KTH Royal Institute of Technology
MSc Computer Science
스톡홀름, 스웨덴
MSc(이학 석사)
기간
2 년
언어
영어
속도
풀 타임
신청 마감
가장 빠른 시작 날짜
Aug 2027
수업료
SEK 360,000 *
연구 형식
캠퍼스에서
* non-EU/EEA/Swiss is 342,000 SEK.
The master's programme in Computer Science provides a broad education in computer science. Students acquire a solid foundation in advanced algorithms, computer security, artificial intelligence and internet protocols, and gain expertise through specialisation tracks. Graduates pursue careers at the forefront of software-based technologies, for example, software engineers, game developers, and IT project managers, or go on to PhD studies in order to pursue careers in research labs or in academia.
Computer Science at KTH
The master's programme in Computer Science provides a broad education in computer science with the possibility to specialise in different subjects. You will learn the methods for constructing software systems, including theoretical foundations and the practical ability to develop products and systems. During the programme, you will meet prominent guest lecturers from the industry and guest lecturers from other universities.
The programme starts with mandatory courses in advanced algorithms, artificial intelligence, computer security, internet protocols, and research methodology to give you an insight into different areas of computer science. In the second semester, you choose one of the seven specialisations to gain in-depth knowledge in computer science. The specialisations are closely connected to the department's world-class research groups.
Data Science
In the Data Science specialisation, you will learn methods for managing and analysing data from various sources, such as biomolecular sequence data, images and video, text.
Interaction Design
In the Interaction Design specialisation, you will learn to design and develop interactive systems with modern development methodologies. The specialisation also provides a more profound knowledge of how to systematically evaluate interactive systems.
Cognitive Systems
In the Cognitive Systems specialisation, you will learn how to develop applications with artificial intelligence - abilities traditionally associated with humans. In the specialisation, you can focus on robotics and computer vision or conversational systems, for example, systems that interact through human language, such as voice assistants, social robots and chatbots.
Scientific Computing
In the Scientific Computing specialisation, you focus on techniques for mathematical modelling and numerical simulation of physical, chemical and biological systems. These techniques are used as the basis for virtual experiments when, for example, simulating crash tests and when building interactive virtual environments, for example, for computer games.
Software Technology
In the Software Technology specialisation, you will explore the methods and tools for designing, developing and maintaining different types of software. Within the specialisation, you can focus on programming languages, compilers and program semantics or on software engineering, automated testing and large-scale development of reliable and secure software.
Theoretical Computer Science
In the Theoretical Computer Science specialisation, you learn about abstract and mathematical methods to study algorithms. You learn to use formal methods and focus on the verifiable properties of software and software systems.
Visualisation and Interactive Graphics
The Visualisation and Interactive Graphics specialisation stretches from basic visualisation and graphics to modern research in the field. Visualisation is mainly about making large and complex data understandable with the help of graphics but has applications in computer games and other virtual environments.
The programme also consists of 28 ECTS credits (about one semester) of elective courses, from which you can choose from a wide range of courses within computer science, to specialise further in your field of interest or broaden to new areas within computer science. The programme ends with the master's degree project, which involves participating in advanced research or design projects in an academic or industrial environment in Sweden or abroad.
This is a two-year programme (120 ECTS credits) given in English. Graduates are awarded the degree of Master of Science. The programme is given mainly on the KTH Campus in Stockholm by the School of Electrical Engineering and Computer Science (at KTH).
이 프로그램의 과정은 소프트웨어 기술, 알고리즘 분석, 컴퓨터 보안, 인공지능, 네트워크, 과학 컴퓨팅, 시각화, 기계 학습, 인지 시스템, 이론 컴퓨터 과학 및 데이터 과학과 같은 주제를 다룹니다.
1 학년
이미 학위를 취득하고 DD2380, DD2395, IK2218 또는 DD2440에 해당하는 과목을 이수한 학생은 대체 과목 수강을 신청할 수 있습니다. 신청서는 석사 과정 담당자에게 제출해야 하며, 담당자는 이전에 이수한 과목을 검토한 후 학생이 적절한 대체 과목을 선택할 수 있도록 지원합니다. 대체 과목은 최소 6학점 이상이어야 하며, 고급 수준의 컴퓨터 과학 분야 전반에 걸친 과목이어야 합니다. 또한, 해당 과목은 학생의 전공 트랙에 포함되어서는 안 되며, 다른 필수 과목과 주제가 유사해서도 안 됩니다.
대체 과목 선택은 프로그램 책임자의 승인을 받아야 합니다.
KTH 학생 :
- CINTE에서 다음 과목 중 하나라도 이수한 학생은 대체 과목 수강을 신청할 수 있습니다. IK1203 네트워크 및 통신, ID1214 인공지능 및 응용, IV1013 컴퓨터 보안 개론, IK2206 인터넷 보안 및 개인정보보호. 위 안내에 따라 담당 코디네이터에게 문의하십시오.
- CDATE에서 2011년 또는 그 이전에 입학한 학생들은 석사 과정에서 필수 과목인 ID2200 운영 체제(6학점)를 이수해야 합니다.
