# data[].attributes.headline
1. AI시대에 수학이 어떻게 쓰일까요? 어떤 수학이 쓰일까요?

# data[].attributes.subject
1. AI시대에 수학이 어떻게 쓰일까요? 어떤 수학이 쓰일까요?

# data[].attributes.body
이진법 같은 걸로 쓸거 같아요.
이유: 예를 들어 0이면은 그 파일을 열지 않고 1같은 걸 누르면 그 파일을 여는 그런 방식 일거 같아요

# data[].attributes.headline
AI시대에 수학이 어떻게 쓰일까요?어떤 수학이 쓰일까요?

# data[].attributes.subject
AI시대에 수학이 어떻게 쓰일까요?어떤 수학이 쓰일까요?

# data[].attributes.body
컴퓨터가 0과1을 사용하는 것처럼 AI도 0과1의 이진법을 사용할 것 같습니다.또 AI는 예측도 하기 때문에 통계나 예측 관련의 함수도 사용할 것 같습니다.

# data[].attributes.headline
AI시대에 수학이 어떻게 쓰일까요? 어떤 수학이 쓰일까요?

# data[].attributes.subject
AI시대에 수학이 어떻게 쓰일까요? 어떤 수학이 쓰일까요?

# data[].attributes.body
AI시대에서 코딩, 가능성의 계산, 거리, 속도 등의 값을 구하는 부분에서 수학이 쓰일 것 같다. 확률, 사칙연산, 방정식, 함수 등등의 수학이 쓰일 것 같습니다.

# data[].attributes.headline
AI시대에 수학이 어떻게 쓰일까요? 어떤 수학이 쓰일까요?

# data[].attributes.subject
AI시대에 수학이 어떻게 쓰일까요? 어떤 수학이 쓰일까요?

# data[].attributes.body
AI시대에는 기계학이 발전할 것이므로 기계와 컴퓨터, AI와 관련된 수학이 쓰일 것이다. 이진법보다 더 효율적인 방법이 발명될 수도 있다. 특히 통계나 그래프, 함수 부분의 수학이 많이 쓰이고 발전될 것이다.

# data[].attributes.headline
어떤 일을 예측 할 때 쓰일 것 같다.

# data[].attributes.subject
어떤 일을 예측 할 때 쓰일 것 같다.

# data[].attributes.body
사고력 수학

# data[].attributes.headline
컴퓨터에 관련이 있기 때문에 이진법을 쓸것같다

# data[].attributes.subject
컴퓨터에 관련이 있기 때문에 이진법을 쓸것같다

# data[].attributes.headline
이진법을 사용해서 AI를 만들것 같다.

# data[].attributes.subject
이진법을 사용해서 AI를 만들것 같다.

# data[].attributes.body
왜냐하면 지금 컴퓨터나 TV, 핸드폰도 이진법을
사용하기 때문이다.

# data[].attributes.headline
AI시대에 수학이 어떻게 쓰일까요? 어떤 수학이 쓰일까요?

# data[].attributes.subject
AI시대에 수학이 어떻게 쓰일까요? 어떤 수학이 쓰일까요?

# data[].attributes.body
컴퓨터 언어인 이진법을 써야할 것 같습니다.
왜냐하면 AI는 컴퓨터와 연관이 있기 때문에 이진법을 잘 알아야 될 것 같고, 많이 이용이 될 것 같기 때문입니다.

# data[].attributes.headline
AI시대에 수학이 어떻게 쓰일까요? 어떤 수학이 쓰일까요?

# data[].attributes.subject
AI시대에 수학이 어떻게 쓰일까요? 어떤 수학이 쓰일까요?

# data[].attributes.body
AI가 일이 일어나는 경우의 횟수를 아는데 쓰일 것 같다. 예를 들어 한 사람이 오토바이를 타는데 오토바이를 타는 사람이 몇분이나 몇초 후에 어떤 일이 일어나는지 미리 예측해 그 사람에게 알려줘 사고나 위험을 피하게 해줄 것이다. 미래를 예측하는데 쓰일 것이다.

# data[].attributes.body
AI시대에는 사람들의 편안함을 따져야 하므로 각각의 신체 조건 등을 조사하고 가구를 만들 거나 사람들에게 잘 맞는 전자기기 등을 만드는 데 사용될 것 같다

# data[].attributes.body
AI가 알고리즘을 만들떄, 수학을 이용해 만들 것이다.

# data[].attributes.body
아마도 AI를 코딩할 때 사용하는 2진법같은 곳에도 수학이 쓰일 겄 같습니다 왜냐하면 2진법은 수학과 밀접한 연관이 있기 때문입니다

# data[].attributes.headline
만약에 쓰인다면 AI는 많은 데이터를 깊이 분석하기 위해 숨겨진 다양한 레이어를 가진 신경망들을 이용할 것 같습니다.그리고 점진적인 학습을 통해 자신의 데이터가 프로그래밍을 하도록 지원할 것 같습니다.

