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Level 1 : Lecture Note 에 있는 주요 개념을 설명할 수 있으며 예제 코드를 이해하고 재현할 수 있습니다.

신경망이 학습되는 메커니즘(순전파, 손실 계산, 역전파)에 대해 적절한 비유를 들어 설명할 수 있습니다.

1) 순전파 (Forward Propagation)
- 입력층 -> 은닉층의 연산(가중치-편향(가중합) 연산 + 활성화 함수) -> 출력층으로 값을 내보내는 과정

2) 손실 계산 (Loss Function)
- 출력값 + 데이터의 타겟값을 손실 함수에 넣어 손실(loss or error)를 계산
- MSE(Mean-squared error) CEE(Cross-entropy error)

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WRAP-UP
딥러닝: 하드웨어 상향(메모리, gpu) 빅데이터, 알고리즘 향상


PERCEPTRON:
 - an algorithm for supervised learning of binary classifiers
 - a type of linear classifier
 - 인간 뇌를 흉내내는 인공신경망 + 다양한 머신러닝 알고리즘 
 - 뉴런: 인간이 수행하는 생각하고 배우고 창조하고 기억하고 느끼고 아파하는 일에 관여함
 - 하나에 샘플이 어떤 클래스에 속해있는지 예측하는데 사용!!!

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def flatten_and_sort(array)
    array.flatten.sort
end

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1.  In your Company Database, add a table named:departments
Select * from departments;
+---------------+-------------------+------------------+
| depart_name   | employee_number   | departments_id   |
|---------------+-------------------+------------------|
| sales         | 10                | 1                |
| logistics     | 50                | 2                |
| HR            | 37                | 3                |
+---------------+-------------------+------------------+

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#1. we remember a is 1
#2. we remember b is 100
#3. we remember z is _____ (guess)
#4. we tell the user we are going to guess a number between "a" and "b"
#5. user chooses number
#6. we remember our guess is (a+b)/2
#7. tell the user that we are guessing the number "guess"
#8. user chooses yes/no
#9. If user chooses yes
    #then say we got it in z guesses

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1. Create a database: createdb company_database

2. Create a table: psql company_database

3. Add the following columns to the table, Use your best judgement for data types
Ruby
id (Primary Key)
full_name
salary
position

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var Kata;

Kata = (function() {
  function Kata() {}

  Kata.getVolumeOfCuboid = function(length, width, height)
  {return length * width * height};

  return Kata;