2025년, 코딩은 선택이 아닌 필수!

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

2024/08 19

2025학년도 세명컴퓨터고등학교 신입생 모집요강

1. 모집 학과 및 정원학과학급수모집정원일반전형특별전형미래인재남ㆍ여남ㆍ여남ㆍ여1스마트보안솔루션과3541532모빌리티메이커과2401393인공지능소프트웨어과2361354게임소프트웨어과236135계91664162※ 모집 정원은 추후 변경될 수 있음※ 특별전형 모집인원 미달 시 일반전형에서 충원함 2. 모집 지역- 전국※ 본교는 기숙사가 없으므로 통학 거리·시간을 고려하여 지원 3. 지원 자격가. 공통 및 일반전형1) 중학교 졸업예정자2) 중학교 졸업자 또는 중학교 졸업과 동등 이상의 학력이 있다고 인정된 자(초?중등교육법 시행령 제97조)※ 본교는 전국을 모집지역으로 정하는 고등학교이므로 출신중학교 소재지 및 거주지의 제한을 받지 않음 나. 특별전형1) 미래인재 전형: 취업·창업 의지가 명확하고 성장 가능성,..

2024 제 3회 청소년 IT경시대회

2024 제3회 청소년 IT경시대회가 아래와 같이 개최됩니다.​접수기간 : 2024.08.26(월) ~ 9.22(일) (접수비 40,000원)추가접수 : 2024.09.23(월) ~ 9.26(목) (접수비 50,000원);대회개최 : 2024.09.28(토)가채점결과 : 2024.10.01(화) 18:00 이후최종결과 : 2024.10.07(월) 18:00 이후 개최일 시간 운영:프로그래밍 언어 (C언어) 부문 (초.중.고) ― 9:00 ~ 11:00프로그래밍 언어 (Python) 부문 (초.중.고) ― 11:30 ~ 13:30알고리즘 부문 (초.중.고) ― 14:00 ~ 17:30데이터분석 부문 (통합) ― 14:00 ~ 16:00실감형콘텐츠 부문 (통합) ― 14:00 ~ 15:20참가자격 및 제한대..

7.2 Convolution Layer 실습

머신러닝 목차 - https://wondangcom.tistory.com/2769 머신러닝 목차머신러닝1. 머신러닝 소개1.1 인공지능이란(혼공머신) - 4차산업 혁명 시대에 꼭 필요한 인공지능에 대해 알아 보자.링크 :  https://wondangcom.tistory.com/2771(2024.3.7) 1.1 인공지능이란목표 4차 산업 혁wondangcom.tistory.com CNN이란 이미지 분류에 많이 사용되며 Convolution Layer,Pooling Layer,Fully Connected Layer로 구성된다.Convolution,Pooling Layer를 이용한 특징을 추출한다.사람이 고양이를 보면 눈에서 고양이를 인식하는 뉴런층이 활성화 되어 대뇌에 정보를 전달하는 것과 같은 원리로 C..

코드마스터 2024 개최 안내

"코드마스터 2024"에 대해 안내 드립니다. 송도고등학교가 주최하고, 작년에 이어 두 번째 개최입니다.https://boj.kr/songdo2023 에서 작년 문제들, 대회 진행 기록, 해설지까지 확인하실 수 있습니다. 올해도 작년처럼 solved.ac 기준 브론즈~다이아 수준의 다양한 난이도의 문제가 출제될 예정입니다. 대회의 이름은 "코드마스터 2024"이고, 8월 31일에 송도고에서 진행합니다.  개최일시 : 2024년 8월 31일 토요일 오후 2:00 ~ 5:00장소 : 송도고등학교대회 방식 : 백준 온라인 저지 사이트를 활용한 오프라인 대회신청기간 : 2024년 8월 22일부터 선착순~  작년 대회 사진

7.1 CNN이란?

머신러닝 목차 - https://wondangcom.tistory.com/2769 머신러닝 목차머신러닝1. 머신러닝 소개1.1 인공지능이란(혼공머신) - 4차산업 혁명 시대에 꼭 필요한 인공지능에 대해 알아 보자.링크 :  https://wondangcom.tistory.com/2771(2024.3.7) 1.1 인공지능이란목표 4차 산업 혁wondangcom.tistory.com CNN이란CNN은 Convolutional Neural Network의 약자로, 이미지 처리와 컴퓨터 비전 분야에서 주로 사용되는 딥러닝 모델이다. 이 모델은 이미지의 공간 정보를 유지한 채로 학습을 진행하며, 여러 개의 필터를 사용하여 이미지의 특징을 추출한다. 각 필터는 입력 이미지의 특정한 부분을 슬라이딩하면서 특징을 잡아..