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이론에서는 모델 일반화, 오버피팅 방지, VC 차원 등 이론적 개념을 배우고 싶고, 딥러닝 구조 수업에서는 ResNet, Transformer, Diffusion 모델 등의 구조적 차이를 깊이 이해하고자 합니다. 이 두 과목을 통해 응용 기술뿐 아니라, 인공지능 원리를 근
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이론 및 원리 81
연구 방법론 82
최신 연구 동향 82
전문 용어 및 개념 83
연구 계획 및 목표 83
학문적 도전 및 문제 해결 83
산업적 응용 및 협력 84
발표 및 커뮤니케이션 84
영어 능력 및 표현 85
최신 기술 및 발전 85
연구 결과 및
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이론과 개념: 78
나. 회귀 분석 및 모델링: 78
다. 가설 검정과 추론: 79
라. 데이터 분석 및 시각화: 80
마. 빅데이터와 기계 학습: 80
바. 실험 계획법 81
사. 비모수 통계 81
아. 빅데이터와 머신러닝 82
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 82
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이론에 대한 지식검증 기출문제 113
기초 이론과 개념: 113
회귀 분석 및 모델링: 114
가설 검정과 추론: 115
데이터 분석 및 시각화: 115
빅데이터와 기계 학습: 116
실험 계획법 117
비모수 통계 117
빅데이터와 머신러닝 118
데이터 분석 도구
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차이 108
차. 기존 학문 분야와의 경쟁 109
? 바이오소재학 입시지원 영문자기소개서 1500단어 109
? 바이오소재학 어학능력 검증하는 영어면접문제 100개 111
? 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 122
기초 이론과 개념: 123
회귀 분석
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