# data[].attributes.subject
만약에 쓰인다면 AI는 많은 데이터를 깊이 분석하기 위해 숨겨진 다양한 레이어를 가진 신경망들을 이용할 것 같습니다.그리고 점진적인 학습을 통해 자신의 데이터가 프로그래밍을 하도록 지원할 것 같습니다.

# data[].attributes.headline
1. AI시대에 수학이 어떻게 쓰일까요? 어떤 수학이 쓰일까요?

# data[].attributes.subject
1. AI시대에 수학이 어떻게 쓰일까요? 어떤 수학이 쓰일까요?

# data[].attributes.body
1. 이진법이 쓰인다.
왜냐하면 컴퓨터가 이진법을 쓴다고 했기 때문에 AI도 이진법이 쓰일 것이다.
2. 함수가 쓰인다.
왜냐하면 계속 똑같이 반복되는 코드를 함수를 써서 코드 수를 줄일수 있기 때문이다.

# data[].attributes.headline
2. 넷플릭스 창업계기, 넷플릭스가 어떤 회사인지, CEO는 어떤 분인지를 알아봤습니다. 영재친구들의 느낀 점을 적어봅시다.

# data[].attributes.subject
2. 넷플릭스 창업계기, 넷플릭스가 어떤 회사인지, CEO는 어떤 분인지를 알아봤습니다. 영재친구들의 느낀 점을 적어봅시다.

# data[].attributes.headline
넷플릭스 창업계기, 넷플릭스가 어떤 회사인지, CEO는 어떤 분인지를 알아봤습니다. 영재친구들의 느낀 점을 적어봅시다.

# data[].attributes.subject
넷플릭스 창업계기, 넷플릭스가 어떤 회사인지, CEO는 어떤 분인지를 알아봤습니다. 영재친구들의 느낀 점을 적어봅시다.

# data[].attributes.body
넷플릭스라는 회사가 설립된 계기와 블록버스터를 상대로 성공한 부분이 인상 깊었다. 해이스팅스가 인공지능과 수하글 상용해서 회사를 성공시킨 것으로 수학의 중요성을 느꼈다.

# data[].attributes.headline
넷플릭스 CEO인 리드 헤이스팅스는 지금 사람들이 하는 것을 따라하지 않고, 미래를 보고 성공적인 사업을 성공할 수 있다는 것을 느꼈다.

# data[].attributes.subject
넷플릭스 CEO인 리드 헤이스팅스는 지금 사람들이 하는 것을 따라하지 않고, 미래를 보고 성공적인 사업을 성공할 수 있다는 것을 느꼈다.

# data[].attributes.body
1. TV같은 걸로 드라마 같은 것을 보면 항상 하이라이트를 남기고 계속 기다리게 데는데 넷플릭스가 있으면 몰아 볼수 있다는 것이 신기했다.
2. 가끔 학원 스캐줄 때문에 보고 싶은 것을 못 본적이 있는데 넷플릭스가 있으면 그냥 시간날 때마다 볼수 있다는 것이 인상 깊다
.

# data[].attributes.headline
넷플릭스 창업계기, 넷플릭스가 어떤 회사인지, CEO는 어떤 분인지를 알아봤습니다. 영재친구들의 느낀 점을 적어봅시다.

# data[].attributes.subject
넷플릭스 창업계기, 넷플릭스가 어떤 회사인지, CEO는 어떤 분인지를 알아봤습니다. 영재친구들의 느낀 점을 적어봅시다.

# data[].attributes.body
넷플릭스는 회원들에게 많은 동영상과 비디오를 한꺼번에 제공하고, 작은 기업에서 크게 발전한 것을 보니 열정이 많은 것 같다. 또 자신이 직접 기업을 세워 성공하고 직접 알고리즘을 만든 것에 대해 대단하게 느꼈다.추가로 이번 기회를 통해 수학이 많은 곳에서 사용된다는 것을 알았다.

# data[].attributes.headline
넷플릭스 창업계기, 넷플릭스가 어떤 회사인지, CEO는 어떤 분인지를 알아봤습니다. 영재친구들의 느낀 점을 적어봅시다.

# data[].attributes.subject
넷플릭스 창업계기, 넷플릭스가 어떤 회사인지, CEO는 어떤 분인지를 알아봤습니다. 영재친구들의 느낀 점을 적어봅시다.

# data[].attributes.body
NETFLIX의 CEO가 수학과 인공지능과를 공부했다는 것이 놀라웠다. 끝까지 포기하지 않고 경쟁사들을 아기려고 노력했던 리드 헤이스팅스가 대단하다. 나라면 블록버스터라는 거대한 경쟁사를 이기지 못할 거라고 생각했을 것도 같다. 회사를 키우려면 수학이 정말 중요하다는 것을 느꼈다. 나도 나중에 어른이 되어 성공하려면 미래에 더 중요하게 널리 쓰일 수학을 전공하는 것이 좋겠다는 생각이 들었다.

