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학습 목표AI(인공지능)의 기본 개념 이해하기머신러닝과 딥러닝의 차이점 파악하기AI의 주요 활용 사례 알아보기1. AI의 정의AI(Artificial Intelligence)는 기계가 인간처럼 사고하고 학습하며 문제를 해결할 수 있도록 만드는 기술입니다. AI는 컴퓨터가 스스로 데이터를 분석하고, 패턴을 학습하며, 결정을 내릴 수 있게 합니다.주요 특징지능적 행동: 데이터를 바탕으로 결정을 내림학습 가능: 새로운 데이터를 통해 성능 개선적응성: 환경 변화에 따라 반응2. AI의 구성 요소AI는 다양한 하위 분야로 구성됩니다. 그중 두 가지 핵심 개념은 다음과 같습니다:2.1 머신러닝 (Machine Learning)데이터에서 자동으로 패턴을 학습하고 이를 기반으로 예측하는 기술.예: 스팸 메일 필터링, ..

기존 3개월 짜리 학습을 하며 Daily로 산출한 학습 자료가 커리큘럼에 맞지 않는것 같아 새로 산출하여 진행 하려 고 새로 뽑음.아.... 일단 7일차까지는 쭉 뽑아서 한번에 하고.. 8일차를 내일부터 해야겠네.. ㅠㅜ일단 하루 30분씩 공부할 커리큘럼 작성.'열심히 해보자. 1개월 차: AI 기초 및 Python 프로그래밍1주차: AI 기본 개념Day 1: AI란 무엇인가? (AI, 머신러닝, 딥러닝 개념 정리)Day 2: 머신러닝의 작동 원리 (데이터, 학습, 예측)Day 3: AI의 주요 활용 사례 살펴보기Day 4: AI 학습에 필요한 기초 수학 (기초 선형대수와 확률)Day 5: Python 개요 및 설치하기Day 6: Python 기본 문법 (변수, 데이터 타입)Day 7: 복습 및 퀴즈2주..

1. 학습 목표모델 튜닝의 개념과 중요성을 이해한다.하이퍼파라미터와 학습 파라미터의 차이를 구분한다.그리드 서치(Grid Search)와 랜덤 서치(Random Search) 같은 최적화 기법을 실습한다.2. 모델 튜닝이란?1) 모델 튜닝의 정의모델 튜닝은 머신러닝 및 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 하이퍼파라미터를 조정하는 과정입니다.모델의 구조와 학습 과정을 최적화해 더 나은 예측 성능을 제공합니다.2) 모델 튜닝의 중요성모델의 하이퍼파라미터는 성능에 큰 영향을 미칩니다.올바른 하이퍼파라미터 설정은 과적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)을 방지하고 일반화 성능을 향상시킵니다.3. 하이퍼파라미터와 학습 파라미터1) 학습 파라미터학습 중에 모델이 자동으로 학습하는 값.예:..

단어품사뜻예문climatenoun기후Climate change is a serious issue. (기후 변화는 심각한 문제입니다.)phenomenonnoun현상Global warming is a phenomenon caused by human activity. (지구 온난화는 인간 활동으로 인한 현상입니다.)mitigateverb완화하다, 경감하다We need to mitigate the effects of climate change. (우리는 기후 변화의 영향을 완화해야 합니다.)emissionnoun배출, 방출Reducing carbon emissions is essential. (탄소 배출을 줄이는 것이 중요합니다.)renewableadjective재생 가능한Solar energy is a typ..

Global Efforts to Combat Climate ChangeClimate change is one of the most pressing issues facing our world today. Rising global temperatures, melting polar ice caps, and increasing frequency of extreme weather events are clear indicators of this phenomenon. In response, countries around the globe are taking significant steps to address and mitigate the impacts of climate change.In 2015, the Paris..