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learning은 전통적인 집합 교육, 강의실 중심 교육인 오프라인(off-line) 교육이 획일적으로 교육계획에 의해 고정되어 있던 반면, Customization, Personalization(주문형, 맞춤식)라는 특징을 가지며 트렌드, 니즈를 반영한 수요자 중심의 교육을 가능하게
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합격의 밀알과 지도지침이 될 것을 확신하면서 이를 기반으로 수험에 임한다면 좀 더 쉽게 공인중개사 자격증의 획득이라는 관문에 수월하게 다가갈 수 있을 것으로 기대하며 여러분들의 건승을 기원해 본다. 무쪼록 부족한 점들이 많은 부
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머신러닝 기법의 출현으로 급속도로 발전하고 있습니다. I 서론 및 선정 사유
II 본론
1. AI와 딥페이크의 개념
1) 정의 및 개념
2) 활용
2. AI와 딥페이크의 역사
1) 상상에서 현실까지
2) AI의 발달에 따른 주요 성과
3)딥페이크의 발달
3
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Learning)
에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 행동을 학습한다. 이는 주로 게임 AI, 로봇 공학, 자율 주행 등에서 사용된다.
(3) 머신러닝의 주요 기술
①회귀분석(Regression Analysis)
연속적인 값을 예측하는 데 사용된다.
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머신러닝(Machine Learning) 기법을 활용한 제주국제공항의 운항 지연과의 상관관계 분석 및 지연 여부 예측 모형 개발 기상을 중심으로-. Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. AI 수요예측 기술의 개념과 특징
1) AI 수요예측 기술의 개념
(1) 머신러닝
(2)
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