모든 트랙에 대한 필수 과정
- 컴퓨터 과학자를 위한 과학 철학 및 연구 방법론 개론 (DA2210) 6학점
- 컴퓨터 과학 통합 과정 (DD2300) 2학점
- 인공지능 (DD2380) 6학점
- 컴퓨터 보안(DD2395) 6학점
- 고급 알고리즘 (DD2440) 6학점
- 인터넷 프로토콜 및 원리 (IK2218) 6학점
인지 시스템 트랙
선수 과목 :
- SF1626 다변수 미적분학, 7.5학점 (또는 이에 상응하는 학점).
- DD1420 기계 학습 기초 과목을 이수한 경우, DD2421 기계 학습 과목은 해당 트랙에 포함될 수 없습니다. 이 경우, DD2421 과목은 해당 트랙 내의 조건부 선택 과목으로 대체해야 합니다.
- DD2421은 두 하위 트랙 모두에 필수입니다.
하위 노선 중 하나를 선택해야 합니다.
세부 트랙 1: 비전 및 로봇 공학
필수 코스 :
- DD2424 데이터 과학에서의 딥러닝
최소 하나는 선택해야 합니다.
- DD2410 로봇공학 개론
- DD2419 로봇공학 및 자율 시스템 프로젝트 과정.
최소 하나는 선택해야 합니다.
- DD2423 이미지 분석 및 컴퓨터 비전
- DD2413 사회 로봇공학.
서브트랙 2: 대화형 시스템
필수 과정 :
- DD2417 언어 공학
- DT2151 대화형 시스템 프로젝트
최소 하나는 선택해야 합니다.
- DT2112 음성 기술
- DT2119 음성 및 화자 인식.
일부 강좌는 2년마다 개설될 수 있습니다.
필수 과목
- 기계 학습 (DD2421) 7.5 학점
- 조건부 선택 과목
- 로봇 공학 (DD2410) 소개 7.5 학점
- 이미지 분석 및 컴퓨터 비전 (DD2423) 7.5 크레딧
- 대화형 시스템 프로젝트 (DT2151) 7.5학점
- 언어공학 (DD2417) 7.5학점
- 음성 기술 (DT2112) 7.5 학점
- 음성 및 화자 인식 (DT2119) 7.5 학점
- 데이터 과학 딥 러닝 (DD2424) 7.5 학점
- 로봇공학 및 자율 시스템 프로젝트 과정(DD2419) 9학점
- 사회 로봇공학 (DD2413) 7.5학점
데이터 과학 트랙
선수 과목 :
SF1626 다변수 미적분학, 7.5학점 (또는 이에 상응하는 학점).
정보:
DD1420 기계 학습 기초 과목을 이수한 경우, DD2421 기계 학습 과목은 해당 트랙에 포함될 수 없습니다. 이 경우, DD2421 과목은 해당 트랙 내의 조건부 선택 과목으로 대체해야 합니다.
두 세부 전공 과정 모두에 필수적인 과목:
- DD2421 기계 학습,
- DD2430 데이터 과학 프로젝트 강좌.
하위 트랙 중 하나를 선택해야 합니다.
세부 트랙 1: 머신 러닝
필수 코스 :
- DD2424 데이터 과학에서의 딥러닝
다음 과목 중 하나를 반드시 수강해야 합니다.
- DD2434 머신러닝 고급 과정
- DD2437 인공 신경망 및 심층 아키텍처
- DD2420 확률적 그래픽 모델.
하위 트랙 2: 자연어 처리
필수 과정 :
- DD2477 검색 엔진 및 정보 검색 시스템
- DD2417 언어 공학.
일부 강좌는 2년마다 개설될 수 있습니다.
필수 과목
- 기계 학습 (DD2421) 7.5 학점
조건부 선택 과목
- 언어공학 (DD2417) 7.5학점
- 확률 그래픽 모델 (DD2420) 7.5 크레딧
- 데이터 과학 딥 러닝 (DD2424) 7.5 학점
- 검색 엔진 및 정보 검색 시스템 (DD2477) 7.5학점
추천 코스
- 대화형 데이터 시각화(DH2322) 7.5학점
- 인공지능 및 다중 에이전트 시스템 (DD2438) 15학점
- 음성 기술 (DT2112) 7.5 학점
- 음성 및 화자 인식 (DT2119) 7.5 학점
인터랙션 디자인 트랙
최소 13.5학점(7.5+7.5학점, 또는 7.5+6+3학점, 또는 9+6hp, 또는 6+6+3hp 중 하나)을 이수해야 합니다.
- DH2400 물리적 상호작용 디자인 및 구현
- DH2632 인간-컴퓨터 상호작용 연구 세미나
- DH2408 인간-컴퓨터 상호작용 평가 방법론
- DM2586 미디어 기술 및 상호작용 디자인을 위한 생성형 인공지능
- DH2670 햅틱, 촉각 및 실체적 상호작용
- DT2140 멀티모달 상호작용 및 인터페이스.
- DM2731 학습을 위한 AI.
- DH2310 확장 현실 이론 및 실습.
일부 강좌는 2년마다 개설될 수 있습니다.
