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※다음의 개념을 사례나 예를 들어 설명하라.
1. 클라우드 컴퓨팅
⦁정의
⦁사례
2. RSS
⦁정의
⦁사례
3. 인공신경망(Neural Net)
⦁정의
⦁사례
4. 퍼지이론
⦁정의
⦁사례
5. 포터의 경쟁세력
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시스템
1.연구동향
2. 전문가 시스템의 개념
3. 전문가 시스템의 구조
4. 전문가 시스템 도구
3)인공신경망
1. 연구 동향
2. 인공신경망의 구조
3. 역전파 학습모델
4)뉴로컴퓨터(인공신경망)과 인공지능(전문가시스템)의 비교
5)결론
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인공지능의 역사
(1) 제1기 : 태동기(1943~1951)
(2) 제2기 : 초기 관심기(1952~1965)
(3) 제3기 : 침체기(1966~1974)
(4) 제4기 : 활성기(1975~1988)
(5) 제5기 : 융성기(1989~현재)
3. 인공지능의 응용분야
(1) 신경망(Neural Networks, NN)
(2) 유전자 알고리즘
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인공지능의 여러 분야에서 사용되는 필수적인 기술이며, 그 자체로도 많은 가치를 지니고 있다.
(5) 신경망(neural net)은 비교적 근래에 등장한 것으로서 수학적 논리학이 아닌 인간의 두뇌를 모방하여 수많은 간단한 처리기들의 네트워크로 구
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네트워크와 영업전략
5. 고객 중심적 가치 제안
6. 영업자동화 시스템(SFA)
13강 CRM중심의 고객서비스 전략
1. 기존 vs CRM 중심의 고객 서비스
2. CRM 중심의 고객서비스 원칙
3. VOC관리
4. 고객서비스 조직
14강 CRM과 조직이슈
1. 성공적인 C
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인공지능 언어 모델의 발전 과정
1.3 레포트의 목적 및 구성
2. 챗GPT의 이해
2.1 챗GPT의 개념과 원리
2.2 트랜스포머 아키텍처
2.3 GPT 모델의 진화: GPT-1부터 GPT-4까지
3. 챗GPT가 사회에 미치는 영향
3.1 일상생활의 변화
3.2 비즈니스 환경에
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인공저. 경찰학개론. 법문사 2004
정희진. 성폭력을 다시 쓴다 - 여성운동 인권. 한울 2005
경찰청. 경찰백서 2003
한국형사정책 연구원. 성폭력의 실태와 원인에 관한 연구 1997
한국여성상담센터. 성폭력 피해자를 위한 심리치료접근의 이론과 실
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있습니다.
4) 딥러닝과 머신러닝의 차이점은 무엇인가요?
답변: 머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하여 예측 모델을 생성하는 기술이며, 딥러닝은 인공신경망(ANN)을 활용하여 보다 복잡한 패턴을 학습하는 머신러닝의 하위 개념입니다. 딥
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인공신경망, 딥러닝 등 다양한 강의를 들으며 코딩을 습득...(이하생략) - 자기소개서
[My Story] 해당회사 및 직무에 지원하는 동기에 대해 기술하시오. (500자~1000자) (성격, 장단점, 직무에 관련된 경험 및 역량, 관심사항, 개인의 목표 및
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인공지능 관련 직무를 맡았을 때 유용하게 활용할 수 있을 것이라 확신합니다. 또한, 빠르게 발전하는 AI 기술에 적응하고, 기업의 요구에 맞는 솔루션을 제시할 수 있는 준비가 되어 있습니다.
4. 교내외 수업, 프로젝트 등의 활동(최근 5년 이
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경쟁력 강화에 기여할 수 있습니다.
[강점 2]: **[구체적인 경험 사례]**를 통해 **[강점을 어떻게 활용했는지]**를 보여준 바 있으며, 이러한 강점을 바탕으로 인공지능 및 데이터 분석 기술을 활용하여 새로운 서비스를 개발하고, 기존 서비스를
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