2025년, 코딩은 선택이 아닌 필수!

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

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2.1 데이터 다루기 - 데이터 전처리 필요성

목표 데이터를 훈련하기 전에 왜 전처리를 수행해야 하는지 원리를 깨닫는다. 머신러닝 목차 - https://wondangcom.tistory.com/2769 머신러닝 목차 머신러닝 1. 머신러닝 소개 1.1 인공지능이란 (혼공머신) - 4차산업 혁명 시대에 꼭 필요한 인공지능에 대해 알아 보자. 링크 : https://wondangcom.tistory.com/2771(2024.3.7) 1.2 머신러닝을 사용하는 이유 (핸 wondangcom.tistory.com 이번 시간에는 도미와 빙어 데이터를 최근접 이웃 모델로 분류하는 모델을 만들어 본다. 데이터 출처 : https://www.kaggle.com/datasets/vipullrathod/fish-market Fish Market Estimate th..

머신러닝 2024.05.02 8

2.7 년도와 월을 입력 받아 마지막 날짜 출력하기

2024.02.27 - [강의자료/코딩으로 즐기는 수학] - 코딩으로 즐기는 수학 자료 목차 코딩으로 즐기는 수학 자료 목차1. 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 목표리스트의 사용법에 대해 이해한다.  프로젝트 설명동화: “마법의 숲”한 번 더 생각해보자: 한 마을에 마법의 숲이 있다. 이 숲은 매년 2월에 마지막 날짜를 바꿔놓는다고 전해진다. 어떤 해는 2월이 29일까지, 어떤 해는 28일까지 있다고 한다.용감한 프로그래머의 모험: 용감한 프로그래머 엔트리는 이 마법 숲으로 들어가기로 결심했다. 그는 숲 속에서 윤년인지 ..

한과영 2025학년도 신입생 입학 장영실 전형 요강

학생선발 인재상수학 또는 과학 영역에서 탁월한 역량과 창의성을 갖춘 학생도전정신과 열정이 뛰어나고 꿈이 큰 학생자기주도적 학습 능력을 갖춘 인재로서 잠재 역량이 우수한 학생원칙을 준수하고 남을 배려하는 성숙한 품성을 지닌 학생향후 과학기술특성화 대학으로 진학하여 전주기적 영재교육을 받고자 하는 학생 모집 인원 및 지원 자격선발 인원지원 자격정원1)의 25% 이내중학교 재학생, 졸업생 또는 이에 상응하는 자격을 갖추고 수학 또는 과학 분야에서 뛰어난 재능과 잠재력이 있다고 인정되는 자로서 적격의 추천을 받은 자 장영실전형 전년 대비 주요 변경 사항구분2024학년도2025학년도지원 방식학교장 추천(2명)학교장 추천(3명)일반전형과의 관계중복 지원 불가,단, 장영실전형으로 추천된 자 중 일부(최대 150명)에..

2-4. 단어의 숲을 거닐다.

목차 - https://wondangcom.tistory.com/2797 프로그래밍언어 문법 목차I. 서론 1. 프로그래밍 언어 이론 1.1 프로그래밍 언어란? 프로그래밍 언어가 무엇인지 살펴 본다. 링크 - https://wondangcom.tistory.com/1615 1.1 프로그래밍 언어란? 목표 프로그래밍 언어가 무엇인지 알아wondangcom.tistory.com문제: “단어의 숲을 거닐다”당신은 단어의 숲을 탐험하는 여행자가 되었습니다. 이 숲에는 사용자가 생각하는 모든 단어들이 나무로 자라고 있습니다. 사용자는 마음속으로 어떤 단어를 생각하고, 당신의 프로그램은 그 단어를 입력받아 화면에 그대로 표시해야 합니다. 이 신비로운 숲을 탐험하기 위한 프로그램을 작성해 보세요.요구 사항:프로그램은..

2.1 데이터 다루기 - 산점도 그려 보기(캐글 데이터셋 남자와 여자 분류)

머신러닝 목차 : https://wondangcom.tistory.com/2769 머신러닝 목차머신러닝 1. 머신러닝 소개 1.1 인공지능이란 (혼공머신) - 4차산업 혁명 시대에 꼭 필요한 인공지능에 대해 알아 보자. 링크 : https://wondangcom.tistory.com/2771(2024.3.7) 1.2 머신러닝을 사용하는 이유 (핸wondangcom.tistory.com목표예측 후 산점도를 그려 보고 해당 위치에 예측 결과가 맞는지 살펴 보자. 데이터셋 출처 https://www.kaggle.com/code/raghadaymanalharbi/male-female-determination-knn-logistic-regression/input?select=Test+set.csv Male Fem..

머신러닝 2024.04.25 3