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역사를 설명하시오
(1) 데이터 과학 (Data Science)
(2) 데이터 애널리틱스(Data Analytics)
(3) 데이터 분석 (Data Analysis)
(4) 인공지능(Artificial Intelligence)
(5) 머신러닝(Machine Learning)
(6) 딥러닝(Deep Learning)이 무엇인지 실제 사례를 포함 설명하시오
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러닝 이벤트인 휴먼레이스 역시 해마다 차별화 된 전략을 통해 성공적으로 대회를 개최한 바 있다.
3. 거시환경분석
1. 경제적 환경
-우리나라 신발산업 발전 수준
신발산업은 1970~1980년대의 효자 수출산업으로 경제성장의 주역이었다. 1990년
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어떻게 대처하고 노력하고 있는지에 대한 기술
Ⅴ. 현재 실행하지는 않으나 유익한 스트레스관리 전략으로 생각되어 실제 실천해보고자 하는 전략 및 기대효과(자신의 만 나이, 성별, 종교 유무, 직업유무 기록)
Ⅵ. 결 론
[참고 문헌]
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Learning - 디지털 시대의 확산
전략. 도서출판 물푸레
? 조은순(2002). 최상의 학습 성과를 위한 e-러닝의 활용. 한국능률협회
? 이인숙(2002). e 러닝(사이버 공간의 새로운 패러다임). 도서출판 문음사
? http://www.education.co.kr
? http://www.easy-edu.co.kr/easy
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강조됨에 따라 그 중요성이 점점 더 높아지고 있습니다. <목 차>
1. 데이터 과학의 개념
2. 데이터 애널리틱스의 역할
3. 데이터 분석의 기술적 접근
4. 인공지능의 발전과 응용
5. 머신러닝의 원리와 활용
6. 딥러닝과 그 혁신적 변화
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전략), MCN미디어
3. 리서치페이퍼, 딥러닝을 통한 인공지능 의료검사, 이제 꿈이 아닌 실화~! , 생명공학 Bio-technology, 2017. 11. 09 [https://m.post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=10467716&memberNo=39007078&vType=VERTICAL]
4. 네이버 지식백과, 인공지능,‘스카이넷
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러닝\", 2001. 5. 16
[15] 한국전산원, 2001 인터넷백서
[16] 한국소프트웨어진흥원, 디지털컨텐츠 산업 조사 연구사업 연구보고서 , 2001
e-learning
1. 배경
2. e-learning 개요
개념
특성
구조
3. e-learning 활용
학생교육으로서의 e-learning
평생교육으로서의
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/ 1999년 / 원격교육의이해 / 교육과학사
레나M. 팔로프ㆍ케이스 프라트 / 2000년 / 감성적 사이버 학습 전략 / 성우 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
사이버교육 제공기관과 주요 교육내용 [기업에서의 사이버교육 활용현황]
Ⅲ. 결론
Ⅳ. 참고문헌
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Learning 콘텐츠유형에 따른 학습자 만족도, e-비즈니스연구, 2009
마크J.로젠버그, e-Learning - 디지털 시대의 지식 확산 전략, 물푸레, 2001
권대봉, 평생 교육의 다섯 마당, 학지사, 2001
이인숙, e러닝- 사이버 공간의 새로운 패러다임, 문음사, 2002
김
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전략), MCN미디어.
4. 이세철(2017), 4차 산업혁명, 미래를 바꿀 인공지능 로봇 (생각하는 컴퓨팅 및 움직이는 컴퓨팅 기술 도래), 정보문화사.
5. 마쓰오 유타카ㆍ박기원(2015), 인공지능과 딥러닝 (인공지능이 불러올 산업 구조의 변화와 혁신), 동
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