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learning
1. 이-러닝(E-Learning)이란?
개념
u-러닝과 e-러닝 등 유사 개념 간의 관계
특성
구조
이점
2. 이-러닝(E-Learning)과 상호작용 유형
학생교육으로서의 e-learning
대학교육으로서의 e-learning
평생교육으로서의 e-learning
3. 이-러닝
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Data Warehousing)
데이터 웨어하우스는 운영 데이터로부터 추출된 데이터를 중앙으로 집중하여 저장한 것이다. 저장된 정보는 주제 중심적이고, 비휘발성이며 이력정보를 보유하므로 데이터 웨어하우스는 매우 방대한 데이터 집합을 보유하게
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기법 (Data Mining)
(9) 자동화 프로그램
4. 인공지능 사례
쇼핑몰 LG eshop 에서의 활용 사례
(1)검색기능
(2)쇼핑 도우미 샤피
(3)암호화 안전결제
(4)검색외 품목
III. 결론
레포트를 마치며
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Best Way: Frederick Winslow Taylor and the Enigma of Efficiency," 1999
4. Kidd, Paul, "Agile Manufacturing," 1994, Addison-Wesley.
5. Rembold/Nanji/Storr, "Computer Integrated Manufacturing and Engineering," 1993, Addison-Wesley.
6. Smith, Joan, "An Introduction to CALS:The Strategy and Standards, C
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정의
2. 딥 러닝 기술의 성숙도 및 관련 시장에서의 현황
3. 딥 러닝 기술의 장점과 단점 (강점과 약점)
4. 딥 러닝 기술의 응용 분야 및 대표적 기업
5. 딥 러닝 기술 관련시장의 변화
6. 딥 러닝 기술의 진화 및 발전 방향
참고문헌
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자기 개발을 통해 최신 머신러닝 기술과 트렌드에 뒤처지지 않도록 노력하겠습니다. 정기적으로 관련 세미나와 컨퍼런스에 참여하여 업계 동향을 파악하고, 이를 회사의 프로젝트에 적극적으로 응용하겠습니다. 또한, 기업 내부 교육 프로그
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자기 개발을 통해 11번가의 가치를 더욱 증대시킬 수 있도록 노력하겠습니다. 이러한 과정을 통해 11번가가 데이터 기반의 혁신을 이끌 수 있는 선도 기업으로 자리 잡는 데 기여하고자 합니다. 1.지원 동기
2.성격의 장단점
3.자신의 가치
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어려운 복잡한 문제들이 많기 때문에, 서로의 지식과 경험을 공유하며 팀워크를 발휘하는 것이 중요하다고 생각합니다. 꾸준한 자기 개발에도 힘쓰겠습니다. 머신러닝 분야는 급속히 변화하고 있으며, 최신 기술과 연구 동향을 파악하기 위
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있는 제품을 만드는 데 주력할 것입니다. 학습과 성장도 중요한 목표로 삼고 있습니다. 최신 기술과 트렌드에 대한 지속적인 학습을 통해 머신러닝 분야의 전문성을 더욱 향상시키고, 사내 교육이나 세미나에 적극 참여하여 동료들과 함께 지
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적극적으로 참여하고, 최신 논문 및 기술 동향을 학습하여 11번가에 적용할 수 있는 혁신적인 아이디어를 지속적으로 제안하겠습니다. 이러한 노력을 통해 회사의 기술력 강화 및 혁신적인 서비스 발전에 기여하고 싶습니다. 마지막으로, 고
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