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러닝(Machine Learning), ⑥딥러닝(Deep Learning)이 무엇인지 자세히 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
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딥러닝 시계열 알고리즘 활용한 기업부도예측모형 유용성 검증/차성재/지능정보연구/2018
2. 초등학생 인공지능 윤리 의식 척도 개발/이혜령/한국인공지능윤리학회/2023 Ⅰ.서론
Ⅱ.본론
1. 인공지능이란
2. 인공지능의 분류
3.
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알고리즘, 딥러닝, Digital Feed
Byoung-Tak Zhang, TA: Hyo-Sun Chun, 2015-spring, Deep Learning, School of Computer Science and Engineering, Seoul National University
김정희, Deep Learning - Machine Learning with Deep Neural Network, NAVER LABS
LG 경제연구소 조용수 수석연구원. ‘똑똑한 기계
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딥러닝의 통계적이해, 방송통신대학교출판문화원.
이영호(2020), 2020 모두의 인공지능 with 파이썬, 길벗.
천인국(2020), 인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.
https://chat.openai.com/ 1. Teachable Machine을 이용하여 자신의
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딥러닝의 통계적이해, 방송통신대학교출판문화원.
이영호(2020), 2020 모두의 인공지능 with 파이썬, 길벗.
천인국(2020), 인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.
https://chat.openai.com/ 1. Teachable Machine을 이용하여 충분한
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알고리즘, 백열민, 김중근, 김회율, 한국방송공학회지 제18권 제4호 통권 제73호 (2013. 7) pp.643-646 1226-7961 1. 서론
2. 문헌연구
2.1 종전연구
2.1.1 트리
2.1.2 의사결정트리
2.1.3 가지치기
2.1.4 군집화
2.2 분류방법
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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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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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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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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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(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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러닝 알고리즘 구현 실력을 지속적으로 발전시키겠습니다. Python과 관련 라이브러리뿐 아니라, 딥러닝 프레임워크인 TensorFlow, PyTorch 등을 능숙하게 다룰 수 있도록 실습 중심의 학습을 이어갈 것입니다. 또한, 빅데이터 처리 기술과 클라우드
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러닝을 이용하여 악성코드를 탐지하는 시스템을 개발하는 것이 목표였습니다. 저는 이 프로젝트에서 연구원으로 참여하여 머신러닝 알고리즘과 딥러닝 기술을 이용하여 악성코드를 탐지하는 모델을 개발하였습니다. 또한 해당 모델을 실제
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알고리즘 개발을 통해, 정확도와 처리 속도를 동시에 개선하는 기술을 개발하는 것입니다. 이를 위해 저는 AI와 딥러닝 기술을 활용한 이미지 분석 기술을 깊이 공부하고, 최신 기술 동향을 지속적으로 파악하며, 기술적 트렌드에 맞춰 알고리
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통한 새로운 분석 방법 개발에 관심이 많습니다. 머신러닝, 딥러닝 알고리즘을 통계적 관점에서 이해하고 적용하여 예측 모형과 분류 문제를 해결하는 연구에 참여할 계획입니다. 이를 위해 컴퓨터 과학과 수학 관련 심화 과목도 이수하며,
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선도하고자 합니다. 데이터 기반 모델 설계 및 최적화, 딥러닝 알고리즘 개발 등을 통해 의료, 금융, 제조 등 다양한 산업에 적용 가능한 지능형 시스템 연구를 진행할 것입니다. 특히 대용량 데이터 처리와 분석을 위한 효율적 알고리즘 개발
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