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머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.
https://chat.openai.com/ 1. Teachable Machine을 이용하여 자신의 머신러닝 모형을 만들고 그 결과를 캡처하여 정리하시오. (8점)
2. 다층신경망의 학습과정을 ChatGPT(또는 Bard, Bing Chat 등)에서 찾고 이를 기반으로
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머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.
https://chat.openai.com/ 1. Teachable Machine을 이용하여 충분한 데이터(10개 이상)로 자신의 머신러닝 모형을 만들고 그 결과를 정리하시오.(8점)
2. 다층신경망의 학습과정을 ChatGPT(또는 Bard, Bing Chat 등)에 물어
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모두의 인공지능 with 파이썬, 길벗.
천인국(2020), 인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스. 1. 다층신경망의 학습과정을 정리하시오. (6점)
2. Teachable Machine(https://teachablemachine.withgoogle.com)을 이용하여 머신러닝 모형
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러닝(Deep Learning)
(1) 딥러닝의 정의
딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 하위 분야로, ‘인공 신경망(Artificial Neural Networks)’을 기반으로 한 기계 학습 방법이다. 딥러닝은 인간의 뇌 구조를 모방한 다층 신경망(Deep Neural Networks)을 활용해 방대한 데
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선택하고, 해당 과제에 대한 최적의 신경망을 하이퍼파라미터를 달리하여 작성한 후 그 모형의 특성을 정리하시오.
4. 구글 Colab을 이용하여 MNIST에 대한 완전연결신경망을 작성하시오.(코드와 최종결과 캡처해서 넣으시오.
5. 참고문헌
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모델 개발과 최적화 방안을 모색하고자 합니다. 이를 위해 데이터 사이언스, AI, 마케팅 관련 최신 논문과 기술 문서를 꾸준히 학습할 예정입니다.
기술적 역량 강화를 위해 프로그래밍 능력과 머신러닝 알고리즘 구현 실력을 지속적으로 발전
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모델의 예측 근거를 시각화하거나 사용자 피드백을 반영한 재학습 루프가 중요합니다. 저는 이러한 분야에 관심을 갖고 연구해왔으며, KT에서 이와 같은 연구를 실무로 연결하고 싶습니다. KT 2026년도 봄학기 AI석사과정(머신러닝.딥러닝
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