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알고리즘 및 지침서(KMAP-BP) 1. 서론
1.1. 양극성 장애 정의 및 특성
1.2. 양극성 장애의 분류
2. 본론
2.1. 양극성 장애의 핵심증상
2.2. 양극성 장애의 구체적인 사례
2.2.1. 사례1 - 사도세자
2.2.2. 사례2 - 유진박
3. 결론
3.1. 양극성
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논 리
제3장 증 명
제4장 집합론
제5장 행 렬
제6장 관 계
제7장 함 수
제8장 부울대수
제9장 그래프 1
제10장 그래프 2
제11장 트 리
제12장 조합이론
제13장 알고리즘
제14장 오토마타 및 형식 언어
* 각 장별 출제예상문제 + 해설포함 *
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논 리
제3장 증 명
제4장 집합론
제5장 행 렬
제6장 관 계
제7장 함 수
제8장 부울대수
제9장 그래프 1
제10장 그래프 2
제11장 트 리
제12장 조합이론
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제14장 오토마타 및 형식 언어
* 각 장별 출제예상문제 + 해설포함 *
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논 리
제3장 증 명
제4장 집합론
제5장 행 렬
제6장 관 계
제7장 함 수
제8장 부울대수
제9장 그래프 1
제10장 그래프 2
제11장 트 리
제12장 조합이론
제13장 알고리즘
제14장 오토마타 및 형식 언어
* 각 장별 출제예상문제 + 해설포함 *
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논 리
제3장 증 명
제4장 집합론
제5장 행 렬
제6장 관 계
제7장 함 수
제8장 부울대수
제9장 그래프 1
제10장 그래프 2
제11장 트 리
제12장 조합이론
제13장 알고리즘
제14장 오토마타 및 형식 언어
* 각 장별 출제예상문제 + 해설포함 *
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트리가 구성됨
2. 최대최소 탐색
1) 최대최소 탐색의 개요
현재의 판의 형태에서 내가 둘 수 있는 수와 상대방이 둘 수 있는 수가 교대로 나타나는 트리가 구성됨
2) 최대최소 탐색 알고리즘
① 루트 노드는 현재의 판의 상태이며, 이후 내가
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제3장 탐색에 의한 문제풀이
제4장 게임트리
제5장 지식과 인공지능
제6장 논리에 의한 지식표현
제7장 퍼지이론
제8장 컴퓨터 시각과 패턴인식
제9장 기계학습
제10장 신경회로망
제11장 심층학습
* 각 장별 출제예상문제 + 해설포함 *
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트리, 신경망 등의 분류 알고리즘보다 일반화 능력이 좋으며 성능(분류율)이 좋은 것으로 평가되고 있다. 기본설정으로 분석을 한 결과는 다음과 같다.
그림 (2-11)
다음과 같은 누적 향상도를 보여주며 신경망에 비해서는 효율이 떨어지는 모
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트리가 구성됨
2. 최대최소 탐색
1) 최대최소 탐색의 개요
현재의 판의 형태에서 내가 둘 수 있는 수와 상대방이 둘 수 있는 수가 교대로 나타나는 트리가 구성됨
2) 최대최소 탐색 알고리즘
① 루트 노드는 현재의 판의 상태이며, 이후 내가
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