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데이터 분석, 예측, 자동화를 통해 기업의 성과를 극대화하는 중요한 기술이다.
6) 딥러닝(Deep Learning)
(1) 딥러닝의 정의
딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 하위 분야로, ‘인공 신경망(Artificial Neural Networks)’을 기반으로 한 기계 학습 방법이다.
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역사를 설명하시오
(1) 데이터 과학 (Data Science)
(2) 데이터 애널리틱스(Data Analytics)
(3) 데이터 분석 (Data Analysis)
(4) 인공지능(Artificial Intelligence)
(5) 머신러닝(Machine Learning)
(6) 딥러닝(Deep Learning)이 무엇인지 실제 사례를 포함 설명하시오
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데이터 기반 의사결정이 강조됨에 따라 그 중요성이 점점 더 높아지고 있습니다. <목 차>
1. 데이터 과학의 개념
2. 데이터 애널리틱스의 역할
3. 데이터 분석의 기술적 접근
4. 인공지능의 발전과 응용
5. 머신러닝의 원리와 활용
6. 딥러
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인공지능(AI; Artificial Intelligence)
2.1.2 빅 데이터(Big Data)
2.1.3 사물인터넷(IoT; Internet of Things)
2.1.4 5세대 이동통신(5G)
2.1.5 가상현실(VR; Virtual Reality)
2.1.6 증강현실(Augmented Reality)
2.1.7 머신러닝(Maching Learning)
2.1.8 딥 러닝(Deep Learning)
2.1.9 클라
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데이터(Big Data) 및 분석 기술
(4) 플랫폼(Platform) 기술 (5) 머신러닝과 인공지능(Artificial Intelligence, AI)
(6) 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 기술 (7) 사물인터넷(IoT) 기술5, 주요국의 핀테크산업 현황 1) 미국 2) 중국
6, 우리나라 핀테크 산업 동향
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인공지능 언어 모델의 발전 과정
1.3 레포트의 목적 및 구성
2. 챗GPT의 이해
2.1 챗GPT의 개념과 원리
2.2 트랜스포머 아키텍처
2.3 GPT 모델의 진화: GPT-1부터 GPT-4까지
3. 챗GPT가 사회에 미치는 영향
3.1 일상생활의 변화
3.2 비즈니스 환경에
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분석, 김무수, 박건우, 이상훈, 정보과학회논문지 제40권 제1호 (2013년 1월) pp.37-44
특수기술 기계경비시스템 오경보 이벤트 분석을 위한 데이터마이닝 기법 연구, 김종민, 최경호, 이동휘, 정보·보안논문지 제12권 제2호 (2012년 5월) pp.61-70 1598-73
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분석
1) 예비조사
2) 본 조사
3) 자료처리
Ⅲ. 연구 결과 및 해석
1. 예비유아교사의 스트레스 요인별 수준
2. 예비유아교사의 학년에 따른 스트레스 요인별 수준의 차이
3. 예비유아교사의 스트레스 요인별 관련성
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분석-------------------------------------------------------9
III. 분석틀-----------------------------------------------------------10
1) 분석방법----------------------------------------------------------11
2) 변수의 정의 및 변수의 측정------------------------------------------11
3) 데이터의
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분석……………………………………………58
1. 1인당 지방 소득세 소득분이 1인당 무선 데이터
사용량에 미치는 영향 분석…………………………58
2. 분석 결과에 대한 정리 및 해석……………………60
제 5장 결론………
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데이터를 활용하여 문제를 해결하는 방법을 습득했습니다. 또한, 다양한 AI 플랫폼을 활용해보며 딥러닝 등의 모델링 경험을 쌓았습니다.
이러한 경험과 능력을 바탕으로, 다양한 프로젝트를 수행해왔습니다. 학교에서 빅데이터 분석 프로젝
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졌습니다.
또한, "머신러닝 및 인공지능" 과목에서는 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 알고리즘을 구현하며 AI 기술의 기초를 익혔습니다. 특히, Python 기반의 Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 등을 활용해 데이터를 분석하고 모델을 최적화하는
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Data 분야에서 어떤 전문성을 키우고 싶나요?
입사 초기에는 제조업 현장의 데이터 특성을 깊이 이해하고, 공정별 데이터 수집과 전처리 역량을 탄탄히 다지고 싶습니다. 이후 머신러닝과 딥러닝 기술을 활용해 예측 모델 개발과 공정 최적화
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인공지능 학회 OO-AI의 부대표로서 학회를 운영하며 ‘파이썬 이용한 머신러닝’과 ‘텐서플로우를 이용한 딥러닝’을 학습하며 인공지능 기초 역량을 쌓았습니다.
또한 Kaggle 참여 의무화를 통해 회원들이 정형데이터, 음성, 이미지 등 비정
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인공지능과 머신러닝에 큰 관심을 가지고 있으며, 이 분야에서의 여러 프로젝트와 연구 활동에 참여하면서 중요한 성과를 이루었습니다. 예를 들어, 학부 시절에 참여한 한 프로젝트에서는, 효율적인 알고리즘을 사용하여 데이터 분석 및 예
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