±¹°¡±â°£Àü·«»ê¾÷
ÀÚ¹Ù ¹× ÆÄÀ̽ã ÇÁ·Î±×·¡¹Ö¾ð¾î ½ÀµæºÎÅÍ µ¥ÀÌÅͺ£À̽º °ü¸®½Ã½ºÅÛ°ú RÇÁ·Î±×·¡¹Ö,ÇϵÓÀ» ÀÍÈ÷¸ç
Åë°è±â¹Ý, ÅؽºÆ®¸¶ÀÌ´×±â¹Ý, ¸Ó½Å·¯´× ±â¹Ý µ¥ÀÌÅ͸¦ ºÐ¼®ÇÏ¿© °á°ú¸¦ ½Ã°¢ÈÇÏ°í ½Ç¹«¸¦ Åä´ë·ÎÇÑ ºòµ¥ÀÌÅÍ ÇÁ·ÎÁ§Æ®±îÁö ÁøÇàÇÏ´Â °ú¸ñÀÔ´Ï´Ù.
*°³°ÀÏÀÚ | 1Â÷2022-11-14 2Â÷2022-12-13 3Â÷2023-02-20 |
---|---|
*±³À°±â°£ | 6°³¿ù (1,000½Ã°£) |
*¼ö°·á | 100% Àü¾× ±¹ºñÁö¿ø+ 100% ±¹ºñÁö¿ø + ÈÆ·ÃÀå·Á±Ý ÃÖ´ë 700,000¿ø Áö¿ø (*2022³âµµ ÇÑÁ¤) |
*¸ðÁýÀοø | 20¸í¿ÀÇÁ¶óÀÎ ¸éÁ¢ ÁøÇà ÈÄ ¼±ÃâµÈ Á¤¿¹ ¸â¹ö·Î ±¸¼ºµË´Ï´Ù. |
±³À°ÈƷúñ
Àü¾×¹«·á
ÈƷüö´ç±ÝÁö¿ø
(¸Å¿ùÃÖ´ë)
Ãë¾÷¼º°ø½Ã
¼º°ø¼ö´çÁö±Þ
±¹°¡±â°£»ê¾÷À̳ª ±¹°¡Àü·«»ê¾÷ ºÐ¾ß¿¡¼ ÀηÂÀÌ ºÎÁ·ÇÑ Á÷Á¾¿¡ ´ëÇÑ Á÷¾÷´É·Â°³¹ßÈÆ·ÃÀ» ½Ç½ÃÇÏ¿© ±â¾÷¿¡¼ ¿ä±¸ÇÏ´Â ¼öÁØÀÇ
±â´ÉÀη ¹× Àü¹®,±â¼úÀη ¾ç¼ºÀ» Áö¿øÇÏ´Â Á¦µµ·Î °í¿ë³ëµ¿ºÎ°¡ ½Ç½ÃÇÑ ±³À°ÈƷñâ°ü ÀÎÁõÆò°¡¿¡¼ °ÇÁ¤¼º°ú ¿ª·®À» °ËÁõ¹Þ¾Æ À§Å¹ÀÚ°ÝÀ»
ÀÎÁõ¹ÞÀº ±â°üÀÌ °úÁ¤À» ½ÂÀιްí ÁøÇàÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. ´õÁ¶ÀºÄÄÇ»Å;ÆÄ«µ¥¹Ì´Â Àü±¹ÀÇ ÈƷñâ°ü Áß ´Ü 5%¸¸ÀÌ ¹ÞÀ» ¼ö ÀÖ´Â
3³âÀÎÁõÀ» ¹ÞÀº »óÅ·Î
Ãë¾÷À» ¿øÇÏ´Â ¼ö°»ýºÐµé¿¡°Ô º¸´Ù Å« ÇýÅÃÀ» Á¦°øÇص帱 ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
1
´õÁ¶ÀºÄÄÇ»ÅÍ2
±¸Á÷µî·Ï(¿öÅ©³Ý)3
°ÅÁÖÁö °üÇÒ4
ÈƷôë»óÀÚ °áÁ¤5
´õÁ¶ÀºÄÄÇ»ÅÍ6
Ãë¾÷ ¹× ¸ñÇ¥°¢ ºÐ¾ß ½Ç¹« °æ·ÂÀ»
10³â ÀÌ»ó º¸À¯ÇÑ
º£Å׶û Àü¹®°¡ÀÇ °ÀÇ
´õÁ¶Àº Çù·Â ¾÷ü¿ÍÀÇ
ÇùÀǸ¦ ÅëÇÑ
½Ç¹« ¸ÂÃãÇü Ä¿¸®Å§·³
´Ù¾çÇÑ Ãë¾÷¿¬°è
½Ã½ºÅÛÀ» Á¦°øÇÏ¿©
Ãë¾÷·ü Çâ»ó¿¡ À̹ÙÁö
ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¹ßǥȸ¸¦
ÅëÇØ ÀÚüÀûÀÎ
½Ç·ÂÇâ»ó µµ¸ð
½Ç¹«ÀÚµéÀÇ ¼¼¹Ì³ª
Ư°À» ÅëÇØ
ÇÙ½ÉÀûÀÎ Á¤º¸ Á¦°ø
ÀÔ¹®ÀÚµµ ½±°Ô!! ´õÁ¶Àº ¿Â¶óÀÎ ¿¡µà!!
