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BI기법의 제조업 적용
(1) 전문가시스템의 기대효과 및 경영전략
(2) 인공신경망의 기대효과 및 경영전략
(3) 데이터마이닝의 기대효과 및 경영전략
(4) 퍼지로직의 기대효과 및 경영전략
2.2 각 방법론간의 차이점
3. BI기법의 금융업
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인공신경망
(4) 데이터마이닝
(5) 퍼지로직
(6) 기대효과
(7) 경영전략
2) 물류업(한진택배)
(1) 물류업 소개
(2) 전문가시스템
(3) 인공신경망
(4) 데이터마이닝
(5) 퍼지로직
(6) 기대효과
(7) 경영전략
3) 금융업(신
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제조업과 ICT의 융합, 4차 산업혁명, 융합연구정책센터, 2017.
권성현. 『만들어진 생각』. 밥북, 2015.
유 신. 『인공지능은 뇌를 닮아 가는가』. 컬처룩, 2014.
정지수. Meritz Research, 사물인터넷의 핵심, 음성인식 스피커, 2016.
박용태, 서비스공학,
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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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유니버스 / AI-Powered Virtual Twin Experience ? 다쏘시스템
6. 로봇 기반 제조현장 스마트전략 ? 한국 로봇산업진흥원
7. 디지털 리얼리티 기술
8. LoadRunner AMR 기술 ? 로드러너
9. 항공산업의 발달과 자기실현의 기회
10. 생성형 AI란 무엇인가 - AWS Korea
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데이터베이스 마케팅관점에서의 고객세분화 5
(2) 신경망을 이용한 고객세분화 6
III. 데이터마이닝을 이용한 고객세분화 7
1. 데이터마이닝의 개요 7
2. 연구방법 9
(1) 자료의 구성 10
(2) 실험데이터의 기초 분석 10
3. 변수선정 11
(1) 성별
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시스템 /유시룡, 장규환, 이병욱, 김종일 외/ 대영사/2000.02 Ⅰ 서론
1. 연구의 목적 및 필요성
2.연구의 방법 및 범위
Ⅱ 멀티미디어 데이터와 스트리밍 기술의 개요
1. 멀티미디어 데이터의 특성
2. 멀티미디어 데이터베이스 관리시
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시스템 프로그램……………………………………………………26
[그림 2-1] 구조화된 타입…………………………………………………………4
[그림 2-2] 객체-관계형 데이터베이스 설계 방법론 …………………………5
[그림 2-3] 객체-관
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