDA Projects 🔗
[3-1] AI시스템개발/설계 MLOps, 아키텍처 설계 Cafe Project 🔗
[3-2] 빅데이터분석 데이터 레이크, 분석 도구 [[ComputerScience/03_ai-ml-data/big-data-analysis/md/MLFlow 과제
[3-2] 뉴럴네트워크 심화 신경망 아키텍처 Neural Network Labs 🔗
[3-2] 컴퓨터 그래픽스 렌더링, 그래픽스 기초 Graphics Labs 🔗

[4학년] - 실전 알고리즘 및 비전

과목명 핵심 내용 실습 및 과제
[4-1] 알고리즘 분할정복, 탐욕법, DP, NP CoTest Repository 🔗
[4-1] 컴퓨터비전 영상처리, 기하변환 [[ComputerScience/03_ai-ml-data/computer-vision/중간고사_컴퓨터비전_정밀분석_정리
[4-1] AIOSS 실증적 개발, 오픈소스 AI 프로젝트 Govon Repository 🔗 (이슈·마일스톤 기여)

🏆 대외 활동 & 자격증 (Extracurricular)

  • LGAimer: LG AI 연구원 해커톤 및 교육 과정 ([[LGAimer/LG Aimers 9기 지원서 초안|지원서 초안]])
    • [[LGAimer/LG_Aimers_Certificate.pdf|🏆 LG Aimers 8기 이수증 (LLM Compression)]]
    • [[LGAimer/『LLM Application & Evaluation』 강의자료 Download.pdf|LLM Application & Evaluation 자료]]
  • 자격증: 데이터분석준전문가(ADsP), 정보처리기사 등 ([[certifications/체크리스트|체크리스트]])
    • [[certifications/체크리스트|자격증 취득 체크리스트]]

🚀 실전 기술 스택 & 툴 (Highlights)

  • LLM 활용: [[ComputerScience/03_ai-ml-data/large-language-models/ChatGPT API/Fine-Tuning 실습|Fine-Tuning 실습]], ChatGPT API 연동
  • GenAI 실전: [[ComputerScience/03_ai-ml-data/large-language-models/검색 증강 생성 RAG/RAG|RAG 워크플로우]], Hugging Face Models 🔗
  • 인프라: [[ComputerScience/04_systems-infrastructure/container-orchestration/도커 기초|도커 및 쿠버네티스]] (Ingress, Service 설정)
  • 알고리즘: [[ComputerScience/01_programming-foundations/coding-test/자료구조/1. 배열과 리스트|코딩테스트 대비]] 및 백준 문제 풀이

🔎 검색 팁 (Obsidian)

  • 실습 코드만 보기: path:"실습" file:.md OR file:.ipynb
  • 특정 학기 검색: file:"[2-1]"
  • 특정 기술 스택: content:Python 또는 tag:#python (사용 시)

Last Updated: 2026-05-28

About

Obsidian-based Computer Science & AI Curriculum Map. 학부 전 과정의 이론과 실습 코드를 유기적으로 연결한 아카이브 (OS, DB, ML, Generative AI)

Topics

computer-science portfolio curriculum notes obsidian academic-notes

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