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적이해, 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 머신러닝 모형
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teachablemachine.withgoogle.com)을 이용하여 머신러닝 모형을 만들고 그 결과를 갭처하여 정리하시오. (8점)
3. http://playground.tensorflow.org/ 를 크롬으로 접속하여 분류과제(Classification) 중 하나를 학번 끝자리에 따라 선택하고, 해당 과제에 대한 최적
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머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.
https://chat.openai.com/ 1. Teachable Machine을 이용하여 충분한 데이터(10개 이상)로 자신의 머신러닝 모형을 만들고 그 결과를 정리하시오.(8점)
2. 다층신경망의 학습과정을 ChatGPT(또는 Bard, Bing Chat 등)에 물어
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선택하고, 해당 과제에 대한 최적의 신경망을 하이퍼파라미터를 달리하여 작성한 후 그 모형의 특성을 정리하시오.
4. 구글 Colab을 이용하여 MNIST에 대한 완전연결신경망을 작성하시오.(코드와 최종결과 캡처해서 넣으시오.
5. 참고문헌
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머신러닝(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 Le
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적
2. 연구의 범위 및 방법
Ⅱ. 문헌 연구 고찰
1. 국내 문헌 연구
2. 해외 문헌 연구
3. 분석방법 관련 문헌 연구 고찰
4. 연구의 착안점
Ⅲ. 지하철 이용자 서비스 특성 대한 실증적 분석
1. 서비스 평가 항목 선정
2. 조사설계
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적자원부
[8] 한국인터넷진흥원(NIDA)(2006), 「웹2.0시대의 네티즌 인터넷 이용현황-참여와 공유의 인터넷」, 2006년 인터넷이슈심층조사 요약보고서.
[9] 한국인터넷진흥원(2007), 「UCC 이용 실태조사」, 2007년 상반기 인터넷이슈 심층조사 07-01 요
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적 능력을 향상시키기 위해 교 사교육이 실시되어야 한다는 당위성을 나타내는 것이라고 생각할 수 있다.
<논의및 제안>
1. 단기적으로 교사들에게 좀 더 다양한 연수나 캠프 등의 기회를 제공하여 교사들이 보다 더 자신 있게 과학수업을
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2.3 특수기술
2.3.1 EM 알고리즘
3. 실험
3.1 실험데이터
3.2 속성변수
3.3 전처리과정
3.4 실험도구
3.5 실험과정
4. 평가및토의
4.1 실험결과
4.2 결과평가
4.3 토의
4.4 시각적 표현 결과
5. 결론
6. 참고문헌
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적 고찰
1) 인터넷 세대의 이해
2) 인터넷 윤리 교육방안
3. 인터넷 윤리교육에 대한 설문 조사 및 분석
1) 인터넷 윤리교육 교과 내용 분석
2) 청소년의 인터넷 윤리교육 설문조사 및 분석
4. 바람직한 청소년 인터넷 윤리
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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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적인 노력이 필요합니다. 따라서, 저는 온라인 강의와 코딩 테스트, 프로그래밍 대회 등을 통해 지식과 능력을 계속해서 쌓아나가고 있습니다. 1.본인의 성장과정(가족, 학교생활 등)을 통해 자신을 소개해 주세요 (500이상 1000자 이내)
2.본
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적이고 역동적인 환경에서 머신러닝 기술을 활용해 광고 상품을 기획하는 일은 저에게 매우 큰 도전이자 기회입니다. 그동안 쌓아온 데이터 분석과 머신러닝 역량, 그리고 광고 시장에 대한 관심과 이해를 바탕으로, LINE Ads가 국내외 시장에
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이해가 프로젝트 성공에 필수임을 경험으로 깨달았고, 이런 태도를 일관되게 유지합니다.
Q6. 본인이 생각하는 인공지능 딥러닝 분야에서 가장 중요한 역량은 무엇인가요?
기본 개념과 수학적 이해, 데이터 처리 능력, 모델 설계 및 최적화 능
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통계학 과목들을 철저히 학습하여 탄탄한 기초를 다지고자 합니다. 통계학의 기초는 데이터 분석에 있어 매우 중요한 부분이므로, 이를 잘 이해하는 것이 학업의 시작점이라 생각합니다. 확률론, 통계적 추론과 같은 기초 과목들을 ..(중략)&nb
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