´õÁ¶Àº ¼ö°»ýÀ̶ó¸é ´©±¸³ª ÀÌ¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â 1°³¿ù ¹«·á ¿Â¶óÀÎ º¹½À°ÀÇ ÇýÅÃ!!
¼ö¾÷¿¡¼ ¹è¿ü´ø ³»¿ëÀ» ´Ù½Ã µè°í ½Í°í, ¿À·¡µÇ¾î ÀØÀº ³»¿ëÀ» ´Ù½Ã º¼ ¼ö ÀÖ´Â ¿Â¶óÀÎ °ÁÂ!!
IT¡¤Programming
ÇÊ¿äÇÑ Á¤º¸¸¦ ÃßÃâÇÏ°í ±×°ÍÀ» ÅëÇØ ¹Ì·¡¸¦ ¿¹°ßÇÏ´Â ±â¼úÀÎ ºòµ¥ÀÌÅÍ!
½Ç¹« ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ °æÇèÇØ º½À¸·Î½á ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ÀÀ¿ëSW°³¹ß ºÐ¾ßÀÇ ÇÙ½É ÀÎÀç°¡ µÇ¼¼¿ä!
¡°ºñÀü°øÀÚÀÎ ³ªµµ Á¤¸» ºòµ¥ÀÌÅÍ Ç÷§Æû °³¹ßÀÚ°¡ µÉ ¼ö ÀÖÀ»±î??¡±
¡°ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®, ¾îµð¼ºÎÅÍ ½ÃÀÛÇؾßÇÒÁö ¸·¸·ÇÏ´Ù¸é?¡±
¡°ÇÁ·Î±×·¡¹ÖÀº ÇÒ ¼ö ÀÖÁö¸¸... ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¾ß·Î »õ·Î ½ÃÀÛÇÏ°íÀÚ ÇÑ´Ù¸é?¡±
°ÆÁ¤! ±Ù½É! °í¹Î! ¸Á¼³ÀÓÀº ÀÌÁ¦ ±×¸¸!!!
ÀÔ¹®ÀÚµµ ¾ÆÁÖ ½±°Ô ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ±âÃʺÎÅÍ ¹â¾Æ°¡´Â °úÁ¤À¸·Î ´õÁ¶Àº¿¡¼ ºòµ¥ÀÌÅÍ(R) ºÐ¼® °³¹ß ½Ç¹« ÇÁ·Î¼¼½º¸¦ °æÇèÇÏ°í,
Çö¾÷ °³¹ßÀÚÀÇ ½Ç¹« ³ëÇϿ츦 ¹è¿ö °æÀï·Â ÀÖ´Â ÇÁ·Î±×·¡¸Ó°¡ µÇ¾îº¸¼¼¿ä!
º» °úÁ¤Àº ½Ç¹«¿¡ È°¿ëµÇ°í ÀÖ´Â ±â¼úµéÀ» ÇнÀÇÏ°í ½Ç½ÀÀ» ÅëÇØ ½Ç¹« ȯ°æÀ» °æÇèÇØ º¸°í
¼ö·á ÈÄ Ãë¾÷À» À§ÇÑ Æ÷Æ®Æú¸®¿À Á¦ÀÛ±îÁö ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ½Ç¹«Á᫐ Ãë¾÷´ëºñ °úÁ¤ÀÔ´Ï´Ù.
