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essay will address
1) Impossibility of bias-free data and ML.
2) Conflict in concepts of individual and group fairness.
3) How explainability can lead ML models to trust.
keywords: machine learning, bias, fairness, explainability, accountability, regulation
Why can't we just trust ML model
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융합 활용
관련 부문의 지식 통합
다기능 팀, CE, QFD 활용
경험의 체계적 축적/공유
데이터베이스, 지식공동체를 통한 공유
개인 역량 강화는 기본
< 박스기사 - 다양한 기술 융합을 추구하는 소니 >
<21세기 유망직종 조사>
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학과에 진학한 후 교직과정을 이수하면 취득할 수 있다. 또 일반학과 졸업 후 교육대학원에 진학하여 석사학위를 취득하여도 2급 정교사자격증이 주어진다. 자격증을 취득한 후 국,공립학교에 취업하기 위해서는 공개임용시험에 합격하여야
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학과 정원 확대
2) 학원 등 민간교육기관을 통한 IT 전문교육을 확대 실시
2. 현장지향 교육의 강화
1) 산업체 및 연구소의 IT 전문가 교수요원 활용 지원
2) 대학의 커리큘럼 개편 지원
3) ASIC, RF 설계 및 벤처창업 등 IT 전문가 양성
3. 국제수
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및 특성
3. 정보자료의 탐색 및 입수과정
Ⅴ. 과학기술정보와 무선인터넷
Ⅵ. 과학기술정보와 한국과학기술정보연구원
1. 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 설립 배경
1) 설립목적
2) 기능
2. 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 조직
참고
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