필수 과목
- 상호 작용 설계 방법 (DH2628) 7.5 학점
- 미디어 기술 및 상호작용 디자인을 위한 생성형 인공지능 (DM2588) 7.5학점
조건부 선택 과목
- 물리적 상호작용 디자인 및 구현 (DH2400) 7.5학점
- 인간-컴퓨터 상호작용 연구 세미나 (DH2632) 3학점
- 햅틱, 촉각 및 유형 상호 작용 (DH2670) 7.5 학점
- 학습을 위한 인공지능(DM2731) 7.5학점
- 확장 현실 이론 및 실습 (DH2310) 7.5학점
병렬 컴퓨팅 트랙
하위 트랙 중 하나를 선택해야 합니다.
세부 트랙 1: 고성능 컴퓨팅
세부 전공 과정의 필수 과목:
- DD2358 고성능 컴퓨팅 개론
- DD2356 고성능 컴퓨팅 방법론
- DD2360 응용 GPU 프로그래밍.
다음 과목 중 하나를 선택해야 합니다:
- DD2375 고성능 컴퓨팅 프로젝트 강좌
- DD2367 컴퓨터 과학자를 위한 양자 컴퓨팅
- DD2370 전자기학을 위한 계산 방법
- DD2443 병렬 및 분산 컴퓨팅
- IK2221 머신러닝을 위한 네트워크 시스템
- ID2223 확장 가능한 머신 러닝 및 딥 러닝.
하위 트랙 2: 양자 컴퓨팅
세부 전공 과정의 필수 과목:
- DD2358 고성능 컴퓨팅 개론
- DD2367 컴퓨터 과학자를 위한 양자 컴퓨팅
- DD2368 양자 신경망.
다음 과목 중 하나를 선택해야 합니다:
- DD2366 오픈 양자 시스템
- DD2375 고성능 컴퓨팅 프로젝트 강좌
- DD2360 응용 GPU 프로그래밍
- DD2356 고성능 컴퓨팅 방법론.
세부전공 3: 계산과학
세부 전공 과정의 필수 과목:
- DD2363 과학 컴퓨팅 방법론
- DD2365 유체역학 고급 계산
- DD2444 과학 컴퓨팅 프로젝트 강좌.
다음 과목 중 하나를 선택해야 합니다:
- DD2421 기계 학습
- DD2370 전자기학을 위한 계산 방법
- DD2360 응용 GPU 프로그래밍
- DD2257 시각화
소프트웨어 기술 트랙
하위 트랙 중 하나를 선택해야 합니다.
세부 트랙 1: 프로그래밍 언어
필수 과정 :
- DD2481 프로그래밍 언어 원리
- ID2202 컴파일러 및 실행 환경
두 과목 중 하나는 반드시 수강해야 합니다 (DD2373과 DD2557은 2년마다 번갈아 가며 개설됩니다).
- DD2373 오토마타와 언어 (2028년 봄 학기 개설)
- DD2557 프로그램 의미론 및 분석 (2027년 봄 학기 개설)
- DD2525 언어 기반 보안.
세부전공 2: 소프트웨어 공학
다음 중 하나를 선택해야 합니다.
- DD2489 함수형 프로그래밍을 활용한 확장 가능한 소프트웨어 개발
- DD2497 시스템 보안 프로젝트 강좌
최소 두 과목을 수강해야 합니다(DD2482와 DD2485는 2년마다 번갈아 개설됩니다).
- DD2443 병렬 및 분산 컴퓨팅
- DD2459 소프트웨어 신뢰성
- DD2460 소프트웨어 안전 및 보안
- DD2481 프로그래밍 언어 원리
- DD2525 언어 기반 보안
- DD2482 자동화된 소프트웨어 테스트 및 DevOps
- DD2585 프로그래밍 가능 학회 (2년마다 수여되며, 2027년 가을 학기에는 수여되지 않습니다)
- DD2528 신뢰할 수 있는 자율 시스템 (2년마다 수여되며, 2027년 가을에는 수여되지 않음).
일부 강좌는 2년마다 개설될 수 있습니다.
필수 과목
- 소프트웨어 공학 기초 (DD2480) 7.5학점
조건부 선택 과목
- 신뢰할 수 있는 자율 시스템 (DD2528) 7.5학점
- 블록체인과 스마트 계약을 활용한 프로그래밍 가능한 사회 (DD2585) 7.5학점
- 소프트웨어 신뢰성 (DD2459) 7.5 크레딧
- 프로그래밍 언어 원리 (DD2481) 7.5학점
- 언어 기반 보안(DD2525) 7.5학점
- 프로그램 의미론 및 분석 (DD2557) 7.5학점
추천 코스
- 기계 학습 (DD2421) 7.5 학점
- 검색 엔진 및 정보 검색 시스템 (DD2477) 7.5학점
- 동시 프로그래밍 (ID1217) 7.5 학점
이론 컴퓨터 과학 트랙
모든 학생 필수 이수 과목: DD2467 이론 컴퓨터 과학 개별 프로젝트 (7.5학점).
모든 학생은 다음 과목 중 최소 하나를 수강해야 합니다.
