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정의해서 새로운 클래스를 작성합 니다. (상속의 이용)
함수라이브러리는 표준 데이터 구조에 대한 클래스 정의와 이러한 데이터 구조를 다룰때 주로 사용되는 알고리즘이 대부분을 차지하고 있습니다. 이러한 클래스 정의와 알고리즘을 STL
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-휴리스틱
-언덕등반기법
2.지식표현의 논리
-논리
-항(Term)의 정의
-Atomic formula
-정형공식(Wff: well formed formular)
-비교흡수를 위한 정형공식의 절 변환
-실세계문제
-답의 유도
-의미망
-프레임
-규칙
-객체지향개념
3.전문가시스템
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프로토콜의 기본 구성요소
2. 프로토콜의 주요 기능
3. 프로토콜의 네트워크 계층구조
4. OSI 7계층참조모델
1) 정의
2) OSI 참조모델의 목적
3) OSI 참조모델의 기본요소
4) OSI 계층구조
5. TCP/IP
1) TCP/IP와 OSI
2) TCP/IP 프로토콜의 계층구조
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이해의 개념”, 「인지과학」 제8권 제1호, 한국인지과학회, 2017, 1.서론
2.인공지능의 발달에 따른 인류사회의 변화
3.인공지능의 정의 및 필요성
4.인공지능의 장점과 문제점
5.인공지능을 위해 활용될 수 있는 ICT
6.결론
7.참고자료
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LMS를 도입할 경우 갖추어야 되는 LMS의 특성을 나열하고, 특성에 대한 설명과 그 특성이 필요한 근거를 서술하시오.
1) 학습자 지원
2) 학습과정 개발 및 제공
3) 학습 업무와의 연계
4. LMS활용방법
Ⅲ. 맺는 말
○ 용어정의
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좋은 예이다.
Hybrid data structure
CSG와 B-rep를 조합하여 사용(대부분의 최신 CAD/CAM software에서 채택)
18. Hidden Line and Surface Removal, and Rendering에 대하 여 설명하시오.
Hidden Line and Surface Removal
후향면 제거 알고리즘
깊이 분류 알고리즘 혹은 화가 알고
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빅데이터, 국립중앙과학관 Ⅰ 서론
Ⅱ 본론
1. Cloud Computing의 정의
2. Cloud Computing의 필요성
3. Cloud Computing의 장점 및 문제점
4. Cloud Computing과 정보통신망
5. 활용될 수 있는 정보통신망 기술
Ⅲ 결론
Ⅳ 출처 및 참고문헌
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정의 및 필요성
1) 인공지능과 기계학습의 정의
(1) 인공지능의 정의
(2) 기계학습의 정의
2) 인공지능과 기계학습의 필요성
(1) 인공지능의 필요성
(2) 기계학습의 필요성
2. 인공지능과 기계학습의 장점과 문제점
1) 인공지능과 기계학습
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알고리즘은 분류상으로 자율적인 학습을 하며 연속적인 입력 값을 처리할 수 있는 알고리즘으로서, 코호넨의 자기조직화 모델과 유사한 점이 있다. 그러나 코호넨 모델과는 많은 차이점이 있다. 근본적인 구조를 보더라도 코호넨의 형상지도
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위한 공간 : 학급별 또는 학년별 홈페이지 구성
5) 학부모를 위한 공간
6) 기타
2. 학급 홈페이지의 설계
1) Index 화면 구성
2) 학습 활동
3) 대화의 장
Ⅴ. 메시지 설계
1. 메시지 구조
2. 메시지 객체
Ⅵ. 통신보호시스템 설계
참고문헌
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