『Data Bonanza』

데이터분석/데이터분석준전문가 시험 일정 구분 회차 접수기간 수험표발급 시험일 사전점수발표 및 재검토 접수 결과발표 증빙서류 제출기간 데이터분석 전문가 제32회 필기 1.22~26 2.8 2.24(토) 3.15~19 3.22 - 실기 3.22~29 4.12 4.27(토) 5.17~21 5.24 5.24~31 제33회 필기 7.1~5 7.26 8.10(토) 8.30~9.3 9.6 - 실기 9.9~13 9.27 10.12(토) 11.1~5 11.8 11.8~15 데이터분석 준전문가 제40회 - 1.22~26 2.8 2.24(토) 3.15~19 3.22 - 제41회 - 4.8~12 4.26 5.11(토) 5.31~6.4 6.7 - 제42회 - 7.1~5 7.26 8.10(토) 8.30~9.3 9.6 - 제43회..

2024년 AI분야 국제공동연구 과제기획위원 공모 정보통신·방송 연구개발사업 내 AI분야 국제공연구 신규지원 대상 후보과제 기획을 위한 과제기획위원을 공모하오니 관심 있는 분의 많은 신청 바랍니다. ㅇ ‘24년도 AI분야 국제공동연구 신규 후보과제(안) 발굴 및 기획안(RFP 등) 마련 등 신규과제 기획을 위한 과제기획위원회 기획위원 공모 https://ezone.iitp.kr/common/anno/01/form.tab

간만에 흥미로운 책을 봤다. 요즘 반도체에 관심이 많아졌는데, 재밌게 봤다. 제목: 규석기 시대의 반도체 저자: 김태섭 출판사: 한국표준협회미디어 출판일: 2017년 6월 15일 http://www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?mallGb=KOR&ejkGb=KOR&linkClass=&barcode=9791160100105 규석기 시대의 반도체 - 교보문고 마법의 돌, 대한민국 5천만 반도체 지식 도서 | 규석기 시대를 사는 현대인의 필독서!대한민국 경제를 이끄는 힘! 우리 삶 모든 곳에 ‘반도체’가 숨어있다!4차 산업혁명의 ‘씨앗’이라 할 수 www.kyobobook.co.kr 출판된지 좀 된점이 아쉽다. 좀 많이 과거의 얘기를 하는 것 같다. 1. 자연상태..

대회명 농업 환경 변화에 따른 작물 병해 진단 AI 경진대회 배경 안녕하세요 여러분! 농업 환경 변화에 따른 작물 병해 진단 AI 경진대회에 오신 것을 환영합니다. 작물의 병해를 진단하고 병해 발생 원인을 찾는 것은 작물 재배에 있어 매우 중요한 일입니다. 작물의 병해를 AI 가 정확하고 손쉽게 진단해 준다면 작물을 재배하는 모두에게 큰 도움이 될 것입니다. 병해 피해를 입은 작물 사진과 작물의 생장 환경 데이터를 이용해 작물의 병해를 진단하는 AI 모델을 개발해주세요! 목적 "작물 환경 데이터"와 "작물 병해 이미지"를 이용해 "작물의 종류", "병해의 종류", "병해의 진행 정도"를 진단하는 AI 모델 개발 참가 대상 대한민국 거주중인 학생, 일반인 누구나 세부일정 데이터 샘플 공개 : 2022년 0..

한국동서발전은 빅데이터 분석 산업을 활성화하기 위해 발전소 운영 내부 데이터를 공개 설명하여 외부 전문가에게 분석의 기회를 제공하는 인공지능 경진대회를 시행합니다. 빅데이터 분석 전문가 및 업계와 학계의 많은 참여를 바랍니다. ● 모집기간: 21.10.25 ~ 21. 11. 21 ● 대회기간: 21. 11. 22 ~ 21. 12. 28 ● 대상 - 일반: 대학(원)생, 예비창업자 - 기업: 중소기업/벤처기업/스타트업 ● 참가형태: 개인 또는 팀 (인원 수 제한 없음) ● 진행 방식 - 과제1: 발전량 예측제도 참여를 위한 풍력 출력 예측 - 과제2: 복합화력 스팀터빈 계통 출력 및 성능 이상진단 ● 주최/ 후원: 한국동서발전, 대한산업공학회/ 한국인공지능협회, 한국Microsoft ● 과제1 - 최우수상..

머신러닝을 공부하면서 읽었던 원서를 추천하려고 한다. 미리 말씀드리지만, 수업이나 논문 등으로 억지로 읽거나, 초보자가 아니라면 쉽지 않은 책이다. 머신러닝을 공부하다가 나의 지적 수준과 한계를 테스트하고 싶을때 그때 한번 펴서 심화학습해보는 것을 추천드린다. (너무너무 두껍고 너무너무 어려운 내용이 많다) 밑에 나온 두 책은 머신러닝/데이터사이언스 를 전공하는 대학원생들은 한번쯤 들어봤고, 읽어봤을 것이라고 생각한다. 나같은 경우에는 머신러닝 과목을 Bishop의 교재로 학습하였고, 다행히 교수님이 축약해서 직접 만드신 PPT로 수업을 하셔 비교적 쉽게 접근할 수 있었다. (교수님 감사합니다ㅠㅠ) 1. Christopher Bishop - Pattern Recognition and Machine Lea..