- SF2740 그래프 이론 (2년마다 개설되며, 2027년 가을 학기에 개설될 예정입니다.)
- SF2972 게임 이론
- SF2940 확률 이론
- SF2741 열거적 조합론 (2년마다 개설되며, 2027년 가을학기에 개설 예정)
- SF2930 회귀 분석,
- SF2956 위상 데이터 분석
학생은 고급 수준의 다른 수학 과목으로 변경을 제안할 수 있으며, 변경에 필요한 총 학점은 최소 7.5학점입니다. 해당 제안서는 수업 시작 훨씬 전에 석사 과정 담당자에게 제출해야 합니다. 과목 변경은 프로그램 책임자의 승인을 받아야 합니다.
또한, 하위 트랙 중 하나를 선택해야 합니다.
제1세부장전: 알고리즘, 복잡도 및 암호학
필수 코스 :
- DD2448 암호학의 기초.
둘 중 적어도 하나는 반드시 선택해야 합니다.
- DD2542 이론 컴퓨터 과학, 알고리즘 및 복잡성 세미나 (2년마다 개설되며, 2026년 가을에 개설 예정)
- DD2445 복잡계 이론 (2년마다 개설되며, 2027년 가을 학기에 개설될 예정입니다.)
제2세부과정: 형식적 방법론 및 의미론
최소 하나는 선택해야 합니다.
- DD2452 형식 방법론 (2년마다 개설되며, 2026년 가을 학기에 개설될 예정입니다.)
- DD2552 이론 컴퓨터 과학, 프로그래밍 언어 및 형식 방법론 세미나 (2년마다 개설되며, 2027년 가을에 개설될 예정입니다).
최소 7.5학점을 이수해야 합니다.
- DD2459 소프트웨어 신뢰성,
- DD2557 프로그램 의미론 및 분석 (2년마다 개설되며, 2027년 봄 학기에 개설될 예정입니다.)
- DD2460 소프트웨어 안전 및 보안
- DD2373 오토마타와 언어 (2년마다 개설되며, 2026년 봄 학기에 개설될 예정입니다.)
- DD2443 병렬 및 분산 컴퓨팅.
조건부 선택 과목
- 열거적 조합론 (SF2741) 7.5학점
- 확률 이론 (SF2940) 7.5 학점
- 위상 데이터 분석 (SF2956) 7.5 학점
- 암호화의 기초 (DD2448) 7.5 학점
- 소프트웨어 신뢰성 (DD2459) 7.5 크레딧
- 회귀 분석 (SF2930) 7.5 학점
- 게임 이론 (SF2972) 7.5학점
- 프로그램 의미론 및 분석 (DD2557) 7.5학점
추천 코스
- 동시 프로그래밍 (ID1217) 7.5 학점
시각화 및 인터랙티브 그래픽 트랙
최소 16.5학점을 이수해야 합니다.
- DD2257 시각화
- DH2321 정보 시각화
- DH2310 확장 현실 이론 및 실습
- DH2323 컴퓨터 그래픽 및 상호작용
- DH2413 고급 그래픽 및 상호작용
- DH2650 컴퓨터 게임 디자인.
필수 과목
- 시각화, 컴퓨터 그래픽 및 이미지/비디오 처리 개론 (DD2258) 7.5학점
조건부 선택 과목
- 확장 현실 이론 및 실습 (DH2310) 7.5학점
- 컴퓨터 그래픽 및 상호작용 (DH2323) 6학점
- 컴퓨터 게임 디자인 (DH2650) 6학점
- 대화형 데이터 시각화(DH2322) 7.5학점
추천 코스
- 고성능 컴퓨팅 방법론 (DD2356) 7.5학점
- 데이터 과학 딥 러닝 (DD2424) 7.5 학점
2 학년
모든 트랙에 대한 필수 과정
- 컴퓨터 과학 통합 과정 (DD2300) 2학점
- 컴퓨터공학 및 공학 2단계 학위 프로젝트 (DA231X) 30학점
인지 시스템 트랙
선수 과목 :
SF1626 다변수 미적분학, 7.5학점 (또는 이에 상응하는 학점).
하위 노선 중 하나를 선택해야 합니다.
세부 트랙 1: 비전 및 로봇 공학
필수 과정 :
- DD2424 데이터 과학에서의 딥러닝
- DD2410 로봇공학 개론
- DD2423 이미지 분석 및 컴퓨터 비전
서브트랙 2: 대화형 시스템
필수 코스 :
- DT2151 대화형 시스템 프로젝트
최소 하나는 선택해야 합니다.
- DT2112 음성 기술
- DT2119 음성 및 화자 인식
다음 과목에서 최소 7.5학점을 이수해야 합니다.
- DD2424 데이터 과학에서의 딥러닝
- DD2437 인공 신경망 및 심층 아키텍처
- DT2140 멀티모달 상호작용 및 인터페이스
- DD2417 언어 공학.
일부 강좌는 2년마다 개설될 수 있습니다.
필수 이수 과목: SF1626 다변수 미적분학, 7.5학점 (또는 이에 상응하는 학점).
하위 노선 중 하나를 선택해야 합니다.
