딥러닝 기초 딥러닝 (Deep Learning)인간의 뉴런을 모방한 인공신경망 기반으로 인간과 유사하게 학습하는 방법 구분 전통적인 머신러닝 딥러닝 데이터 규모 • 소규모 ~ 중규모 데이터셋에 적합 • 대규모 데이터셋에서 뛰어난 성능 데이터 유형 • 주로 정형 데이터 • 정형 및 비정형 데이터(이미지, 음성, 텍스트 등) 특징 추출 • 수동적특징추출필요 • 자동특징학습 알고리즘 복잡도 • 비교적 단순한 알고리즘 사용 • 복잡한 다층 신경망 사용 해석 가능성 • 대체로 해석이 용이함 • 해석이 상대적으로 어려움 (블랙박스) 계산 자원 • 상대적으로 적은 컴퓨팅 파워 필요 • 높은 컴퓨팅 파워와 GPU 필요 학습 시간 • 비교적빠름 • 일반적으로 오래 걸림 데이터 유형 • 주로 정형 데이터 • 정형 및 비정..

데이터마이닝과 머신러닝  데이터마이닝의 목적 (=통찰력)데이터를 탐색하고 분석하여 유용한 정보나 패턴을 발견하고 이를 통해 유의미한 정보를 추출하여 의사결정에 활용한다. 데이터베이스, 통계, 데이터시각화, 머신러닝 기술 등을 사용  머신러닝의 목적(=예측모델)주어진 데이터를 학습하여 예측을 위한 모델을 구축하고 구축된 모델을 통해 자동화된 의사결정 지원 데이터 분석 방법론CRISP-DM(CRoss Industry Standard Process for Data Mining) Modeling  : 데이터에서 패턴을 학습하고 이를 기반으로 예측이나 분류를 수행할 수 있는 수학적 모델을 구축하는 과정https://www.datascience-pm.com/crisp-dm-2/ What is CRISP DM? - ..

ㄹ정

[오전 시간]- 아이디어 토론 - 아이디어 고도화 - 아이디어 채택 및 기각  [오후시간]- 예비 창업 컨설팅 - 최종 아이디어 선정    PPT 구성 변경SWOT 분석 및 벤치마킹 사례 삭제하고, 비슷한 스타트업의 성공 사례로 대체세부 타깃 선정 페이지 삭제중복 내용 제거문서 관리와 관련된 내용은 B2B에서 B2C로 전환을 고려가독성 및 내용 개선가독성을 중심으로 PPT 재구성Pain point를 2~3페이지로 구성기존의 Value 보다 가치 있는 내용을 고민(특히 pain과 needs는 제외)디지털 자료 및 알고리즘 개발Snaps 데모 영상 촬영 및 통합다채널 인플루언서의 활용성 증가 및 서비스 부재 지적반응을 체크하는 알고리즘 개발을 통해 데이터를 기반으로 한 마케팅 전략 개발마케팅 및 판매 전략마..

FlutterFlow 개요FlutterFlow는 드래그 앤 드롭 방식의 비주얼 앱 개발 플랫폼으로, 구글의 Flutter 프레임워크를 기반으로 한다. 이 플랫폼은 개발자가 적은 코드로 또는 코드 없이 모바일 및 웹 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있도록 설계되었다.주요 특징들비주얼 인터페이스: 65개 이상의 미리 만들어진 위젯을 사용하여 앱의 레이아웃과 기능을 쉽게 추가한다.통합 기능: Firebase, Stripe, PayPal과 같은 다양한 외부 서비스 및 API와 쉽게 통합하여 사용자 인증, 데이터베이스 관리, 결제 시스템 등을 구현한다.응답형 디자인: 다양한 화면 크기와 방향에 자동으로 적응하여 iOS, Android, 웹에서 일관된 사용자 경험을 제공한다.코드 내보내기: 필요한 경우 Flutte..

ChatGPT 업무 활용 백서  ChatGPT (Generative Pre-trained Transformed) ✔ OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델✔ 인간이 사용하는 언어에 대한 방대한 데이터셋에 대해 훈련되어 자연어 소통과 인간이 사용하는 언어의 복잡성을 이해핤 수 있는 인공지능 모델 ✔ 자연어 : 사람들이 일상적으로 쓰는 언어 ( ↔ 인공어 : 목적에 따라 만든 언어) ✔ 기존 챗봇과 다른 점 : 대화형 인공지능 챗봇 : 기존 챗봇이나 스마트폰의 인공지능 비서 : 대부분 특정 질문이 들어왔을 때 미리 준비해둔 답변을 보여주는 방식 → 대응할 수 있는 질문이 한정되어 있고, 질문을 잘못 인식하면 엉뚱한 답을 내놓음 ✔ ChatGPT : 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습해 스스로 적절한 문장을 ..