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인공지능 분야는 파카토스가 퇴행성 연구프로그램이라고 지칭한 것에 꼭 알맞는 실례이다”이다 라고 주장하였다. 그는 표현 불가능한 배경 규범이나 지식을 논거로 하여 컴퓨터가 인간과 같은 지적 행동을 할 수 없다는 근거를 제시하였다.
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지식베이스를 사용하여 독립적으로 특정의 반복적인 그리고 예측 가능한 작업을 수행하는 소프트웨어 프로그램이다.
ex) 사용자의 개인적 선호도에 따라 사용자를 대신하여 스스로 의사결정을 내려 이메일을 삭제한다거나 일정계획을 수립
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인공신경망의 전자상거래 적용
(1-2) 고객정보 전략
(3) 데이터마이닝의 전자 상거래 적용
(3-1) 데이터베이스 마케팅전략
(4) 전문가시스템의 전자상거래 적용?
?
5. 데이터마이닝의 소셜커머스 적용 방안
5.1. 데이터마이닝의 소셜
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인공지능의 등장배경과 연구동향
2. 신경망 (Neural Network)
3. 전문가시스템 (Expert System)
4. 지식베이스 시스템 (Knowledge-base System)
5. 퍼지이론 (Fuzzy Theory)
6. 기타 관련연구
1) 자연어 처리 (Natural Language Processing)
2) 패턴인식 (Pattern Recogn
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베이스(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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인공신경망
4. 모형의 평가
10강. CRM전략의 수립
1. 고객전략으로서의 CRM
2. 전사적 crm 전략수립단계
3. CRM 프로세스 전략 프레임워크
11강 CRM 중심의 마케팅 전략
1. 기존 마케팅 vs CRM 중심의 마케팅
2. 캠페인 관리
3. 로열티 프로그램
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베이스)
www.kisd..re.kr
(정보통신정책연구원)
www.mic.go.kr
(정보통신부)
www.spc.or.kr
(한국소프트웨어저작권협회)
www.sw.or.kr
(한국소프트웨어산업협회) 제1장 서론
제1절 연구의 배경 및 목적
제2절 연구의 방법 및 구성
제2장 소프트웨어 저
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I. 서 론 1
1. 연구 배경 및 의의 1
2. 연구목적 2
3. 연구방법 및 절차 2
II. 고객세분화에 관한 이론적 고찰 3
1. 고객세분화의 중요성 3
2. 고객세분화를 위한 방법론 5
(1) 데이터베이스 마케팅관점에서의 고객세분화 5
(2) 신경망을 이
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지식을 갖추는데 노력해야할 것이다. 또 기본적인 와인 공급의 환경이 구비되도록 하여 호텔 내 와인시장이 고객들에게 접근이 쉽고 쾌적하도록 하여야 할 것이다. 와인 셀러 구비는 물론 기타 음용을 위한 장치들을 빠짐없이 구비하는 것이
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지식을 살펴보았고, 전자수첩 프로그램의 구조 그리고 기능, 역할 등을 전체적으로 살펴보았다.
익숙하지 못한 비주얼 베이직으로 작성한 첫 작품이어서 다양한 기능들을 접목시키지 못한 것에 대해 아쉬움이 남지만 다름대로 열심히 한 것
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인공지능) 기술을 활용하여 다양한 산업군에서 혁신을 이끌어가고 있습니다. 저는 AI 기술을 통해 기업의 디지털 트랜스포메이션을 지원하고, 산업 전반의 효율성을 극대화하는 역할을 수행하고 싶어 지원하게 되었습니다.
AI는 단순한 데
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지식을 습득하며 컴퓨터 과학의 세계로 한걸음 더 나아갔습니다.
대학에 입학하여 컴퓨터공학을 전공하면서, 제 지식은 소프트웨어 개발, 데이터베이스 관리, 인공지능, 네트워킹 등 광범위한 주제들로 확장되었습니다. 특히 인공지능과 머
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지식까지 전반적인 역량을 갖추게 되었으며, 이를 통해 KAI에서 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
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니다. 학기 중에 배운 전공지식을 토대로 데이터베이스, 인공지능, 설계패턴과 객체 지향적 사고를 접목시킨 프로젝트들을 수행하면서 기초를 충실히 다지고 (百聞不如一打)라는 마음가짐으로 항상 이론과 실습을 같이 익혔습니다. 전공에
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지식을 쌓았습니다. 특히, 데이터베이스 관리, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 인공지능(AI)과 머신러닝 분야에서 뛰어난 성적을 달성했습니다. 이러한 지식은 LG헬로비전에서 디지털 네트워킹과 미디어 서비스를 개선하는 데 필수적인 기술적 토대
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