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Baerg, A. (2017). Big data, sport, and the digital divide: Theorizing how athletes might respond to big data monitoring.Journal of Sport and Social Issues,41(1), 3-20. 목차
1. 스포츠Digital Divide 문제정의
2. 스포츠Digital Divide 해결을 위한 창의설계
3. 기대효과
4. 참고문헌
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방송대 출판부
www.naver.com
목 차
Ⅰ. 스키너의 사회학습이론
1. 학습의 정의와 기본 가정
1) 학습에 관한 기본 가정
2) 학습의 정의
2. 학습의 요소
3. 학습의 과정: 행동의 습득
4.수업을 위한 원리
5. 학교 교육에 적용
1) 수업 이론의 제 측면
2) 수
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대한 증가된 수요를 예측할 수 있다. 킥보드의 배치를 이러한 이벤트와 연계함으로써 A사는 수요 급증을 충족하고 새로운 고객을 유치할 수 있는 기회를 활용할 수 있다. 시계열 분석, 회귀 분석, 머신 러닝 모델과 같은 수요 예측 기법의 구현
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대 사회에서 더욱 중요한 역할을 하며, 정보의 과잉으로부터 우리 자신을 보호하고 사회적인 차별과 편견을 줄이는데 도움을 준다. 머신 러닝 교육은 이러한 리터러시를 향상시키는데 필수적이다. 따라서 교육 기관과 개인들은 미디어 리터
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대한 핵심 이슈들을 언제 어디서든 파악할 수 있게 도와주는 기술이다.
한편, SKT는 최근에 다양한 서비스 모델을 선보이고 있다. IaaS 사업으로는 기존의 통신망을 활용해 인프라 스트럭처 서비스를 하는 것, IaaS와 PaaS를 결합한 것으로 개발 플
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머신 러닝(ML)을 사용하여 수작업 프로세스를 학습하고 개선하여 직원들의 업무 부하를 줄이는데 도움이 되고 있습니다. 이를 통해 조직은 대량의 데이터를 처리하고 보다 나은 의사결정을 위한 지원을 제공할 수 있습니다. 이제는 RPA 솔루션
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"I. 서론
현대 사회에서 자동적 처리는 혁신적 기술로서 다양한 분야에 걸쳐 중요성을 더해가고 있습니다. 인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 기반으로 한 자동화 시스템은 업무 효율성을 극대화하고, 인력의 부담을 줄이며 생산성을 향상시키는
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인류의 미래에 지대한 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. <목 차>
1. 인공지능의 역사와 발전
2. LLM과 LMM의 기본 개념
3. LLM과 LMM의 주요 차이점
4. 딥러닝과의 관계
5. LLM과 LMM의 활용 사례
6. 기술적 한계와 도전
7. 미래 전망과 발전 방향
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대할 것으로 예상됩니다. 이러한 기술에는 지능형 광학 문자 인식(IOCR), 챗봇, 머신 러닝, 빅 데이터 분석, 인지 플랫폼, 이상 감지, 패턴 분석, 음성 인식, 데이터 분류 등이 융합된 기술로 예상됩니다.
본 자료는 미래 산업에서의 RPA의 역할
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대한 수요 증가 13
(2) AI 및 데이터 센터 애플리케이션으로의 전환 13
(3) GPU 시장의 경쟁 심화 13
(4) 탄소 배출 절감 13
8. 주요 경쟁자 13
9. SWOT 및 위험 요인 16
(1) SWOT 분석 16
10. 주가 실적 18
(1) 주가 실적 개요 18
(2) 주식 분할 이력 19
(3) 액
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