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딥러닝의 통계적이해, 방송통신대학교출판문화원.
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통계모델, 서울대학교출판문화원
최기호 외(2002) 언어와 사회, 한국문화사
위키백과 <목 차>
Ⅰ. 들어가며
Ⅱ. AI와 컴퓨터언어학
1. AI의 개념
1) 정의
2) 유형
2. 컴퓨터언어학
1) 정의
2) 역사
3) 컴퓨터언어학과 언어연구
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적용 사례, Industrial Engineering Magazine, 2016.
한재권, 로봇과 인공지능의 현황 및 전망, 미디어와 교육 제6권 1호, 2016.
황치석, 인공지능을 통해 본 개혁신학의 인간이해, 총신대학교 신학대학원 논문, 2016.
KEIT, 인공지능 양대 산맥인 IBM과 구글, 2
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딥러닝이 자연어 처리(NLP)에 가장 효과적인 이유. appier
https://www.appier.com/ko/blog/why-deep-learning-is-a-perfect-match-for-natural-language-processing/
유원준 (2020). 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문. WikiDocs
naver 지식백과. 컴퓨터 언어학.
https://terms.naver.com/entr
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딥러닝의 소개와 금융업 적용 사례, 박원기, 고려대학교 정책대학원 데이터통계학과, 2017.12
5) 인공지능 분야의 유망기술 예측: 빅데이터 분석과 기술 로드맵의 통합적 접근
6) 인공지능, 최윤희 선임연구원, 2019.08.16.
7) 인공지능 기술 및 산업
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적인 연구/Project 수행 경험에 대해 구체적으로 기술해 주십시오.
4. 본인의 AI 개발역량이나 관련 지식 및 보유 Skill 등에 대해 구체적으로 기술해 주십시오.
3) 머신러닝 / 딥러닝 기술개발
1. KT 및 해당 분야에 지원한 동기와 석사과정 입
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딥러닝 (인공지능이 불러올 산업 구조의 변화와 혁신) 동아엠앤비, 2015 목차
서론: 인간을 뛰어넘기 시작한 인공지능
본론
1, 인공지능의 원리
2, 자동차도 변하고 로봇도 진화한다.
3, 인공지능, SF 작가가 되나?
4, 세계 인공지능 연
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