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본 포스팅은 Stanford University School of Engineering의 CS234n: Reinforcement Learning을 수강하고 공부한 내용을 정리하기 위한 포스팅입니다. https://web.stanford.edu/class/cs234/ CS234: Reinforcement Learning Winter 2026Credit/No Credit Enrollment If you're enrolled in the class on credit/no credit status, you will be graded on work as usual per standard Stanford rules. The only distinction with those taking the class for le..

본 포스팅은 Stanford University School of Engineering의 CS234n: Reinforcement Learning을 수강하고 공부한 내용을 정리하기 위한 포스팅입니다. https://web.stanford.edu/class/cs234/ CS234: Reinforcement Learning Winter 2026Credit/No Credit Enrollment If you're enrolled in the class on credit/no credit status, you will be graded on work as usual per standard Stanford rules. The only distinction with those taking the class for le..

본 포스팅은 인하대학교 이용우 교수님의 ICE4020 정보보호론을 수강하고 공부한 내용을 정리하기 위한 포스팅입니다. (교재: Security in Computing, 5th/6th Ed., Charles P. Pfleeger) 1. Computer Security DefinitionComputer security는 컴퓨터 시스템의 자산 (Assets)을 보호하는 것으로 정의된다.Hardware: 컴퓨터, 디스크 드라이브, 메모리, 프린터, 네트워크 장비Software: OS, 유틸리티 (백신), 사용 애플리케이션, 개인 애플리케이션Data: 문서, 사진, 음악/영상, 이메일 2. Vulnerability, Threat, Attack, ControlVulnerability (취약점): 보안 시스템의..

본 포스팅은 Stanford University School of Engineering의 CS234n: Reinforcement Learning을 수강하고 공부한 내용을 정리하기 위한 포스팅입니다. https://web.stanford.edu/class/cs234/ CS234: Reinforcement Learning Winter 2026Credit/No Credit Enrollment If you're enrolled in the class on credit/no credit status, you will be graded on work as usual per standard Stanford rules. The only distinction with those taking the class for le..

### **와인 데이터를 활용한 와인 품질 예측**---- 도메인 : 품질 관리(QC)- 목 표 : 와인의 품질을 예측하는 인공지능모델 개발- 와인 도매업체인 C사에서 수입하는 와인 품질이 경쟁사 와인 품질 대비 떨어진다는 평가를 받으며 매출이 감소하고 있다.- 계속되는 매출 부진을 만회하기 위해, C사 품질관리팀장은 수십년간 축적된 공신력 있는 와인평론가의 와인 평가 데이터를 활용해서 '와인품질등급'을 예측하는 인공지능 모델을 도입하려고 한다.- C사는 브랜드파워가 있기 때문에, 인공지능을 활용해서 '와인품질등급'의 정확도가 개선되어 고품질의 와인만 선별하여 수입하면 매출이 빠르게 회복될 것으로 기대하고 있다.---#### **[유의사항]**- 각 문항의 답안은 반드시 *'#여기에 답안코드를 작성하고..

### **내비게이션 주행데이터를 이용한 목적지 예상 도착시각 개선**---- 도메인 : 운송- 목 표 : 자동차 내비게이션의 목적지 도착시간을 예측하는 인공지능모델 개발- A사의 자동차 내비게이션이 경쟁사 상품에 비해 목적지 예상 도착시간(ETA : Estimated Time of Arrival)의 정확도가 떨어진다는 평가를 받으면서 판매량이 줄어들고 있다.- 계속되는 판매량 부진을 만회하기 위해, A사 서비스개발팀장은 내비게이션 서비스를 하며 축적한 이용자의 주행데이터를 활용해서 '목적지 예상도착 시간'을 예측하는 인공지능 모델을 도입하려고 한다.- A사는 브랜드파워가 있기 때문에, 인공지능을 활용해서 '목적지 예상 도착시간'의 정확도가 개선되면 자사 내비게이션의 판매량이 빠르게 회복될 것으로 기대..

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