[정보처리기사] 실기 기출문제(2023) 풀이 C언어

문제 출처: https://newbt.kr/%EC%8B%9C%ED%97%98/%EC%A0%95%EB%B3%B4%EC%B2%98%EB%A6%AC%EA%B8%B0%EC%82%AC+%EC%8B%A4%EA%B8%B0 뉴비티 기출문제 문제은행 - 완전 새로운 CBT, iBT 문제풀이 시스템 기사, 공무원, 공인중개사 등 로그인 필요 없는 수백가지 시험 기출문제 문제은행 시험 자격증 족보 2024년 최신 newbt.kr https://www.youtube.com/watch?v=L7-_T6IliK8&t=373 2023년 3회_1 #include int complete(int n) { int sum = 0; for(int j = 1; j

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• · 2024. 4. 22.
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[정보처리기사] 실기 기출문제(2023-2020) 풀이 Python

문제 출처: https://newbt.kr/%EC%8B%9C%ED%97%98/%EC%A0%95%EB%B3%B4%EC%B2%98%EB%A6%AC%EA%B8%B0%EC%82%AC+%EC%8B%A4%EA%B8%B0 뉴비티 기출문제 문제은행 - 완전 새로운 CBT, iBT 문제풀이 시스템 기사, 공무원, 공인중개사 등 로그인 필요 없는 수백가지 시험 기출문제 문제은행 시험 자격증 족보 2024년 최신 newbt.kr 2023년 3회 x, y = input("x, y의 값을 공백으로 구분하여 입력: ").split() print("x의 값:", int(x)) print("y의 값:", int(y)) #실행결과 x, y의 값을 공백으로 구분하여 입력: 5 10 x의 값: 5 y의 값: 10 2023년 2회 b = ..

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• · 2024. 4. 22.
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[KT AIVLE] IT 트렌드 · DX 스터디 5, 7회차 클라우드 컴퓨팅

클라우드 컴퓨팅인터넷을 통해 서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워킹, 소프트웨어, 분석 및 인공지능 기술 등의 컴퓨팅 서비스를 제공하는 모델을 말합니다. 기업이나 개인은 필요한 서비스를 인터넷을 통해 구독하거나 요청하는 방식으로 사용할 수 있습니다. 이는 사용자가 자체적으로 인프라를 구축하고 유지하는 데 필요한 비용과 복잡성을 줄여주며, 필요한 만큼의 자원을 즉시 확보할 수 있는 장점을 가지고 있습니다.  클라우드 컴퓨팅의 핵심기술가상화(Virtualization)가상화는 하나의 물리적인 서버에서 가상의 컴퓨팅 환경을 통해 여러 개의 운영 체제를 동시에 시뮬레이션 할 수 있도록 하는 기술입니다.가상화 기술 이전에는 하나의 하드웨어에 하나의 운영체제 위로 하나의 어플만 쌓아서 운영할 수 있었던 것에 비해..

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• · 2024. 4. 14.
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[KT AIVLE] DX트랙 딥러닝(8주차) 복습(딥러닝 기초: Regression, 이진분류, 다중분류)

딥러닝 기초 복습머신러닝 정리 알고리즘 평가 지표 딥러닝 개념인공 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하고 데이터를 분석하는 기술스케일링 필수 가중치 조정 조금씩 가중치(weight)를 조정하며 지정한 횟수나 더 이상 오차가 줄지 않을 때까지 오차 확인 이를 학습이라고 함(가장 적합한 가중치를 찾는 과정) 학습 절차가중치에 초기값 할당예측 결과 출력오차 계산(MSE)오차를 줄이는 방향으로 가중치(weight) 조정(가중치 = 파라미터)1번으로 올라가 반복(max iteration에 도달)loss function: 오차계산optimizer: 가중치 조절learning_rate: 학습율 결정epoch: 반복횟수 딥러닝 모델링1. Regression 스케일링# 스케일러 선언 scaler = MinMaxScal..

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• · 2024. 4. 13.
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[KT AIVLE] KT 에이블스쿨 5기 DX트랙 7, 8주차 후기(3차 미니프로젝트, 코딩마스터스)

7, 8주차 (4월 1일 ~ 5일, 4월 8일 ~ 12일) 3차 미니프로젝트(4월 4일 ~ 9일) 4월 4일부터 9일까지 3차 미니프로젝트가 진행되었습니다! 이번 미니프로젝트는 두 번에 걸쳐 나누어서 진행되었는데 4, 5일에는 스마트폰 센서 데이터 기반으로 행동을 분류하는 주제, 8, 9일에는 신규 임대 아파트의 주차 수요를 예측하는 주제였습니다. 첫 번째 주제에서는 데이터에 대한 이해가 많이 부족한 상태에서 주어진 문제들 풀기에 급급하다 보니 내용도 제대로 파악하지 못하고 체계가 잘 잡혀있지 않아 많이 헤맸던 거 같습니다. 이에 조원들과 얘기 나눠본 결과 두 번째 주제 진행 전에 데이터에 대한 이야기를 먼저 적극적으로 나누어 도메인 지식을 쌓은 후 프로젝트를 진행하는 방향으로 결정이 되었습니다! 확실히..

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• · 2024. 4. 13.
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[KT AIVLE] DX트랙 머신러닝(7주차) 복습(비지도학습: 차원 축소, 클러스터링)

머신러닝 복습비지도학습레이블이나 명시적인 결과 없이 입력 데이터의 구조나 패턴을 발견하고 모델링하는 방법비지도 학습만으로 끝나지 않고 후속 작업 필요차원 축소: 고차원 데이터를 축소하여 새로운 feature 생성Clustering: 고객별 군집 생성이상탐지: 정상 데이터 범위 지정 1. 차원 축소고차원 데이터는 많은 특성(feature)을 가지고 있기 때문에 데이터를 시각화하거나 분석하기 어려움또한, 차원이 증가함에 따라 데이터의 복잡성도 증가 및 학습 알고리즘의 성능이 저하됨(차원의 저주)따라서 차원 축소는 데이터의 복잡성을 줄이고 효율적인 분석을 가능하게 함ex) 주성분 분석(PCA), t-SNE 주성분 분석(PCA)데이터를 새로운 축으로 변환하여 가장 많은 분산을 보존하는 주성분을 찾아내는 방법스케..

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• · 2024. 4. 4.
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