세부 트랙 1: 비전 및 로봇 공학
필수 코스 :
- DD2424 데이터 과학에서의 딥러닝
다음 중 적어도 하나는 반드시 선택해야 합니다.
- DD2419 로봇공학 및 자율 시스템 프로젝트 과정
- DD2410 로봇공학 개론
다음 중 적어도 하나는 반드시 선택해야 합니다.
- DD2423 이미지 분석 및 컴퓨터 비전
- DD2413 사회 로봇공학.
서브트랙 2: 대화형 시스템
필수 과정 :
- DD2417 언어 공학
- DT2151 대화형 시스템 프로젝트
최소 하나는 선택해야 합니다.
- DT2112 음성 기술
- DT2119 음성 및 화자 인식.
일부 강좌는 2년마다 개설될 수 있습니다.
조건부 선택 과목
- 언어공학 (DD2417) 7.5학점
- 대화형 시스템 프로젝트 (DT2151) 7.5학점
- 음성 기술 (DT2112) 7.5 학점
- 음성 및 화자 인식 (DT2119) 7.5 학점
- 사회 로봇공학 (DD2413) 7.5학점
- 이미지 분석 및 컴퓨터 비전 (DD2423) 7.5 크레딧
- 로봇공학 및 자율 시스템 프로젝트 과정(DD2419) 9학점
- 로봇 공학 (DD2410) 소개 7.5 학점
- 데이터 과학 딥 러닝 (DD2424) 7.5 학점
데이터 과학 트랙
선수 과목 :
SF1626 다변수 미적분학, 7.5학점 (또는 이에 상응하는 학점).
두 세부 전공 과정 모두에 필수적인 과목:
- DD2421 기계 학습,
- DD2430 데이터 과학 프로젝트 강좌.
서브 트랙 중 하나를 선택해야 합니다.
세부 트랙 1: 머신 러닝
필수 코스 :
- DD2424 데이터 과학에서의 딥러닝
다음 과목 중 하나를 반드시 수강해야 합니다.
- DD2434 머신러닝 고급 과정
- DD2437 인공 신경망 및 심층 아키텍처
- DD2420 확률적 그래픽 모델.
하위 트랙 2: 자연어 처리
필수 과정 :
- DD2477 검색 엔진 및 정보 검색 시스템
- DD2417 언어 공학.
일부 강좌는 2년마다 개설될 수 있습니다.
필수 과목
- 데이터 과학 프로젝트 코스 (DD2430) 7.5 학점
조건부 선택 과목
- 기계 학습, 고급 과정 (DD2434) 7.5 학점
- 인공 신경 네트워크 및 심층 아키텍처 (DD2437) 7.5 학점
추천 코스
- 응용 컴퓨터 과학의 통계 방법론 (DD2447) 6학점
- 응용 추정 (EL2320) 7.5 학점
- 확률 이론 (SF2940) 7.5 학점
- 시각화 (DD2257) 7.5학점
- 양자 신경망 (DD2368) 7.5학점
- 사회 로봇공학 (DD2413) 7.5학점
- 이미지 분석 및 컴퓨터 비전 (DD2423) 7.5 크레딧
- 딥러닝 고급 과정 (DD2610) 7.5학점
- 데이터 마이닝 (ID2222) 7.5 크레딧
- 확장 가능한 기계 학습 및 딥 러닝 (ID2223) 7.5 학점
- 최적화 (SF1811) 6학점
- 생체의학 영상 분석을 위한 딥러닝 고급 주제 (DD2361) 7.5학점
인터랙션 디자인 트랙
최소 13.5학점(7.5+7.5학점, 또는 7.5+6+3학점, 또는 9+6hp, 또는 6+6+3hp 중 하나)을 이수해야 합니다.
- DH2400 물리적 상호작용 디자인 및 구현
- DH2632 인간-컴퓨터 상호작용 연구 세미나
- DM2586 미디어 기술 및 상호작용 디자인을 위한 생성형 인공지능
- DH2670 햅틱, 촉각 및 실체적 상호작용
- DH2408 인간-컴퓨터 상호작용 평가 방법론
- DT2140 멀티모달 상호작용 및 인터페이스.
- DM2731 학습을 위한 AI.
- DH2310 확장 현실 이론 및 실습.
- DM2370 기술을 활용한 학습.
일부 강좌는 2년마다 개설될 수 있습니다.
필수 과목
- 사용자 경험 디자인 및 평가 (DM2630) 9학점
조건부 선택 과목
- 인간-컴퓨터 상호작용 평가 방법론 (DH2408) 6학점
- 기술을 활용한 학습 (DM2730) 7.5학점
- 멀티 모달 상호 작용 및 인터페이스 (DT2140) 7.5 크레딧
병렬 컴퓨팅 트랙
하위 트랙 중 하나를 선택해야 합니다.
세부 트랙 1: 고성능 컴퓨팅
세부 전공 과정의 필수 과목:
- DD2358 고성능 컴퓨팅 개론
- DD2356 고성능 컴퓨팅 방법론
- DD2360 응용 GPU 프로그래밍.
