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개요 및 기술 동향 딥러닝 기술의 발달을 중심으로 ”, 2016,
김윤명, 인공지능과 법적 쟁점 : AI가 만들어낸 결과물의 법률 문제를 중심으로, SPRi 소프트웨어정책연구소, 2016.
마쓰오 유타카. 『인공지능과 딥러닝-인공지능이 불러올 산업 구조
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개요 및 적용 사례, Industrial Engineering Magazine, 2016.
최진석 외, 제4차 산업혁명과 가치중심 HRD, HRD Korea conference, 2017.
한재권, 로봇과 인공지능의 현황 및 전망, 미디어와 교육 제6권 1호, 2016. 1. 인공지능(Artificial Intelligence: AI)이란?
2. 인공
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딥러닝 동향, 전기의 세계 제67권 제7호, 대한전기학회, 2018.
금융보안원, 인공지능 개요 및 기술 동향, 2016.
김윤명, 인공지능(로봇)의 법적 쟁점에 대한 시론적 고찰, 정보법학 제20권 제1호, 2016.
김윤정, 인공지능 기술 발전에 따른 이슈 및
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기업의 활용 사례
2) 국내 중소기업의 활용 사례
7. 인공지능산업의 발전 방안
1) 신산업 선정 및 육성전략 추진
2) 법적제도 및 규제의 개선
3) 글로벌 산업의 주도권 확보 전략 모색
4) 정부의 정책적 지원
5) 전문가 양성 및 인력 확보를
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기업 및 인사담당자 제휴
6. 재무 계획
(1) 수익 모델
1) 정액제(구독형 모델)
2) 건당 과금(횟수별 이용권)
3) B2B(기업 및 교육기관 대상 솔루션 제공)
(2) 예상 비용
(3) 예상 손익분기점 및 매출액
1) 예상 손익분기점(BEP)
2) 예상 매출액
- 1
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개요
2. 이마트의 발전과정과 현황
가. 이마트의 개발 배경
(1) 외부 환경적(사회적) 요인
(2) 내부 환경적 요인
나. 회사소개 및 발전과정
(1)회사소개
(2)발전과정
3. 성공요인 및 경쟁 우위 전략
가. 유통관련 경쟁 우위 확보
(1)
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개요
2. 이마트의 발전과정과 현황
가. 이마트의 개발 배경
(1) 외부 환경적(사회적) 요인
(2) 내부 환경적 요인
나. 회사소개 및 발전과정
(1)회사소개
(2)발전과정
3. 이마트의 SWOT 분석
가. Strength
나. Weakness
다. Opportunity
라. Threat
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개요 및 전망》. IE매거진. 제12권. p.22-25
지경용, 강충구, 조용수 (2004). 《휴대인터넷의 이해, 전자신문사》. p.45-46
지경용, 김문구 (2007). 《Wibro/HSDPA 서비스 현황 및 전망》한국정보산업연합회.
p.26-29
오세근 (2007). 《최근 WiBro 추진동향과 전망
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(주)딥러닝컴퍼니에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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(주)딥러닝컴퍼니에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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(주)딥러닝컴퍼니에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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(주)딥러닝컴퍼니에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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한국딥러닝(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현
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기업 공통 인성 질문 및 답변요령 60가지
1. 1분 자기소개
2. 지원동기
3. 성격의 장점과 단점이 무엇인가요?
4. 자신의 역량을 직무에 어떻게 적용할 것인가요?
5. 우리 회사에 대해 아는 대로 말해보세요.
6. 왜 지원자를 뽑아야 하나요?
7.
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활용하여 산업별 맞춤형 AI 솔루션을 개발하고 있으며, AI를 기반으로 고객의 의사결정을 지원하는 서비스를 제공하고 있습니다. 이러한 환경에서 저는 AI 전문가로 성장하며, AI 기반의 데이터 분석 및 자동화 기술을 활용하여 기업이
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딥러닝은 이미지 및 자연어 처리(NLP) 분야에서 놀라운 성과를 보이고 있으며, 앞으로도 다양한 산업에서 그 활용도가 계속 확대될 것입니다.
저는 이러한 트렌드를 고려할 때, 라인페이플러스와 같은 기업에서는 고객 맞춤형 서비스와 예측
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기업 기술보증심사 구조화 면접 문항 제작
④ OOO 후판 공정 불량률 데이터 처리 및 분석 모델 개발
· 후판 공정 프로세스 분석 설계 및 통계, 머신러닝, 딥러닝 활용한 최적 분석 알고리즘 개발
· 다양한 빅데이터 및 AI 분석 방법론 적용을 통
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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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