[컴공과][공동수학][대수][확통][미적분][세특][생기부]준비된 인재임을 보여줄 수 있는 주제와 예시 BEST5

소개

'세특... 대체 어떻게 채우는 건데?'라고 고민하고 있다면, 다음 세특 예시를 통해 나만의 매력적인 세특을 완성해보세요.

2026학년도 학종에서 다른 평가 요소들이 빠지면서 과세특의 중요도는 더욱 높아졌습니다. 하지만 공부로 바쁜 상황에서 따로 시간을 내어 세특을 꼼꼼하게 준비하는 것은 부담스러운 일입니다.

좀 더 효율적이고 효과적으로 세특을 작성하려면, 잘 작성된 세특 예시를 참고하여 모방하는 것이 좋습니다.

어디서부터 어떻게 준비해야 할지 막막한 학생들은 이 세특 예시를 참고하여 비슷하게 작성해보세요. 자신만의 색깔을 덧붙이면 매력적인 나만의 생기부를 완성할 수 있습니다.

이 자료에는 입학사정관에게 어떤 점을 어필할 수 있는지도 소개되어 있습니다. 이 점을 잘 고려하면 자신이 어떤 인재인지를 잘 보여줄 수 있는 탄탄한 생기부를 완성할 수 있습니다.

세특 예시뿐만 아니라, 매력적인 생기부를 만들 수 있는 심화 탐구 보고서도 준비되어 있습니다. 탐구 보고서 예시도 잘 활용하여 효율적으로 시간 관리를 해보세요.

목차

1. 딥러닝: 경사 하강법
1) 미적분 세특 예시
2) 왜 이 주제인가
3) 탐구 활동에 도움이 되는 자료

2. 구글 검색 원리: 베이즈 정리
1) 확률과 통계 세특 예시
2) 왜 이 주제인가
3) 탐구 활동에 도움이 되는 자료

3. 성적과 효능감의 상관관계: SAS ODA 프로그램
1) 공통수학, 확률과 통계 세특 예시
2) 왜 이 주제인가
3) 탐구 활동에 도움이 되는 자료

4. 수학 문제 해결: 프롬프트 엔지니어링
1) 공통수학 세특 예시
2) 왜 이 주제인가
3) 탐구 활동에 도움이 되는 자료

5. GAN으로 도형 이미지 생성
1) 공통수학, 기하 세특 예시
2) 왜 이 주제인가
3) 탐구 활동에 도움이 되는 자료

본문내용

교과
(수학)

과목
(미적분)

『세부 능력 및 특기 사항』
어떻게 기계가 스스로 학습하고 예측할 수 있는지에 대해 궁금증이 생겨, 신경망과 경사 하강법에 대해 탐구를 진행함.
간단한 신경망 모델을 설정하고, 경사 하강법을 수학적으로 설명하고, 파이썬을 사용하 여 경사 하강법 알고리즘을 작성함. 구현된 알고리즘을 사용하여 신경망을 분석하고, 다양한 학습 속도와 초기값을 사용하여 학습 결과가 어떻게 변하는지 확인함. 실험 결 과를 바탕으로 경사 하강법의 효율성을 평가하고, 발생한 문제점과 해결 방안을 도출 함.
신경망 학습과 경사 하강법의 중요성을 설명하는 보고서를 작성함. 신경망 모델 설정, 경사 하강법 알고리즘 설계 및 구현, 실험 방법에 대해 구체적으로 설명함. 실제 구현 된 경사 하강법 알고리즘을 시연하여 친구들에게 설명하고, 간단한 문제를 풀어보며 이해를 도움.
신경망을 사용한 다양한 응용 분야에서 경사 하강법의 적용 방법을 탐구를 진행하게 다고 밝힘. 인공지능과 머신 러닝 분야에서 수학적 원리를 활용하여 다양하고 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 키워나고 싶다고 함.

왜 이 주제인가?
신경망(neural networks)과 경사 하강법(gradient descent)에 대한 탐구는 컴퓨터공학의 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 데이터 과학 분야에서 필수적인 개념으로, 전공 적합성에서 높은 점수를 받을 수 있어요. 신경망 모델을 직접 설정하고, 알고리즘을 구현한 점은 단순 이론적 학습이 아니라 실제 컴퓨터공학에서 다루는 문제 해결 방식과 유사한 접근을 했다는 점에서 긍정적으로 평가될 수 있습니다.

탐구 활동에 도움이 되는 자료
<관련 도서>
- 챗 GPT로 대화하는 기술/ 박해선/ 한빛미디어

참고자료

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