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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,
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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, 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
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이를 통해 위기 상황에서도 차분히 대처하는 능력을 키웠습니다. IT 분야의 최신 트렌드와 기술 동향에 관심을 갖고 꾸준히 공부하여 머신러닝과 클라우드 컴퓨팅 분야 자격증 1.지원동기
2.입사 후 포부
3.직무 관련 경험
4.성격 장단점
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머신러닝 알고리즘을 활용하여 고객 만족도를 15% 향상시킨 경험이 있으며, 5대 기업 대상 설문조사 결과 고객 요구의 70%가 통신 서비스의 신속성과 안정성에 집중됨을 파악하였습니다. 이를 바탕으로 통신 네트워크 최적화 프로젝트에 참여
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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
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