2025년, 코딩은 선택이 아닌 필수!

2025년 모든 학교에서 코딩이 시작 됩니다. 먼저 준비하는 사람만이 기술을 선도해 갑니다~

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1.4 머신러닝에서 사용되는 용어

목표 머신러닝에서 사용하는 기본 용어를 이해한다. 머신러닝 전체 목차 - https://wondangcom.tistory.com/2769 목차 머신러닝의 기본 용어 데이터: 머신러닝의 핵심은 데이터입니다. 데이터는 학습에 사용되는 정보를 나타냅니다. 이 데이터는 입력 또는 특성(feature)이라고도 불리는 여러 변수들로 구성되어 있습니다. 특성(Feature): 데이터의 특징이나 속성을 나타내는 변수를 말합니다. 예를 들어, 고객 데이터에서 나이, 성별, 소득 등은 특성이 될 수 있습니다. 머신러닝 모델은 이러한 특성들을 분석하여 패턴을 학습하고 예측합니다. 레이블(Label) 또는 타겟(Target): 지도 학습(Supervised Learning)에서는 각 데이터 포인트에 대해 예측하고자 하는 값을..

머신러닝 2024.03.28 4

2024년 제6회 한국코드페어 운영요강

2024년 제6회 한국코드페어 운영요강 ​ □ 개요 ㅇ (행사명) 2024년 제6회 한국코드페어 ㅇ (주제) "디지털 세상, 우리의 미래를 그리다" ㅇ (일시) 2024년 5월21일 ~12월 (예정) ㅇ (대상) 대한민국 국적의 청소년 ㅇ (주최/주관) 과학기술정보통신부/한국지능정보사회진흥원 ​ □ 프로그램 안내 한국코드페어 SW공모전, 해커톤 온라인SW공부방 트랙설명 ​ ​ 각 프로그램 별 세부 추진 요강은 첨부파일을 참고바랍니다. ※ 운영요강을 통해 공지된 내용 및 일정은 운영 상황에 따라 변경될 수 있습니다. ​ 2024년 제6회 한국코드페어 SW공모전 및 해커톤 관련 서식 안내(첨부파일 확인) SW공모전 및 해커톤 관련 서식은 분량, 폰트 등의 제한 이외의 사항은 자유롭게 수정이 가능합니다. 공모..

2.3 두 수의 교환

2024.02.27 - [강의자료/코딩으로 즐기는 수학] - 코딩으로 즐기는 수학 자료 목차 코딩으로 즐기는 수학 자료 목차 1. 알고리즘과 순서도 알고리즘이 무엇인지 살펴 본다 알고리즘을 순서도로 표현해 보는 방법에 대한 이해 이렇게 순서도로 표현한 알고리즘을 통해 간단한 프로그램을 엔트리로 구현해 본다. wondangcom.tistory.com 1. 목표 두 개의 변수 a,b 에 들어 있는 값을 서로 바꾸는 방법에 대한 이해 어떤 경우에 a,b 의 값을 바꿔서 처리해야 할지 고민해 보기 2. 프로젝트 설명 컵 A 와 B 에 내용물(색상표시)를 넣어 놓는다. 빈 컵 C를 준비한다. A의 내용물을 C에 넣는다. B의 내용물을 A에 넣는다. C의 내용물을 B에 넣는다. 3. 순서도 4. 코딩 - 엔트리봇 ..

2. 입력과 출력

목표 프로그래밍 언어별로 입력과 출력하는 방법에 대해 숙지한다. 1. C언어 문법 입력과 출력은 프로그램과 사용자 간의 상호 작용을 가능하게 하는 중요한 부분이다. 사용하는 함수 입력 : scanf 출력 : printf 1.1 출력(printf) 화면에 데이터를 출력하는데 사용된다. 이 함수는 다양한 형식 지정자를 사용하여 변수의 값을 문자열 형태로 출력 할 수 있다. 예를 들어 %d는 정수,%f는 실수,%c는 문자를 나타낸다. // 정수 출력 예 int number = 10; printf("Number is %d\n", number); // 실수 출력 예 double pi = 3.14159; printf("Pi is approximately %.2f\n", pi); 1.2 입력(scanf) 사용자로부터..

1.3 머신러닝 시스템의 종류

목표 머신러닝 시스템의 종류를 살펴 보고 지도학습과 비지도학습의 차이에 대해 확인하자. 머신러닝 전체 목차 - https://wondangcom.tistory.com/2769 목차 1. 훈련 지도 방식에 의한 분류 1.1 지도 학습 지도 학습은 입력 데이터와 해당 데이터에 대한 정답(레이블)이 함께 주어지는 학습 방식. 주로 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제에 사용된다. 대표적으로 의료 진단, 스팸 메일 필터링 등이 있다. 1.2 비지도 학습 비지도 학습은 정답이 주어지지 않은 데이터를 사용하여 학습하는 방식. 데이터의 패턴이나 구조를 찾는 데 사용된다. 대표적으로 군집화(Clustering)와 차원 축소(Dimensionality Reduction) 등이 있다. 예를 ..

머신러닝 2024.03.21 7