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분석하고, 해결책을 제시하며, 실험을 통해 최적화하는 과정을 통해 실제 산업에 적용 가능한 AI 솔루션을 개발하는 능력을 배울 수 있는 기회였습니다. KAI에서 발생할 수 있는 다양한 기술적 문제를 해결할 수 있는 문제 해결 능력과 실험적
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분석: 89
2. 현상 이해와 예측: 89
3. 실험 설계와 해석: 89
4. 오류와 불확실성 다루기: 89
5. 다양한 분야와의 융합: 89
6. 정보의 해석과 의사 소통: 90
7. 진실을 파악하는 도구: 90
기초 이론과 개념: 90
회귀 분석 및 모델링: 91
가설 검정과 추
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분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 122
가. 기초 이론과 개념: 124
나. 회귀 분석 및 모델링: 124
다. 가설 검정과 추론: 125
라. 데이터 분석 및 시각화: 126
마. 빅데이터와 기계 학습: 126
바. 실험 계획법 127
사. 비모수 통계 127
아. 빅데
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