다음 과목 중 하나를 선택해야 합니다:
- DD2375 고성능 컴퓨팅 프로젝트 강좌
- DD2367 컴퓨터 과학자를 위한 양자 컴퓨팅
- DD2370 전자기학을 위한 계산 방법
- DD2443 병렬 및 분산 컴퓨팅
- IK2221 머신러닝을 위한 네트워크 시스템
- ID2223 확장 가능한 머신 러닝 및 딥 러닝.
하위 트랙 2: 양자 컴퓨팅
세부 전공 과정의 필수 과목:
- DD2358 고성능 컴퓨팅 개론
- DD2367 컴퓨터 과학자를 위한 양자 컴퓨팅
- DD2368 양자 신경망.
다음 과목 중 하나를 선택해야 합니다:
- DD2366 오픈 양자 시스템
- DD2375 고성능 컴퓨팅 프로젝트 강좌
- DD2360 응용 GPU 프로그래밍
- DD2356 고성능 컴퓨팅 방법론.
세부전공 3: 계산과학
세부 전공 과정의 필수 과목:
- DD2363 과학 컴퓨팅 방법론
- DD2365 유체역학 고급 계산
- DD2444 과학 컴퓨팅 프로젝트 강좌.
다음 과목 중 하나를 선택해야 합니다:
- DD2421 기계 학습
- DD2370 전자기학을 위한 계산 방법
- DD2360 응용 GPU 프로그래밍
- DD2257 시각화
조건부 선택 과목
- 컴퓨터 과학자를 위한 양자 컴퓨팅 (DD2367) 7.5학점
- 양자 신경망 (DD2368) 7.5학점
- 고성능 컴퓨팅 프로젝트 강좌 (DD2375) 7.5학점
- 응용 GPU 프로그래밍 (DD2360) 7.5학점
- 확장 가능한 기계 학습 및 딥 러닝 (ID2223) 7.5 학점
- 병렬 및 분산 컴퓨팅(DD2443) 7.5학점
- 기계 학습 (DD2421) 7.5 학점
- 전자기 계산 방법 (DD2370) 7.5 학점
- 시각화 (DD2257) 7.5학점
- 과학 컴퓨팅 프로젝트 강좌 (DD2444) 7.5학점
- 고성능 컴퓨팅 개론 (DD2358) 7.5학점
- 고성능 컴퓨팅 방법론 (DD2356) 7.5학점
- 머신러닝을 위한 네트워크 시스템 (IK2221) 7.5학점
- 과학 컴퓨팅 방법론 (DD2363) 7.5학점
- 유체 역학의 고급 계산 (DD2365) 7.5 학점
추천 코스
- 인공 신경 네트워크 및 심층 아키텍처 (DD2437) 7.5 학점
- 분자 모델링 (BB2280) 7.5학점
- 개방형 양자 시스템 (DD2366) 7.5학점
- 고급 개별 전산생물학 강좌 (DD2402) 6학점
- 생물 시스템의 수학적 모델링 (DD2435) 9학점
- 동적 시스템 모델링(EL2820) 7.5학점
- 과학 컴퓨팅을위한 C의 프로그램 구성 (SF2565) 7.5 학점
소프트웨어 기술 트랙
하위 트랙 중 하나를 선택해야 합니다.
세부 트랙 1: 프로그래밍 언어
필수 과정 :
- DD2481 프로그래밍 언어 원리.
- ID2202 컴파일러 및 실행 환경
두 과목 중 하나는 반드시 수강해야 합니다 (DD2373과 DD2557은 2년마다 번갈아 가며 개설됩니다).
- DD2373 오토마타와 언어 (2028년 봄 학기 개설)
- DD2557 프로그램 의미론 및 분석 (2027년 봄 학기 개설)
- DD2525 언어 기반 보안.
세부전공 2: 소프트웨어 공학
다음 중 하나를 선택해야 합니다.
- DD2489 함수형 프로그래밍을 활용한 확장 가능한 소프트웨어 개발
- DD2497 시스템 보안 프로젝트 강좌
최소 두 과목을 수강해야 합니다(DD2482와 DD2485는 2년마다 번갈아 개설됩니다).
- DD2443 병렬 및 분산 컴퓨팅
- DD2459 소프트웨어 신뢰성
- DD2460 소프트웨어 안전 및 보안
- DD2481 프로그래밍 언어 원리
- DD2525 언어 기반 보안
- DD2482 자동화된 소프트웨어 테스트 및 DevOps
- DD2585 프로그래밍 가능 학회 (2년마다 수여되며, 2027년 가을 학기에는 수여되지 않습니다)
- DD2528 신뢰할 수 있는 자율 시스템 (2년마다 수여되며, 2027년 가을에는 수여되지 않음).
일부 강좌는 2년마다 개설될 수 있습니다.
