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[인공지능][수학][세특]AI의 원리를 체계적으로 이해하고 실질적인 데이터 분석 능력을 갖출 수 있는 주제와 예시
목차
1. 인공지능의 기본 개념
2. 머신러닝과 딥러닝의 원리
3. 주요 알고리즘과 수학적 배경
4. 데이터 전처리와 특징
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[인공지능][통합과학][세특] AI 기술에 대한 깊은 이해와 실험적으로 탐구하는 과학적 접근 능력을 평가할 수 있는 주제와 예시
목차
1. 인공지능 기술의 개요
2. 머신러닝과 딥러닝의 원리
3. 인공지능 알고리즘 실험 설계
4. 데이터 수
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알고리즘 ) 언덕오르기 탐색 알고리즘 ) A 알고리즘 ) 알고리즘별 특성 비교 ) 문제 상황 정의 ) 탐색트리
1. 문제 상황 정의
문제 상황 정의는 인공지능 알고리즘을 적용하는 과정에서 발생하는 다양한 최적화 문제를 이해하는 데서 시작한
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, 딥러닝 알고리즘이 날로 발전하면서 머신이 데이터를 분석하고 그 분석에 따라 행동을 선택하는 것이 가능해졌다. 이러한 기술은 로봇이 주어진 작업을 보다 더 효율적으로 수행할 수 1. 지능형 로봇
2. 증강 현실/가상현실(AR/VR)
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이해도 필수적이다. 그러나 이러한 하드 스킬만으로는 데 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 데이터 과학자가 필요로 하는 스킬
1) 하드 스킬
2) 소프트 스킬
3) 하드 스킬과 소프트 스킬
2. 빅데이터
1) 빅데이터의 개념
2) 빅데이터 특징
3
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이해를 바탕으로 이중 패스 매크로 프로세서의 알고리즘 및 자료구조를 탐구하는 것이 다음 단계가 될 것이다.
2. 본론
1) 매크로 프로세서 설계 시 고려사항
매크로 프로세서 설계 시 고려해야 하는 사항은 복합적이며 여러 측면에서
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이시다 히데타카 [디지털 미디어의 이해-플랫폼과 알고리즘의 시대 읽기] 서평
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 미디어 혁명과 비판적 소비의 가능성
2. 미디어 텍스트 비평의 가능성과 전망
Ⅲ. 결론
Ⅰ. 서론
이시다 히데타카
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생성하고, 각 레이블의 메모리 주소를 결정한다. 소스 코드는 일반적으로 고유한 기호(레이블 및 약어)와 데이터, 명령어, 지시자 등을 포함하 I.서론
II.본론
1.One pass and tow pass assembler
2.이중 패스 어셈블러 알고리즘
III.결론
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알고리즘보다는 규칙 기반(rule-based) 방식으로 작동했다. 기본적으로 패턴 매칭(pattern matching) 알고리즘을 사용하여 사용자의 입력을 분석하고, 사전 정의된 규칙에 따라 간단한 대답을 생성하는 방식이었다. 이는 "심볼릭 AI"의 대표적 사례로,
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데이터 구조 - 소팅[Sorting Program]프로그램에 관해서
목차
1. 서론
2. 소팅의 개념과 필요성
3. 대표적인 소팅 알고리즘
4. 소팅 알고리즘의 시간 복잡도 분석
5. 소팅 프로그램 구현 사례
6. 결론
데이터 구조 - 소팅[Sorting Progra
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