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딥러닝 소개와 금융업 적용 사례. 고려대학교. 국내석사
윤동희(2019). 딥러닝을 이용한 시계열 데이터 군집화에 관한 연구. 명지대학교 대학원. 국내석사
스마트팩토리. 사업영역. 신성이엔지,
https://www.shinsungeng.com/kor/business/smart/11010500 목
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스마트홈 간식로봇이 강아지 대신 돌봐준다...LG유플러스, 펫케어 출시”
https://www.ajunews.com/view/20201122083642450
원효운, (2020). 인공지능(AI) 기반 딥페이크 앱의 서비스 특성이 지속이용의도에 미치는 영향, 중앙대학교 대학원
http://www.riss.kr.openlin
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들어가며
스마트한 인생경영의 롤 모델을 "딥 스마트"로 명명하고, 5개의 Part 로 딥 스마트의 핵심역량을 관계역량, 조직역량, 전문역량, 판단역량, 소통역량으로 구분하고 에피소드마다 스토리를 곁들여 풀어나간다.
1장. 관
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스마트관광 수강생을 중심으로. 관광연구저널.
고윤정 (2022). AI 리터러시 향상이 자기효능감에 미치는 영향. 한국지식정보기술학회 논문지.
박진호 (2019). 딥러닝 기반 자연어 처리에서 도메인 지식의 역할. 인공지능인문학연구.
구본권. (2023).
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딥워크 DEEP WORK
칼 뉴포트
오늘도 아침에 일어나 졸린 눈을 비비며,스마트폰의 밝은 화면속으로 노티되는 알림을 확인하며 하루를 시작한다.
대부분의 현대인들은 항상 인터넷에 연결되어 있다. 페이스북,트위터, 그 밖의 소셜미디어
구
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스마트 태그 칩 기술 동향, ITFIND 주간기술동향 통권 1123호, 한국정보통신연구진흥원, 2003
사카무라 겐,「유비쿼터스 검퓨팅 혁명」, 동방미디어, 2002
소프트뱅크 Research & Consulting, 유비쿼터스 실현화 핵심 기술 - RFID, 2003
아라카와 히로키, 히다
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스마트칩을 내장한 신용카드 · 멤버십카드와 위치 정보 등을 가진 무선통신 사업자, 고객별 라이프스타일에 적합한 최적의 제품 · 서비스를 제공하는 프로모션 사업자 간의 협력이 필수적이다.
이러한 유비쿼터스 관점의 협력 마케팅을 수
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신용위험은 증가한다.
< 6 >
탄탄한 재무구조, 높은 기술력과 브랜드 가치를 보유한일본의 도요타와 혼다가 최고의 대응능력을지닌 것으로 평가되고 금융위기 이전에 대대적인 구조조장에 성공한 한국과 유럽의 일부업체 역시 대응능력
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신용카드조회기로 백화점이나 기타 음식점등에서 이동성을 보장하며 사용할 수 있다.
5. 참고문헌
- ZigBee Alliance Homepage (www.zigbee.org)
- KETI(전자부품연구원) ZigBee 기술 동향
- TTA 시험인증 연구소 ZigBee 시험, 인증 동향
- IEEE Std. 802.15.4 - 2003.
- Embe
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(주)스마트딥에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
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(주)스마트딥에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
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(주)스마트딥에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
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(주)스마트딥에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
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딥러닝에 대한 학습 및 프로젝트 경험에 대해 구체적으로 설명해주십시오.
3. 위 2번 항목 외 프로그래밍 교육을 받아봤거나 프로젝트 경험이 있다면 구체적으로 설명해주십시오.
4. 본인이 이 과정을 수료하고 대구은행에 입행한다고 가정
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딥러닝 기술을 접목하여 공정의 Optimal Range를 찾아 효율적 공법 개발에 기여하겠습니다.
둘째, 시뮬레이션 해석입니다. 딥러닝 기술은 블랙박스형 알고리즘이기에, 해석이 불가능한 영역이 존재합니다. ‘솔리드웍스 모델링 및 해석 교육’을
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딥러닝 모델을 접목하여 공정의 최적 범위를 예측하고, 효율적인 공법 개발에 기여하겠습니다.
둘째, 딥러닝의 블랙박스 영역을 보완하기 위해 시뮬레이션 기반 해석을 병행하겠습니다. 솔리드웍스 교육에서 쌓은 3D 모델링 및 해석 역량을
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딥러닝 모델인 LSTM(Long Short Term Memory)을 도입하기로 했습니다. LSTM은 시계열 데이터에 강점을 가진 모델이기 때문에, 교통량의 변화를 잘 예측할 수 있었습니다. 또한, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 모델의 성능을 최적화한 결과, 예측 정확도를
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적으로 AI를 실행하기 위해 모델 경량화와 최적화 기법을 배우고 이를 적용하는 방법을 익히고 싶습니다. 이를 통해, 딥러닝 모델을 모바일 환경에서 실행할 수 있도록 최적화하고, 사용자 경험을 고려한 실시간 데이터 처리가 가능한 스마트
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