조건부 선택 과목
- 병렬 및 분산 컴퓨팅(DD2443) 7.5학점
- 자동화된 소프트웨어 테스트 및 DevOps (DD2482) 7.5학점
- 함수형 프로그래밍을 활용한 확장 가능한 소프트웨어 개발 (DD2489) 7.5학점
- 컴파일러 및 실행 환경 (ID2202) 7.5 크레딧
- 신뢰할 수 있는 자율 시스템 (DD2528) 7.5학점
- 블록체인과 스마트 계약을 활용한 프로그래밍 가능한 사회 (DD2585) 7.5학점
- 운영 체제 및 컴파일러 보안 지원 프로젝트 강좌 (DD2529) 7.5학점
추천 코스
- 동시 프로그래밍 (ID1217) 7.5 학점
- 기계 학습 (DD2421) 7.5 학점
- 압박 속에서의 문제 해결 및 프로그래밍 (DD2458) 9학점
- 검색 엔진 및 정보 검색 시스템 (DD2477) 7.5학점
- Advanced Internetworking (IK2215) 7.5 학점
- 머신러닝을 위한 네트워크 시스템 (IK2221) 7.5학점
- 엣지 또는 클라우드 데이터센터를 활용한 네트워크 시스템 (IK2227) 7.5학점
이론 컴퓨터 과학 트랙
모든 학생에게 필수 과정입니다.
- DD2467 이론 컴퓨터 과학 개인 프로젝트, 7.5학점
모든 학생 필수 이수 과목: DD2467 이론 컴퓨터 과학 개별 프로젝트 (7.5학점).
모든 학생은 다음 과목 중 최소 하나를 수강해야 합니다.
- SF2740 그래프 이론 (2년마다 개설되며, 2027년 가을 학기에 개설될 예정입니다.)
- SF2972 게임 이론
- SF2940 확률론,
- SF2741 열거적 조합론 (2년마다 개설되며, 2026년 가을에 개설 예정)
- SF2930 회귀 분석,
- SF2956 위상 데이터 분석.
학생은 고급 수준의 다른 수학 과목으로 변경을 제안할 수 있으며, 총 학점은 최소 7.5학점입니다. 해당 제안서는 수업 시작 훨씬 전에 석사 과정 담당자에게 제출해야 합니다. 과목 변경은 프로그램 책임자의 승인을 받아야 합니다. 또한, 다음 세부 트랙 중 하나를 선택해야 합니다.
제1세부장전: 알고리즘, 복잡도 및 암호학
필수 코스 :
- DD2448 암호학의 기초.
둘 중 적어도 하나는 반드시 선택해야 합니다.
- DD2542 이론 컴퓨터 과학, 알고리즘 및 복잡성 세미나 (2년마다 개설되며, 2026년 가을에 개설 예정)
- DD2445 복잡계 이론 (2년마다 개설되며, 2027년 가을 학기에 개설될 예정입니다.)
제2세부과정: 형식적 방법론 및 의미론
최소 하나는 선택해야 합니다.
- DD2452 형식 방법론 (2년마다 개설되며, 2026년 가을 학기에 개설될 예정입니다.)
- DD2552 이론 컴퓨터 과학, 프로그래밍 언어 및 형식 방법론 세미나 (2년마다 개설되며, 2027년 가을 학기에 개설 예정)
최소 7.5학점을 이수해야 합니다.
- DD2459 소프트웨어 신뢰성
- DD2557 프로그램 의미론 및 분석 (2년마다 개설되며, 2027년 봄 학기에 개설될 예정입니다.)
- DD2460 소프트웨어 안전 및 보안
- DD2373 오토마타와 언어 (2년마다 개설되며, 2026년 봄 학기에 개설될 예정입니다.)
- DD2443 병렬 및 분산 컴퓨팅
필수 과목
- 이론 컴퓨터 과학 개인 프로젝트 (DD2467) 7.5학점
조건부 선택 과목
- 복잡계 이론 (DD2445) 7.5학점
- 게임 이론 (SF2972) 7.5학점
- 위상 데이터 분석 (SF2956) 7.5 학점
- 확률 이론 (SF2940) 7.5 학점
- 회귀 분석 (SF2930) 7.5 학점
- 열거적 조합론 (SF2741) 7.5학점
- 병렬 및 분산 컴퓨팅(DD2443) 7.5학점
- 이론 컴퓨터 과학, 알고리즘 및 복잡성 세미나 (DD2542) 7.5학점
추천 코스
- 개방형 양자 시스템 (DD2366) 7.5학점
- 컴퓨터 과학자를 위한 양자 컴퓨팅 (DD2367) 7.5학점
- 응용 컴퓨터 과학의 통계 방법론 (DD2447) 6학점
- 압박 속에서의 문제 해결 및 프로그래밍 (DD2458) 9학점
- 시각화 및 인터랙티브 그래픽 트랙
최소 16.5학점을 이수해야 합니다.
- DD2257 시각화
- DH2321 정보 시각화
- DH2323 컴퓨터 그래픽 및 상호작용
- DH2413 고급 그래픽 및 상호작용
- DH2650 컴퓨터 게임 디자인.
- DH2310 확장 현실 이론 및 실습.