ºòµ¥ÀÌÅ͸¦ ¼öÁý ¹× ÀúÀå ó¸®ÇÏ°í, Ç÷§ÆûÀ» °³¹ß¡¤ºÐ¼®ÇÏ¿© ÀÇ¹Ì ÀÖ´Â °á°ú¸¦ Á¦°øÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï
´ë¿ë·®ÀÇ µ¥ÀÌÅ͸¦ °ü¸®, ó¸®, ºÐ¼®ÇÏ°í, Ç÷§ÆûÀ» °³¹ß ºÐ¼®À» ÅëÇØ ´ë·®ÀÇ µ¥ÀÌÅÍ¿Í ÄÄÇ»Æà ±â¼úÀ» È°¿ëÇØ ±¸ÇöÇÒ ¼ö ÀÖ´Â
ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®(¸Ó½Å·¯´×,µö·¯´×) À» ÀÍÈ÷°í ÇϵÓ(hadoop) »ýÅ°èÀÇ ´Ù¾çÇÑ ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©¸¦ ÇнÀÇÕ´Ï´Ù.
ºòµ¥ÀÌÅ͸¦ ÀÌ¿ëÇØ È®ÀåµÈ µ¥ÀÌÅͺ£À̽º ¿µ¿ª¿¡¼ÀÇ °æÇèÀ» ÅëÇØ
¹Ì·¡¸¦ ¿¹ÃøÇÏ°í ¿ì¸®¿¡°Ô ÇÊ¿äÇÑ Á¤º¸¸¦ Á¦°øÇÏ´Â °¡Àå ¶È¶ÈÇÑ ¹æÇâÀ» Á¦½ÃÇÕ´Ï´Ù.
ÇÊ¿äÇÑ Á¤º¸¸¦ ÃßÃâÇÏ°í ±×°ÍÀ» ÅëÇØ ¹Ì·¡¸¦ ¿¹°ßÇÏ´Â ±â¼úÀÎ ºòµ¥ÀÌÅÍ!
´õÁ¶ÀºÄÄÇ»Å;ÆÄ«µ¥¹Ì¸¸ ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ½Ç¹« ¿¬°èÇü ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¼ö¾÷!!
ÇöÀç ºòµ¥ÀÌÅÍ´Â ÀÌ »çȸ¿¡¼ Á¤Ä¡. »çȸ, °æÁ¦, ¹®È, °úÇбâ¼úµî Àü ¿µ¿ª¿¡ °ÉÃÄ °¡Ä¡ÀÖ´Â
Á¤º¸¸¦ Á¦°øÇÒ ¼ö ÀÖ´Â °¡´É¼ºÀ» Á¦½ÃÇÏ¸ç ±× Á߿伺ÀÌ ´õ¿í ºÎ°¢µÇ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
´õÁ¶Àº¾ÆÄ«µ¥¹Ì¿¡¼´Â ±×¿¡ ´ëºñÇÑ Á¦´ë·ÎµÈ ½Ç¹«Áß½ÉÇü Ä¿¸®Å§·³À¸·Î ¼ö¾÷À» ¿î¿µÇϸç
¼ö°»ýÀÌ Ãë¾÷ÇÏ°íÀÚÇÏ´Â ºÐ¾ß¸¦ Á¤ÇÏ°í ¶Ñ·ÇÇÑ ¸ñÇ¥¸¦ ´Þ¼ºÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï Áö¿øÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
ºòµ¥ÀÌÅÍ ±âº» ÇнÀ
(1°³¿ù)ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®
½ÇÀü ÇнÀ
ÇÁ·ÎÁ§Æ®
±âÃÊ ¹× ½ÉÈ ÇнÀ
ÀüÀÚ»ó°Å·¡ ½Ã½ºÅÛ °³¹ß ¼Ò½ºÄÚµå ÀϺÎ
KBO °íôµ¼ ¹æ¹® °ü°´ ¿¹Ãø
½ÇÁ¦ ´õÁ¶ÀºÄÄÇ»Å;ÆÄ«µ¥¹Ì ¼ö°»ýÀÇ ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¿µ»ó ¹× À̹ÌÁö
ÀÌOO,ÃÖOO,ÀÌOO,µ¿OO,±èOO
¡° 100% ´õÁ¶Àº ¼ö·á»ýÀÇ Æ÷Æ®Æú¸®¿ÀÀÔ´Ï´Ù. ¡±
µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¿¡ ÇʼöÀûÀÎ ±âÃÊ Åë°èºÎÅÍ ½ÃÀÛÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ÀÌ·Ð ½Àµæ | µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» À§ÇÑ ±âÃÊ Åë°èÇÐ À̷кÎÅÍ ´Ù¾çÇÑ ºÐ¼® À̷бîÁö Â÷±Ù Â÷±Ù ¼ö¾÷ÀÌ ÁøÇàµË´Ï´Ù.. |
---|---|
´Ù¾çÇÑ ºÐ¼®µµ±¸(R / Python / tensorflow)¸¦ È°¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´×/µö·¯´×ÀÇ °³³ä Á¢±Ù | ÃÖ±Ù µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ °¡Àå ³ôÀº Á¡À¯À²À» º¸ÀÌ°í ÀÖ´Â ºÐ¼® µµ±¸ÀÎ R°ú tensorflow¸¦ ÅëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® À̷аú ¸Ó½Å·¯´×/µö·¯´× ±â¼úÀ» ½Ç½À°ú ÇÔ²² °æÇèÇÏ½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. |
ºòµ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®¸¦ À§ÇÑ ÇϵÓÀÇ ±â¼ú°ú ¿¡ÄڽýºÅÛÀÇ ºòµ¥ÀÌÅÍ Ç÷§ÆûÀ» ±¸Ãà | - ÃÖ±Ù µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ °¡Àå ³ôÀº Á¡À¯À²À» º¸ÀÌ°í ÀÖ´Â ºÐ¼® µµ±¸ÀÎ R°ú tensorflow¸¦ ÅëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® À̷аú ¸Ó½Å·¯´×/µö·¯´× ±â¼úÀ» ½Ç½À°ú ÇÔ²² °æÇèÇÏ½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. |
Á÷¹«¿Í »ó°ü¾øÀÌ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®Àº ÇʼöÀÎ ½Ã´ë! ºñÀü°øÀÚµµ ºòµ¥ÀÌÅÍ Àü¹®°¡°¡ µÉ ¼ö ÀÖ´Ù!
RÀ» ÀüÇô ¸ô¶óµµ, Åë°è Áö½ÄÀÌ ¾ø¾îµµ °ÆÁ¤ÇÏÁö¸¶¼¼¿ä! ¼ö°»ýÀÇ ´«³ôÀÌ ¸ÂÃá µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °úÁ¤!
ºòµ¥ÀÌÅ͸¦ ¼öÁý ¹× ÀúÀå ó¸®ÇÏ°í, Ç÷§ÆûÀ» °³¹ß¡¤ºÐ¼®ÇÏ¿© ÀÇ¹Ì ÀÖ´Â °á°ú¸¦ Á¦°øÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï
½Ç¹«Áß½ÉÇü Ä¿¸®Å§·³À¸·Î ¼ö¾÷À» ¿î¿µÇÏ¿© ¼ö°»ýÀÌ ¸ñÇ¥¸¦ ´Þ¼ºÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï Áö¿øÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
ÈƷðúÁ¤ Á¾·á ÈÄ ÇÁ·ÎÆмųÎÇØÁø ½º½º·ÎÀÇ ¸ð½ÀÀ» °æÇèÇÏ½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù!
