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프로그래밍 기교에 속하는 부분이라 알고리즘 강좌에서는 잘 다루지 않지만, 그래도 비슷한 부류의 문제를 풀어보다 보면 자주 접하게 되는 부분이라 생각되어 짧게나마 설명해 보겠다.
답을 추적하는 기술은 방금 언급했듯 프로그래밍 기교
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보고나니 참 허망했다. 충분히 구현가능한 부분이 많이 보였기 때문이다.
하지만 요구사항만큼은 충실히 지켜서 프로그램을 만들었다. 크기결정, 시간제약, 우선순위결정등의 사항은 나름대로 잘 구현되었다고 본다. 또 한가지는 수업시간에
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(database) 응용
(10) 데이터마이닝 기법 (Data Mining)
(11) 정리 증명(theorem proving)
(12) 로보트 공학(robotics)
(13) 자동화 프로그래밍
(14) 문제 풀이 및 계획 수립
(15) 식별
4. 우리나라 AI 연구 실정
5. 인공 지능의 한계
6. 맺음말
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프로그래밍에 필요한 알고리즘
데이터에서 오는 초기 값은 실수 와 허수로 된 형태인데 이를 v 와
theta
의 형태로 바꾸어 표현 한다.
V =
sqrt { Re(v)^{ 2 } `````````````+Im(v)^{ 2 } ````````````` }
theta ```=
tan
`^{ -1 }
{ Im(V) } over { Re(V) }
Y BUS를 생성 하는
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알고리즘을 세우고 프로그래밍을 하다 보면 어느 순간 90% 풀렸다고 생각되지만 나머지 10% 때문에 풀리지 않는 문제도 많았다. 이러한 문제에 봉착되다 보면 나만의 논리에 빠져 깊은 수렁에 빠지곤 했다. 나만의 논리를 완성시켜보자 하는 생
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