필수 과목
- 시각화 및 컴퓨터 그래픽 고급 주제 (DD2470) 6학점
조건부 선택 과목
- 시각화 (DD2257) 7.5학점
- 고급 그래픽 및 상호작용 (DH2413) 9학점
추천 코스
- 고성능 컴퓨팅 방법론 (DD2356) 7.5학점
- 이미지 분석 및 컴퓨터 비전 (DD2423) 7.5 크레딧
- 데이터 과학 딥 러닝 (DD2424) 7.5 학점
- 정보 기술에 대한 인간의 인식 (DM2350) 7.5 학점
예를 들어, AI 검색 알고리즘 구현, 보안 위협에 대한 대응책 선택, 휴리스틱을 사용하여 무작위 또는 근사 알고리즘 개선, 그리고 가장 중요한 네트워크 진단 도구 사용과 같은 기술을 습득하게 될 것입니다.
KTH 장학금
KTH 석사 과정을 위한 네 가지 장학금을 제공합니다. KTH 장학금은 1년 또는 2년 석사 과정의 수업료를 지원합니다. KTH 1년 장학금은 현재 KTH 석사 과정 재학생을 대상으로 하며 2학년 수업료를 지원합니다. KTH 공동 프로그램 장학금은 특정 공동 프로그램 학생을 대상으로 하며 KTH 에서 수학하는 기간 동안의 수업료를 지원합니다. KTH 인도 장학금은 인도 출신 학생을 위한 장학금입니다.
- KTH 장학금
- KTH 1년 장학금
- KTH 공동 프로그램 장학금
- KTH 인도 장학금
스웨덴 연구소
SI 글로벌 전문가 장학금
SI 글로벌 전문가 장학금은 석사 과정 수업료와 생활비를 전액 지원합니다. 이 장학금은 이전 직장 경력 및 리더십 경험을 가진 33개국 학생들에게 열려 있습니다. KTH 에 지원서를 제출한 후 SI에 직접 지원하시면 됩니다.
SI 장학금: STEM 분야 선구적인 여성
SI 장학금(STEM 분야 여성 선구자)은 KTH 의 일부 석사 프로그램 수업료와 생활비를 지원합니다. 이 장학금은 방글라데시, 인도네시아, 케냐, 말레이시아, 나이지리아, 필리핀, 르완다, 남아프리카공화국, 태국 또는 베트남 출신의 여학생에게 열려 있습니다. KTH 지원서를 제출한 후 SI에 직접 지원하시면 됩니다.
KTH 연계 장학단체
KTH 다음 조직과 협력하여 잠재적인 KTH 학생들에게 장학금 기회를 제공합니다.
- 콜롬비아 학생을 위한 COLFUTURO(Programa Crédito Beca)
- 인도네시아 학생을 위한 LPDP(인도네시아 교육기금)
- 멕시코 학생들을 위한 FUNED
- 도미니카 공화국 학생들을 위한 MESCYT
- 우루과이 학생들을 위한 ANII
장학금 포털
- IEFA 데이터베이스: IEFA 데이터베이스는 포괄적인 장학금 검색, 보조금 목록, 국제 학자금 대출 프로그램을 제공합니다.
- Studyportals: Studyportals 장학금 데이터베이스는 EU에서 유학을 신청하는 전 세계 학생을 위한 1,000개 이상의 장학금과 보조금을 나열하고 있습니다.
- Scholars4dev: Scholarships for Development는 개발도상국의 학생들에게 제공되는 장학금 데이터베이스입니다.
- WeMakeScholars: WeMakeScholars는 인도 학생들이 은행 및 NBFC(비은행 금융기관)에서 학자금 대출을 받을 수 있도록 지원합니다. 또한 다양한 신탁, 재단 및 정부에서 제공하는 26,000개 이상의 국제 장학금 정보를 제공합니다.
미국의 학자금 대출 연기
KTH 미국 교육부의 인증을 받은 기관이며, Title IV '상환 유예 전용(Deferment Only)' 자격(OPE ID 03274300)을 보유하고 있습니다. 미국 학생들은 KTH 석사 과정에 등록하는 동안 기존 연방 학자금 대출 상환을 유예할 수 있습니다. '상환 유예 전용' 자격은 학생들이 KTH 등록을 위해 연방 학자금 대출을 받을 수 있도록 허용하는 것은 아닙니다. 그러나 이 인증은 미국 내 많은 민간 학자금 대출 기관들이 신규 대출 승인 조건으로 이 자격을 요구하기 때문에 미국 학생들에게 장학금 및 대출 기회를 제공합니다. 상환 유예를 원하는 학생은 해당 대출 기관에 문의해야 합니다.
컴퓨터 과학 석사 과정은 현대 소프트웨어 기술의 최전선에서 경력을 쌓는 데 필요한 기술을 제공합니다. 졸업생들은 Google(미국, 스위스, 스웨덴), Spotify, Oracle, Ericsson, Dice, Saab, Klarna, Bloomberg, Accenture와 같은 기업에 취업했습니다. 이전 졸업생들은 소프트웨어 엔지니어, 연구원, IT 컨설턴트, 데이터 분석가, 게임 개발자 등으로 활동했습니다.
이 프로그램은 학생들이 연구 분야에서 경력을 쌓거나 박사 학위 취득을 위한 학업을 이어갈 수 있도록 준비시켜 줍니다. 졸업생들은 스웨덴, 미국, 독일, 프랑스 등에서 박사 과정을 밟았습니다.