1°³¿ùÁÖÂ÷ | ÀÀ¿ë SW ±âÃÊ ±â¼ú È°¿ë | ¿î¿µÃ¼Á¦ ±âÃÊ È°¿ëÇϱâ / µ¥ÀÌÅͺ£À̽º ±âÃÊ È°¿ëÇϱâ, ³×Æ®¿öÅ© ±âÃÊ È°¿ëÇϱâ / ±âº» °³¹ßȯ°æ ±¸ÃàÇϱâ |
---|---|---|
1°³¿ùÁÖÂ÷ | ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¾ð¾î È°¿ë | ±âº»¹®¹ý È°¿ëÇϱâ, ¾ð¾îƯ¼º È°¿ëÇϱâ, ¶óÀ̺귯¸® È°¿ëÇϱâ |
1°³¿ùÁÖÂ÷ | ÆÄÀ̽ãÀÇÀÌÇØ | ½Ç½Àȯ°æ¼³Á¤, º¯¼öÀÇÀÌÇØ, str / set / tuple / list / dicttypeµîÀÇÀÚ·áÇüó¸®, if / while / forµîÀÇÁ¦¾î¹®Ã³¸® |
1°³¿ùÁÖÂ÷ | ÇÔ¼ö | ³»ÀåÇÔ¼ö / »ç¿ëÀÚÁ¤ÀÇÇÔ¼ö, ¶÷´ÙÇÔ¼ö / ÀϱÞÇÔ¼öÀÇÀÌÇØ, ÇÔ¼öÀå½ÄÀÚ / ¸ðµâÀÛ¼º¹ý |
1°³¿ùÁÖÂ÷ | Ŭ·¡½ºÆÄÀÔÃâ·Â | Ŭ·¡½º¸â¹ö¼±¾ð°ú°´Ã¼ÀÛ¼º, Ŭ·¡½ºÀÇÆ÷ÇÔ°ú»ó¼Ó, Ãß»óŬ·¡½º / ´ÙÇü¼º±¸Çö, ¿¬»êÀÚÁߺ¹ / »ç¿ëÀÚÁ¤ÀÇ¿¹¿Üó¸®, Ç¥ÁØÀÔÃâ·Â, ÆÄÀÏ󸮿Íwith±¸¹®»ç¿ë |
2°³¿ùÁÖÂ÷ | µ¥ÀÌÅͺ£À̽ºÈ°¿ë | µ¥ÀÌÅͺ£À̽ºÃ³¸®¸¦À§Çѱ⺻SQL, DBMS¸¦ÀÌ¿ëÇÑDB¿¬µ¿ / CRUD¸¦È°¿ëÇÑ¿¹Á¦ÀÛ¼º |
---|---|---|
2°³¿ùÁÖÂ÷ | ÅÙ¼Ç÷ÎÈ°¿ë | ÅÙ¼Ç÷οì±âº»´ÙÁö±â, ¼±ÇüÈñ±ÍºÐ¼®, ÅÙ¼Ç÷οìÀǵ¥ÀÌÅÍÀúÀå¼Ò, K-Æò±Õ¾Ë°í¸®Áò, MNISTµ¥ÀÌÅͼ |
2°³¿ùÁÖÂ÷ | ºòµ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý½Ã½ºÅÛ °³¹ß | ºòµ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý½Ã½ºÅÛ ¼³°èÇϱâ / ºòµ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý½Ã½ºÅÛ ±¸¼ºÇϱâ, ºòµ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý¡¤º¯È¯ ¸ðµâ °³¹ßÇϱâ / ¼öÁý µ¥ÀÌÅÍ °ËÁõ¸ðµâ °³¹ßÇϱâ |
3°³¿ùÁÖÂ÷ | ºòµ¥ÀÌÅÍ ÀúÀå½Ã½ºÅÛ °³¹ß | ºòµ¥ÀÌÅÍ ÀúÀå¸ðµ¨ ¼³°èÇϱâ / ºòµ¥ÀÌÅÍ ÀúÀå°ü¸®½Ã½ºÅÛ ±¸¼ºÇϱâ, ºòµ¥ÀÌÅÍ ÀûÀç¸ðµâ °³¹ßÇϱâ |
---|---|---|
3°³¿ùÁÖÂ÷ | ºòµ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®½Ã½ºÅÛ °³¹ß | ºòµ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®½Ã½ºÅÛ ¼³°èÇϱâ / ºòµ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®½Ã½ºÅÛ ±¸¼ºÇϱâ, ºÐ»êó¸® ¼öÇà¸ðµâ °³¹ßÇϱâ, ½Ç½Ã°£ ¼öÇà¸ðµâ °³¹ßÇϱâ |
