본문 바로가기

(2401034)[컴퓨터공학/SW/IT 탐구주제] ***학습 과정에서 보상 누적 체계의 기초가 되는 ‘*** 방정식’에 대한 탐구 (수학교과 연계 가능/ 독서탐구 추천)

2024.01.29. 오후 6:40

- 탐구주제 미리보기 -

결제이후 탐구세부주제 + 세특가이드 및 탐구 이유 + 참고자료(논문 도서)를 모두 확인할 수 있습니다.

*탐구주제와 함께 적혀있는 학과는 역대 합격자의 지원 학과를 의미합니다.

탐구 주제

***학습 과정에서 보상 누적 체계의 기초가 되는 ‘***방정식’에 대한 탐구

연계과목 or 진로

컴퓨터공학/SW/IT

관련 키워드 : 기계학습, 보상

1) 기계학습 : 컴퓨터 프로그램데이터와 처리 경험을 이용한 학습을 통해 정보 처리 능력을 향상시키는 것 또는 이와 관련된 연구 분야.

기계 학습은 자율 주행 자동차, 필기체 문자 인식 등과 같이 알고리즘 개발이 어려운 문제의 해결에 유용하다.

대부분의 기계 학습은 다수의 파라미터로 구성된 모델을 이용하며, 주어진 데이터로 파라미터를 최적화하는 것을 학습이라고 한다.

2) 보상 : 특정 행동에 대하여 그 행위자에게 주어지는 긍정적이거나 매력적인 모든 형태의 대가이다. 학습이론으로 말하면 보상은 긍정적 행동을 일으키는 정적 강화인자라 할 수 있다. 대가는 금전적 혜택 등과 같은 물질적인 것일 수도 있고 칭찬하기, 인정하기 및 감사의 표시 등과 같은 비물질적인 것일 수도 있다. 흔히 특정한 행동에 뒤따르는 보상은 강화기능을 하게 되어 그 이후에도 유사한 상황에서 그 행동을 하게 될 발생 가능성을 증가시킨다.

자료구성 (유료 결제 후 확인하실 수 있습니다)

1) 탐구주제 위 미리보기 주제보다 더 구체적일 수 있습니다.

2) 탐구동기 및 세특 기재 전략 (기재 전략 부분은 탐구 주제에 맞춰 작성되어 있습니다)

3) 참고자료 학술 논문, 도서, 기사칼럼, 강의영상, 게시물 등 보고서 작성 시 참고 자료 및 링크

* 세특구원자 구매건 관련 모든 문의는 톡톡상담 채팅을 통해 이뤄지며

별도의 유선상담 업무는 진행되지 않습니다.

* 탐구동기 및 세특 기재 전략은 학교 제출용 자기평가서에 활용할 수 있습니다.

* 추천 주제에서 새롭게 학습된 내용만 추가하면 나만의 세특이 완성됩니다.

(심화탐구 연결방법, 주제가 겹치지 않는 법 등 강의 내용이 포함됩니다)

보고서 작성하러 GOGO ~

(결제 후 탐구주제 및 자료, 세특 예시 문구 등이 모두 노출되므로 환불 불가)

많이 본 콘텐츠

전일 00시~24시까지 집계한 결과입니다.