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정승제가 말하는 수학 공부의 비결과 수능 성공 전략 수학 스타강사 정승제의 수학 공부법과 수능 준비 전략을 담은 어록들을 모아봤습니다. 수학 학습의 핵심 원칙과 시험 대비 노하우, 그리고 티처스 강의의 비밀까지, 정승제 어록이 당신의 수능 성공을 위한 지침서가 될 것입니다. 중고등학생 수학의 본질 정승제 선생님은 수학을 단순히 수능이나 시험을 위한 과목이 아닌, 생각의 깊이를 더하고 문제 해결 능력을 기르는 도구로 바라봅니다. "수학은 세상을 이해하는 언어다"라고 강조하며, 수학 공부의 진정한 목표는 문제 해결 능력을 길러, 현실 세계의 문제들에 적용하는 데 있다고 말합니다. 이러한 철학은 학생들이 수학에 접근하는 태도를 근본적으로 바꾸는 데 중요한 역할을 합니다. 또한 그는 수학 공부가 단순한 암기나 반복 훈련만이 아니라, 문제를 통해 개념을 이해하고 .. 2024. 4. 18.
학생 스스로 AI를 어디에 활용해야하나? 최근 인공지능(AI) 기술의 발전이 많은 주목을 받고 있다. 기술 트랜드에 민감한 젊은 학생들은 이를 쉽게 해낼 수 있지만, 무엇을 해야 할 지 몰라 헤매는 경우가 많다. 과연 무엇을 해야 AI가 학생에게 도움을 줄 수 있을까? 자기소개서 작성에서 AI 기반 글쓰기 도구는 문법과 맞춤법 검사, 어휘 사용 개선뿐만 아니라 글의 구조와 흐름을 개선하는 제안을 제공함으로써 더 강력하고 설득력 있는 문서 작성을 가능하게 합니다. 단, 자신의 활동이 인터넷에 유출될 우려가 있으니 조심해야합니다. 진로 찾기에서는 AI가 학생의 관심사, 성적, 활동 데이터를 분석해 맞춤형 진로 옵션을 제시하며, 이는 학생들이 자신의 장래를 보다 넓은 시각에서 고민해 볼 수 있게 만듭니다. 과제 수행 측면에서 AI 기반 튜터링 시스템.. 2024. 4. 18.
춤추는 AR 프로그램 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 4. 15.
유니티 쿼리도 제작 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 4. 15.
유니티 자동전투게임 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 4. 15.
유니티 뱀파이어 서바이벌 역기획 및 제작 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 4. 15.
인공지능 4. 다층 신경망 서론 다층신경망(Multi-layer Neural Networks)은 인공지능(AI)과 머신러닝에서 사용되는 핵심적인 알고리즘 중 하나로, 복잡한 데이터 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구이다. 다층신경망은 그 구조상 복잡한 비선형 관계와 패턴을 모델링할 수 있으며, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘한다. 은닉층의 깊이와 넓이를 조정함으로써, 모델의 성능을 높일 수 있는 가능성이 크며, 현대 AI 기술의 발전에 큰 기여를 하고 있다. 다층신경망 다층신경망(Multi-layer Neural Networks)은 입력층(Input Layer), 하나 이상의 은닉층(Hidden Layers), 그리고 출력층(Output Layer)으로 구성된 신경망 구조를 가지고 있.. 2024. 4. 11.
인공지능 3. 단층 신경망 서론 단층신경망은 인공지능의 기본이 되는 모델이다. 단층신경망을 통해 기계학습의 기초를 탄탄히 다져보자. 퍼셉트론과 단층신경망 퍼셉트론은 입력층과 출력층, 두 부분으로 구성되어 있으며, 여러 입력 값에 각각의 가중치를 곱한 뒤, 그 합을 활성화 함수에 넣어 출력을 결정한다. 퍼셉트론은 기본적으로 단층 신경망의 형태를 취하고 있지만, 주로 선형 이진 분류 문제를 해결하는 데 사용되며, 하나의 출력 뉴런만을 가진다. 단층 신경망은 입력층과 출력층, 단 두 층으로만 이루어진 가장 간단한 형태의 인공 신경망이다. 입력층은 외부 세계로부터 데이터를 받아들이는 역할을 하고, 출력층은 입력 데이터를 바탕으로 최종적인 결정이나 예측을 내놓는다. 이때, 단층 신경망은 입력층과 출력층 사이에 가중치를 적용하고, 활성화 함.. 2024. 4. 7.
인공지능 2. 기초 최적화 이론 서론 인공지능의 성능을 극대화하는 최적화 이론에 대해 심플하게 알아보자. 경사하강법부터 모멘텀, AdaGrad, RMSProp, 그리고 Adam에 이르기까지, 각 최적화 기법의 원리와 적용 방법을 설명한다. 주의해야 할 점과 취약점도 함께 다루어, 인공지능 최적화 전략에 대한 전반적인 이해를 목표로 작성하였습니다. 회귀 (regression) 회귀 분석(Regression)은 변수 간의 관계를 모델링하는 통계적 방법으로, 인공지능에서는 예측 모델을 구축하는 데 널리 사용된다. 즉, 독립 변수(X)와 종속 변수(Y) 간의 관계를 모델링하여, 새로운 독립 변수 값에 대한 종속 변수의 값을 예측하는 데 사용된다. 최적화 이론은 이 회귀 모델의 파라미터를 조정하여, 실제 값과 예측 값 사이의 차이(비용)를 최소.. 2024. 4. 5.
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