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고려대학교 객체지향프로그래밍 A+ 기말고사 치팅시트

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최초등록일 2023.07.02 최종저작일 2023.06
고려대학교 객프 객체지향프로그래밍 치팅시트
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고려대학교 객체지향프로그래밍 A+ 기말고사 치팅시트
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    목차

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    본문내용

    Good programming language: fast(C better than Matlab), easy to use(Matlab better than C), “makes good software”
    -programming language theory
    -software engineering
    PLT: should be able to describe 1. Everything that a computer can do, 2. Exactly what programmers intend.
    Turing machine has an infinite tape, read/write/erase device, and state table, Turing complete or Turing equivalent, Real computer is a linear bounded register machine(거의 만족, RAM) 1. No problem since most languages are Turing complete.

    참고자료

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  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 프로그래밍 언어
      프로그래밍 언어는 컴퓨터 프로그래밍을 위한 인공 언어로, 다양한 종류의 프로그래밍 언어가 존재합니다. 각 언어는 고유한 문법과 특성을 가지고 있으며, 특정 분야나 용도에 적합하게 설계되어 있습니다. 프로그래밍 언어의 선택은 프로젝트의 요구사항, 개발자의 숙련도, 언어의 성능 및 생산성 등 다양한 요인에 따라 달라질 수 있습니다. 따라서 프로그래밍 언어에 대한 이해와 선택은 효율적인 소프트웨어 개발을 위해 매우 중요합니다.
    • 2. 프로그래밍 패러다임
      프로그래밍 패러다임은 프로그래밍 언어가 지원하는 프로그래밍 스타일과 접근 방식을 의미합니다. 대표적인 프로그래밍 패러다임으로는 절차적 프로그래밍, 객체 지향 프로그래밍, 함수형 프로그래밍 등이 있습니다. 각 패러다임은 고유한 특성과 장단점을 가지고 있으며, 문제 해결 방식과 코드 구조에 영향을 미칩니다. 프로그래밍 패러다임에 대한 이해는 다양한 문제 해결 방식을 익히고, 상황에 맞는 적절한 접근 방식을 선택할 수 있게 해줍니다. 따라서 프로그래밍 패러다임에 대한 학습은 프로그래밍 역량 향상에 중요한 역할을 합니다.
    • 3. Python 프로그래밍
      Python은 현재 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나로, 간단한 문법과 높은 가독성으로 인해 초보자들에게 인기가 많습니다. 또한 다양한 라이브러리와 프레임워크를 제공하여 웹 개발, 데이터 분석, 머신 러닝, 자동화 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. Python은 동적 타이핑, 객체 지향 프로그래밍, 함수형 프로그래밍 등 다양한 프로그래밍 패러다임을 지원하여 유연성이 높습니다. 이러한 특성으로 인해 Python은 초보자부터 전문가까지 다양한 개발자들에게 선호되는 언어로 자리잡고 있습니다.
    • 4. 기계 학습 모델
      기계 학습 모델은 데이터를 기반으로 학습하여 예측 및 의사 결정을 수행하는 알고리즘입니다. 대표적인 기계 학습 모델로는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 등이 있습니다. 각 모델은 데이터의 특성과 문제 유형에 따라 적합성이 다르며, 모델 선택 및 하이퍼 파라미터 튜닝이 중요합니다. 또한 데이터 전처리, 특성 엔지니어링, 모델 평가 등 전체적인 기계 학습 프로세스에 대한 이해가 필요합니다. 기계 학습 모델은 다양한 산업 분야에서 활용되고 있으며, 지속적인 연구와 발전을 통해 더욱 강력한 예측 및 의사 결정 도구로 발전할 것으로 기대됩니다.
    • 5. 딥러닝 모델 구현
      딥러닝은 인공 신경망 구조를 활용하여 복잡한 문제를 해결하는 기계 학습 기법입니다. 딥러닝 모델 구현을 위해서는 신경망 아키텍처 설계, 하이퍼 파라미터 튜닝, 데이터 전처리, 모델 학습 및 평가 등의 과정이 필요합니다. 다양한 딥러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 등)와 라이브러리를 활용하여 모델을 구현할 수 있으며, 문제 유형에 따라 합성곱 신경망, 순환 신경망, 변환기 등 적절한 모델 아키텍처를 선택해야 합니다. 또한 과적합 방지, 데이터 증강, 전이 학습 등의 기법을 활용하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 딥러닝 모델 구현은 복잡하지만, 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있어 지속적인 관심과 연구가 필요한 분야입니다.

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      Ai 리뷰
      이 문서는 프로그래밍 언어와 기계 학습 모델에 대한 전반적인 지식을 제공하고 있어 프로그래밍과 인공지능에 관심 있는 사람들에게 유용할 것 같습니다.

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