3°³¿ùÁÖÂ÷ | ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®½Ã½ºÅÛ °³¹ß | À̺¥Æ®Ã³¸® ¼öÇà¸ðµâ °³¹ßÇϱâ, ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®½Ã½ºÅÛ ¼³°èÇϱâ / ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®½Ã½ºÅÛ ±¸¼ºÇϱâ |
4°³¿ùÁÖÂ÷ | ºòµ¥ÀÌÅÍ Ç÷§Æû Å×½ºÆ® | ºòµ¥ÀÌÅÍ Ç°Áú°ü¸®¸ðµâ °³¹ßÇϱâ, ºòµ¥ÀÌÅÍ Ç÷§Æû Å×½ºÆ® ¼³°èÇϱâ / ºòµ¥ÀÌÅÍ Ç÷§Æû ±â´É Å×½ºÆ®Çϱâ |
---|---|---|
4°³¿ùÁÖÂ÷ | Ž»öÀû µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® | ±âº»Åë°è È®ÀÎÇϱâ, µ¥ÀÌÅÍ ºÐÆ÷ ºÐ¼®Çϱâ, º¯¼ö°£ °ü°è È®ÀÎÇϱâ |
4°³¿ùÁÖÂ÷ | Åë°è±â¹Ý µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® | °¡¼³ ¼³Á¤Çϱâ, Åë°è ¸ðµ¨ °³¹ßÇϱâ, Åë°è ¸ðµ¨ Æò°¡ °ËÁõÇϱâ |
4°³¿ùÁÖÂ÷ | ¸Ó½Å·¯´×±â¹Ý µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® | ¸Ó½Å·¯´× ¼öÇà¹æ¹ý °èȹÇϱâ / µ¥ÀÌÅͼ ºÐÇÒÇϱâ, ÁöµµÇнÀ ¸ðµ¨Àû¿ëÇϱâ / ÀÚÀ²ÇнÀ ¸ðµ¨ Àû¿ëÇϱâ, ¸ðµ¨ ¼º´É Æò°¡Çϱâ / ÇнÀ°á°ú Àû¿ëÇϱâ |
5°³¿ùÁÖÂ÷ | ÅؽºÆ® µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® | ÅؽºÆ® µ¥ÀÌÅÍ º¯È¯Çϱâ, ÅؽºÆ® µ¥ÀÌÅÍ ºÐ·ù °á°ú ºÐ¼®Çϱâ, Á¤Çü µ¥ÀÌÅÍ °áÇÕ ºÐ¼® ¼öÇàÇϱâ |
---|---|---|
5°³¿ùÁÖÂ÷ | ºÐ¼®¿ë µ¥ÀÌÅÍ ±¸Ãà | µ¥ÀÌÅÍ Á¤Á¦Çϱâ, µ¥ÀÌÅÍ º¯È ÀûÀçÇϱâ |
5°³¿ùÁÖÂ÷ | ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °á°ú ½Ã°¢È | ºÐ¼® °á°ú ½ºÅ丮ÅÚ¸µÇϱâ, ºÐ¼® Á¤º¸ ½Ã°¢ÈÇϱâ / ºÐ¼® ½Ã°¢È ±¸ÇöÇϱâ |
5°³¿ùÁÖÂ÷ | ¸Ó½Å·¯´×½Ç¹« | ½ºÅ©·¹ÀÌÇÎ / Å©·Ñ¸µ / µ¥ÀÌÅÍ°¡°ø / ¸Ó½Å·¯´×¿¡»ç¿ëÇÒ¼öÀִµ¥ÀÌÅÍÀDZ¸Á¶, °í±Þ½ºÅ©·¹ÀÌÇÎ / µ¥ÀÌÅͼҽºÀǼ½Ä°ú°¡°ø, ÇʱâüÀνĽýºÅÛ¿¹Á¦ / ÇʱâüÀνĿ¹Á¦SMO¾Ë°í¸®ÁòÀû¿ëÇϱâ, ·¹°í°¡°Ý¿¹ÃøÇϱâ, ±¹È¸ÅõÇ¥ÆÐÅϾ˾ƺ¸±â, ´º½º»çÀÌÆ®¿¡¼Å¬¸¯½ºÆ®¸²¸¶ÀÌ´×Çϱ⠵î |
6°³¿ùÁÖÂ÷ | µö·¯´×½Ç¹« | Àΰø´º·± / ÇÕ¼º°ö½Å°æ¸Á, SpeechtoText¹×TexttoSpeech, VisualRecognition, ElectionInsights¾ÖÇø®ÄÉÀ̼ÇÄÚµåºÐ¼®, NYCSchoolFinder¾ÖÇø®ÄÉÀ̼ÇÄÚµåºÐ¼® |
---|