±è¿µÆíÀÔ

¾î¼­¿Í!ÆíÀÔÀº óÀ½ÀÌÁö?
  • ±³¼ö
  • ±èÀÀ¼®ÀÇ [¼­¼ºÇÑÁß°æ ÆíÀÔ¿µ¾î] »óÀ§±Ç ³í¸® ¼¾ÄÄÅä´Ð ½ÉÈ­

  • ¿Ï°­

[¼­¼ºÇÑÁß°æ ÆíÀÔ¿µ¾î] »óÀ§±Ç ³í¸® ¼¾ÄÄÅä´Ð ½ÉÈ­

±³¼ö ±èÀÀ¼®±³¼ö Ȩ
°ú¸ñ ¿µ¾î ¿µ¿ª ³í¸®
ÇнÀ´Ü°è ½ÉÈ­ °­Á±¸¼º 60ºÐ/1ȸ, ÃÑ9ȸ
¼ö°­±â°£ 70ÀÏ ÇÒÀÎÇýÅÃ
[¼­¼ºÇÑÁß°æ ÆíÀÔ¿µ¾î] »óÀ§±Ç ³í¸® ¼¾ÄÄÅä´Ð ½ÉÈ­
131,000¿ø
±èÀÀ¼®ÀÇ ¼¾ÄÄÅä´Ð ½ÉÈ­Æí
14,000¿ø

ÃÑ °áÁ¦¿¹»ó ±Ý¾× : 0¿ø

·Î±×ÀÎÀ» ÇÏ¼Å¾ß È®ÀÎ °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. ´Ý±â
º¸³Ê½ºÄ³½Ã ±Ý¾× :   0 ij½Ã
  • ·Î±×ÀÎÀ» ÇÏ¼Å¾ß È®ÀÎ °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. ´Ý±â
  • °­ÁÂÁ¤º¸

    HOT KEY - ÇÕ°Ý AI, ÆíÀÔ¿µ¾î µö·¯´× - ÇÕ°Ý ¾Ë°í¸®Áò
    °­Á¹üÀ§ »óÀ§±Ç´ëÇÐ ÁýÁß°ø·« Deep-Learning °­ÁÂ
    °­ÁÂƯ¡ ¢Ã ÃÖ»óÀ§´ëÇÐ ±âÃâ°æÇ⠺м® (°í³­µµ ¹®Á¦ µö·¯´×)
    ¢Ã ÃÖ»óÀ§ ´ëÇÐ Á¤º¹À» À§ÇÑ ÇÁ·ÎÁ§Æ® °­ÀÇ!
    ¼ö°­´ë»ó - 2020 TOP10 ´ëÇÐ 1Â÷ Åë°úÀÚ
    - °øÀοµ¾î ¼ºÀû ¿ì¼öÀÚ
    - ¼ö´É ¿Ü±¹¾î 1~2µî±Þ
    - ¼öµµ±Ç ´ëÇÐ ÀçÇÐÁßÀÎ ¼öÇè»ý

    ±³ÀçÁ¤º¸

    ±³ÀçÁ¤º¸

    ±èÀÀ¼®ÀÇ ¼¾ÄÄÅä´Ð ½ÉÈ­Æí

    ±³Àçºñ14,000¿ø

    • ÀúÀÚ±èÀÀ¼®
    • ÃâÆÇ»ç±è¿µÆíÀÔ
    • »óÅÂÆǸÅÁß

    ¢Ã ³í¸® °íµæÁ¡ º¸Àå, °í³­µµ ³í¸® ¹®Á¦Ç®ÀÌ ±³Àç
    ¢Ã ³í¸®¿Ï¼º ¹®Á¦Áß ¹æÇ⼺°ú ³í¸®¼ºÀ» ¹°¾îº¸´Â º¯º°·Â¹®Á¦ À§ÁÖÀÇ ¸íÇ°°­Á ±³Àç
    ¢Ã »óÀ§±Ç ´ëÇÐ ÆíÀÔ ÇÕ°ÝÀÇ ²ÞÀ» ½ÇÇö½ÃÄÑ ÁÙ °í³­µµ ³í¸®Æí±³Àç

    °­ÀǸñÂ÷

    ¹øÈ£ °­ÀǸí ÀÚ·á °­Àǽ𣠸Àº¸±â
    1°­ [1-1] ¼¾ÄÄÅä´Ð ½ÉÈ­ 1°­ 39ºÐ
    2°­ [2-1] ¼¾ÄÄÅä´Ð ½ÉÈ­ 2°­ ~ 3°­ 101ºÐ
    3°­ [3-1] ¼¾ÄÄÅä´Ð ½ÉÈ­ 4°­ 54ºÐ
    4°­ [3-2] ¼¾ÄÄÅä´Ð ½ÉÈ­ 5°­ ~ 18¹ø 42ºÐ
    5°­ [4-1] ¼¾ÄÄÅä´Ð ½ÉÈ­ 5°­ 20¹ø ~ 6°­ 31¹ø (1) 74ºÐ
    6°­ [4-2] ¼¾ÄÄÅä´Ð ½ÉÈ­ 5°­ 20¹ø ~ 6°­ 31¹ø (2) 41ºÐ
    7°­ [5-1] ¼¾ÄÄÅä´Ð ½ÉÈ­ 7°­ ~ 8°­ 108ºÐ
    8°­ [6-1] ¼¾ÄÄÅä´Ð ½ÉÈ­ 9°­ 67ºÐ
    9°­ [6-2] ¼¾ÄÄÅä´Ð ½ÉÈ­ 10°­ 56ºÐ

    Àü±¹Åõ¾î ´ëÇÐÆíÀÔ ¼³¸íȸ ½ÅûÀÚ ¼ö

    1,056¸í

    3¿ù ¸ð°´ ¾ÓÄÚ¸£ ¼³¸íȸ

    ¿À´Ã ÇÏ·ç ¿­Áö ¾Ê±â x