|
Ⅰ. 코드 및 컴파일 결과
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.datasets import fashion_mnist
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 1. Fashion MNIST 데이터셋 import
fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images,
|
|
|
통신 용어사전』, 일진사, 1994년, 640p
-지식백과(키워드: 정보통신망)
-지식백과(키워드: 인터넷)
-지식백과(키워드: 사물인터넷) 정보통신망
다음 5개의 주제 중, 관심있는 주제 1가지를 선택하여 서술하시오.
1. Software-Defined Networking(SDN)에
|
|
|
대, 김기온(2020), 딥러닝의 통계적이해, 방송통신대학교출판문화원.
이영호(2020), 2020 모두의 인공지능 with 파이썬, 길벗.
천인국(2020), 인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.
https://chat.openai.com/ 1. Teachable Machine을
|
|
|
대, 김기온(2020), 딥러닝의 통계적이해, 방송통신대학교출판문화원.
이영호(2020), 2020 모두의 인공지능 with 파이썬, 길벗.
천인국(2020), 인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.
https://chat.openai.com/ 1. Teachable Machine을
|
|
|
대, 김기온(2020), 딥러닝의 통계적이해, 방송통신대학교출판문화원.
이영호(2020), 2020 모두의 인공지능 with 파이썬, 길벗.
천인국(2020), 인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스. 1. 다층신경망의 학습과정을 정리하시
|
|
 |
통신 서비스가 차지하고 있는 음성통신 서비스 제공 여부, 이에 따른 유사한 시기에 상용화된 3세대 기술 HSDPA 등 경쟁 서비스에 대해 비교우위를 차지해야 하는 숙제도 있다.
우리나라의 방송통신 융합 서비스인 지상파DMB가 유럽의 'DVB-H' 등
|
|
|
대한 지식검증 기출문제 32
기초 이론과 개념: 33
회귀 분석 및 모델링: 33
가설 검정과 추론: 34
데이터 분석 및 시각화: 34
빅데이터와 기계 학습: 35
실험 계획법 36
비모수 통계 36
빅데이터와 머신러닝 37
데이터 분석 도구와 소프트웨어 3
|
|
|
방송광고공사 연구보고서
제일기획, 광고비 통계, 각년도
Zenith Optomedia(2008), 『Advertising Expenditure Forecasts』 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 광고산업에 관한 이론적 고찰
1. 광고산업의 발전과정
2. 광고산업의 구조적 특성
3. 광고산업의 파급효과
Ⅲ.
|
|
|
대회
○ 민재형, 윤명희(2006), 인터넷전화서비스 품질결정요인에 대한 탐색적 연구, 경영과학 제23권제3호
□ 모바일 VoIP
김민정(2006), “모바일 VoIP 진화와 시사점”, 제18권,4호, 정보통신정책
박종현, 김문구, 박희진(2006), “유무선 VoIP 수요 전
|
|
|
대에 부응할 수 있는 전자무역결제시스템을 정착시키고 활성화 할 때 국제무역거래 시 경쟁력을 갖출 수 있을 것이라고 본다.
참 고 문 헌
김진환. 이충배, 무역실무Ⅰ, 한국방송통신대학교, 2006.
오원석. 박성철, 무역실무Ⅱ, 한국방송통신대
|
|
|
머신러닝과 딥러닝 기술을 통해 복잡한 데이터를 처리하고 인사이트를 도출해내는 과정이 흥미롭고 도전적이라고 생각합니다. AI 전공에서 다룰 다양한 과목과 프로젝트를 통해 이론적 기반을 다지고, 실제 적용 경험을 쌓을 수 1.지원 동
|
|
|
, 실질적인 변화를 만들어내는 데 기여하고 싶습니다. 특히, 데이터 분석과 머신러닝 기술을 활용하여 광고 효과를 극대화하고, 실시간으로 시청자 반응을 분석 1.지원 동기
2.성격 장단점
3.생활신조 및 가치관
4.입사 후 포부
|
|
|
대 사회에서 데이터는 중요한 자산이며, 효과적인 데이터 활용은 기업의 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소가 됩니다. 특히 방송 및 콘텐츠 분야에서 사용자 맞춤형 추천 시스템의 필요성이 더욱 커지고 있는 만큼, 머신러닝 기술을 활용하여 사
|
|
|
머신러닝 기술이 다양한 산업에 혁신을 가져오고 있는 것을 목격하며, 이 분야의 전문가로 성장하고 싶다는 꿈을 가지고 노력해 왔습니다. 특히 통신업계는 방대한 양의 데이터를 다루고 있으며, 이를 분석하고 활용하는 과정이 중요하다고
|
|
 |
머신러닝)_DS(데이터 사이언티스트) 자기소개서
1. 본인의 머신러닝 프로젝트 경험과 그 과정에서 얻은 핵심 성과를 구체적으로 기술해 주세요.
2. 데이터 분석 및 모델링 과정에서 직면했던 어려움과 이를 해결한 방법을 설명해 주세요.
3
|
|
메뉴펼치기
