|
러닝(이론과 실제)』 , 아카데미프레스 ,2006.09.01
이종기 , 『사이버학습 성공전략(학업성과향상을 위한)』,삼우사 , 2005.08.30 I. 서 론
II. 본 론
1. 블랜디드 러닝(blended learning) 이란?
2. 블랜드 속에는 무엇이 있는가? (What's in a blend?)
|
|
|
5. 액션러닝의 특징
이상에서 살펴 본 바와 같이 Action Learning방식에 의한 교육 프로그램은 전통적인 교육방식과 비교할 때 상당한 차이를 보인다.
① 참가주체의 측면 - 액션러닝 프로그램에는 학습자와 강사뿐만 아니라 최고경영층을 포함
|
|
|
러닝을 소개하였다. 또한 학습 효과를 높이기 위해 다양한 교육방법을 혼합하는 것은 전혀 새로운 개념이 아니라 향상시키기 위해 앞으로 주목해야 할 방법이라고 강조하였다.
블랜디드 러닝이라는 단어로는 2002년 ASTD에서 온라인 교육과 면
|
|
|
러닝 도입으로 발생할 수 있는 문제 공유
“지식노동자에 대한 수요가 증가하는 반면에
기존의 집합교육을 통한 인력개발 혁신에 있어서
한계를 느끼게 되었습니다.” 1. e-Learning
2. LG전자 e러닝 사례 분석
1) e러닝 도입 배경
2) e
|
|
|
learning-in-p2-via-nintendogs/ Ⅰ. 서 론
1. 연구의 배경
1.1. 기술 패러다임의 변화
1.2. 교육 패러다임의 변화
1.3. 학습시장 분석을 통해 확인할 수 있는 m-러닝의 가능성
2. 연구 대상 및 목적
3. 연구 방법
Ⅱ. 본 론
4. m-러닝의 개념
|
|
 |
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 37
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대
|
|
|
개념
3강 CRM의 이론적 접근
1. 마케팅의 진화
2. 고객자산가치
3. 고객만족
4. 고객로열티
5. 고객만족과 고객로열티의 관계(그림참조) p43
4강 고객의 개념과 고객자산가치
1. 고객의 개념과 분류
2. 고객가치
3. 고객 생애가치와 고
|
|
|
Learning to move and moving to learn. New Yo
rk: Citation Press.
Seefeldt, C. (1976), Curriculum for the preschool-primary child :A review of the research, Columbus, Ohio : Charles E. Merrill Publishing Co.
Laban, R. (1963), Modern educational dance(2nd ed.). London : MacDonald & Evans.
DeMariar, C.
|
|
|
개념은 상호텍스트적인 연결이라 할 수 있다. Ⅰ. 들어가는 글
Ⅱ. 상호텍스트성과 사회적 상호작용
1. 상호텍스트성
2. 사회적 상호작용
3. 상호텍스트성과 사회적 상호작용의 연계
4. 문학교육에 대한 시사점
Ⅲ. 상호텍스
|
|
|
개념 3
제2절 지역혁신체제의 개념 및 특성 4
제3장 지역혁신체제 구축모형과 중소기업의 경영환경 변화 7
제1절 지역혁신체제의 기본모형의 핵심 요소 7
제2절 지역혁신체제 구축의 기본방향 12
제3절 중소기업의 현황 및 경영환경
|
|
 |
러닝 분야에서 가장 중요한 역량은 무엇인가요?
기본 개념과 수학적 이해, 데이터 처리 능력, 모델 설계 및 최적화 능력이 핵심입니다. 이론과 실습을 균형 있게 익히고, 문제 해결에 창의적으로 접근하는 자세도 중요합니다. 더불어 최신 기
|
|
 |
수 있습니다.
4) 딥러닝과 머신러닝의 차이점은 무엇인가요?
답변: 머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하여 예측 모델을 생성하는 기술이며, 딥러닝은 인공신경망(ANN)을 활용하여 보다 복잡한 패턴을 학습하는 머신러닝의 하위 개념입니다.
|
|
 |
개념을 배우고 싶고, 딥러닝 구조 수업에서는 ResNet, Transformer, Diffusion 모델 등의 구조적 차이를 깊이 이해하고자 합니다. 이 두 과목을 통해 응용 기술뿐 아니라, 인공지능 원리를 근본적으로 이해하는 연구자로 성장하고 싶습니다.
30. 인공지
|
|
|
러닝 (Deep Learning) 관련 문제 22
기본 개념 22
심층 신경망 22
합성곱 신경망 (CNN) 23
순환 신경망 (RNN) 23
생성적 적대 신경망 (GAN) 24
? 강화학습 (Reinforcement Learning) 관련 문제 24
기본 개념 25
정책과 가치 기반 방법 25
심층 강화학습 26
|
|
 |
러닝, 그리고 대규모 데이터베이스 관리와 같은 핵심 과목에서 뛰어난 성적을 거두었습니다. 이는 제가 게임 개발과 관련된 기술적 개념을 잘 이해하고 있음을 입증합니다. 또한, 대학에서 진행한 다양한 학술 프로젝트는 이론을 실제 상황에
|
|
메뉴펼치기
