[POSCO 교육 사전학습] AI 입문 - 컴퓨팅사고1_3

포스텍과 포스코가 공동으로 제공하는 청년 AI-Big Data 아카데미의 온라인 과정(MOOC)을 수강하고 간단히 기록한 포스팅입니다.

 

 

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계산 과정 : 나누어 풀기

문제를 작은 문제 여러 개로 나누어 생각할 수 있다.

- 작은 문제는 각기 풀 수 있어야 한다.

- 계산 자료를 넘겨주는 것 외에는 연관성이 없어야 한다.

 

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계산 과정 : 쪼개 풀어 합치기

계산자료를 쪼갠 뒤 작은 답을 구하고 최종 답을 구하는 것으로 알고리즘의 분할정복과 비슷하다.

 

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계산 과정 : 눈앞 찾기

계산 자료 전체를 분석하기 어려울 때 쓸 수 있음

 

각 단계에서 취할 수 있는 가장 쉬운 선택만 쫓아간다. (이 부분에서 그리디 알고리즘을 말하려고 하는 것 같다.)

 

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여기까지 공부하며 컴퓨팅 사고에는

 

알맹이 요약하기, 다음 유도하기, 쪼개풀어합치기, 나누어 풀기, 눈앞 찾기 의 방법이 있음을 알 수 있었다.

 

알고리즘의 이름이 다 명명되어 있지만 입문과정이여서 이렇게 말씀하시는 것 같다.

 

무슨 방법이 있는지 더 알아보자

 

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계산 과정 - 의미에 맞게 빠뜨림 없이

의미에 맞게

- 해당 문제 의미에 맞게 처리

- 그렇지 않으면 의미에 어긋남

 

빠트림 없이

- 계산 자료를 모두 처리

- 빠트리는 경우가 있다면 불완전

 

의미에 맞게 빠트림 없이 확인하는 예 : 

- 문제 해결을 위한 계산 과정 전체를 검토

- 프로그래밍 언어에서 기본 연산 설계

- 나누어 풀기에서 작은 문제를 개별적 검토

- 소프트웨어 개발시 계산 자료 정의

 

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컴퓨팅 사고의 계산 과정을 설계하는 과정을 총 6가지를 알아보았다.

 

- 알맹이 요약하기

- 다음 유도하기

- 나누어풀기

- 쪼개 풀어 합치기

- 눈앞 찾기

- 의미에 맞게 빠트림 없이

 

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컴퓨팅 사고와 프로그래밍

 

컴퓨팅 사고만 있다고 해서 완성되는 것이 아니라 프로그래밍 언어로 코딩을 해야 할 것이다.

 

프로그래밍 언어도 생각하는 틀에 영향을 주기 때문에 컴퓨팅 사고 단계에서도 프로그래밍 언어의 특징에 대한 이해가 필요하다.

 

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컴퓨팅의 한계

 

어떤 문제를 컴퓨팅으로 풀 수 있는가?

- 계산 시간을 고려하지 않고 이론상 답이 나오는지만 따짐

 

시간을 아무리 쏟아도 컴퓨팅으로 풀 수 없는 문제가 있는가? (예)

 

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계산이란 무엇인가

 

시초 :

1. 앨런 튜링 ( 계산 수행주체 - 연산과 명령)

2. 알론조 처치 (계산 수행주체 - 함수기반 연산)

 

계산 = 튜링머신 = 람다 계산법( C, python ... ) = 계산