복잡계의 개념과 모델을 학습한다. 복잡계 네트워크, 프랙탈, 행위자 기반 모형 등 복잡계 연구에서 주로 활용하는 방법론을 익힌다. 과학기술 분야 뿐 아니라 경영, 사회 등 다양한 학문분야에서 활용되는 복잡계 연구의 활용을 살펴본다. 프로젝트를 통해 모델을 설계하거나 데이터를 수집, 분석하는 실습을 수행한다.

- 강의에서 프로그래밍을 하므로, 프로그래밍 언어를 이해하는 학생의 수강을 권장한다. 기초필수 과목인 “프로그래밍과 문제해결”을 수강하였다면 충분하다.
- 데이터 분석에 많이 활용되는 Python을 익힐 예정이다. 다만 기초적인 문법은 온라인 강의를 활용하여 자습의 형태로 진행한다.
- 이외에도 다큐멘터리, 동영상 강의를 시청하는데, 이를 시청하는 주간에는 강의를 대체하여 동영상 강의(시청)를 진행한다.

• 복잡계 관련 동영상 시청 후 리포트 (BBC, EBS 다큐멘터리 및 SFI 동영상 강의): 40%
- 강의 시간 중 복잡계를 소개하는 다큐멘터리 2편(BBC, EBS 제작)을 시청한 뒤, 이에 대한 감상문을 제출한다.
- 복잡계 이론을 설명하는 Santa Fe Institute의 동영상 강의를 시청한 후 내용 요약 및 최신 연구 동향, 본인의 생각 등을 정리한 리포트를 제출한다.

• 숙제 60%

YouTube Python 강의 http://www.youtube.com/c/teamlabmooc
SFI 복잡계 동영상 자료 http://www.complexityexplorer.org
•Think Complexity, Allen Downey, O’Reilly
•Networks: An Introduction, Mark Newman, Oxford University Press
•Network Science, Albert-Laszlo Barabasi, Cambridge University Press

* 1주차: 강의 소개
* 2주차: 복잡계 소개, SFI 동영상 자료 (Ch. 1 What is Complexity?)
* 3주차: 동영상 시청 (EBS 다큐멘터리), 프랙탈
* 4주차: SFI 동영상 강의 (Ch. 2 Dynamics and Chaos, Ch. 3 Fractals)
* 5주차: 행위자 기반 모형
* 6주차: SFI 동영상 강의 (Ch. 8 Models of Cooperation in Social Systems, Ch. 10 Scaling in Biology and Society)
* 7주차: SFI 동영상 강의 (Ch. 5 Genetic Algorithms, Ch. 6 Cellular Automata)
* 8주차: 중간고사 기간
* 9주차: 동영상 시청 (BBC 다큐멘터리), 네트워크 구성요소
* 10주차: 좁은 세상
* 11주차: 허브
* 12주차: 방향성과 가중치
* 13주차: 네트워크 모형
* 14주차: 커뮤니티
* 15주차: 동역학
* 16주차: 기말고사 기간

* 다큐멘터리 시청은 강의시간에 함께 시청한다.
* 이외의 동영상 강의는 각자 편한 시간과 장소에서 시청하며, 제출기한 (동영상 강의 후 1주일)을 지켜서 리포트를 제출한다. 즉 동영상 시청이 있는 날은 강의실에서의 강의는 없다.