# data[].attributes.headline
넷플릭스& 리드 헤이스팅스 

# data[].attributes.subject
넷플릭스& 리드 헤이스팅스 

# data[].attributes.body
넷플릭스의 장점
-한번에 많은 양의 영화&드라마들을 시청 가능
-어느 곳에 있든, 동시에 버퍼링없이 시청 가능
-자신이 원하는 영화&드라마들을 자신이 원하는 시간에 시청 가능!
그리고 우리가 시청하기 전에 했었던 사업의 방법-직접 DVD나 비디오들을 배달해주는 방법
메르스나 코로나 같은 바이러스가 사회에 발생되면서 사회석 환경에 영향을 끼치기 시작했을때부터 그것을 고려하여서 제작하며 사업한 리드 헤어스팅스가 멋지다

# data[].attributes.body
넷플릭스 같은 독창적인 아이디어를 이용하고 블록버스터 같은 기업에 굴복하지 않았기에 사업을 성공할 수 있었다

# data[].attributes.headline
넷플릭스 창업계기, 넷플릭스가 어떤 회사인지, CEO는 어떤 분인지를 알아봤습니다. 영재친구들의 느낀 점을 적어봅시다.

# data[].attributes.subject
넷플릭스 창업계기, 넷플릭스가 어떤 회사인지, CEO는 어떤 분인지를 알아봤습니다. 영재친구들의 느낀 점을 적어봅시다.

# data[].attributes.body
영상을 보고 넷플릭스가 블록버스터 회사를 상대로 자신의 전공인  수학과 인공지능을 사용하여 블록버스터와는 다르게 직접 배송도 해주고 영화 점수를 평가하는 활동을 한 것이 대단했습니다. 또 리드 헤이스팅스가 사진으로 볼 때는 점잖아 보였지만 실제로 보니 정말 활기찬 것 같아서 좋았습니다. 마지막으로 넷플릭스 회사가 수학과 인공지능을 사용해서 성공한 것을 보고 수학과 인공지능에 대해서 열심히 공부하고 알아가야겠다는 생각이 들었습니다.

# data[].attributes.headline
 넷플릭스 창업계기, 넷플릭스가 어떤 회사인지, CEO는 어떤 분인지를 알아봤습니다. 영재친구들의 느낀 점을 적어봅시다.

# data[].attributes.subject
 넷플릭스 창업계기, 넷플릭스가 어떤 회사인지, CEO는 어떤 분인지를 알아봤습니다. 영재친구들의 느낀 점을 적어봅시다.

# data[].attributes.body
나라면 블록버스터가 DVD를 빌려주는 것처럼 비슷하게 사업을 했을텐데 리드 헤이스팅스는 예측하는 소프트웨어에 빨리 치중했기 때문에 파산이나 안 좋은 일도 일어나지 않고 오히려 수익이나 인기가 높아졌다는 점이 가장 기억에 남았다.

# data[].attributes.body
단지 비디오테이프 가격이 바싸다는 것 만으로 이런 사업을 생각해 낸 헤어스팅스가 참 대단하다. 특히 평점 시스템은 정말 천재적이였다

# data[].attributes.headline
넷플릭스가 당시 커다란 회사였던 블록버스터와의 경쟁을 아래의 알고리즘을 만들어 경쟁에서 이겼다는게 매우인상깊었다.

# data[].attributes.subject
넷플릭스가 당시 커다란 회사였던 블록버스터와의 경쟁을 아래의 알고리즘을 만들어 경쟁에서 이겼다는게 매우인상깊었다.

# data[].attributes.body
넷플릭스가 미래를 보고 미래의 변화에 따라서 가입자들이 평가 한 것을 분석하는 알고리즘을 만든 점이 대단하다고 느꼈다.

# data[].attributes.headline
2. 넷플릭스 창업계기, 넷플릭스가 어떤 회사인지, CEO는 어떤 분인지를 알아봤습니다. 영재친구들의 느낀 점을 적어봅시다.

# data[].attributes.subject
2. 넷플릭스 창업계기, 넷플릭스가 어떤 회사인지, CEO는 어떤 분인지를 알아봤습니다. 영재친구들의 느낀 점을 적어봅시다.

# data[].attributes.body
지금은 엄청나게 많은 영화/드라마들을 볼 수 있는 넷플릭스가 처음에는 그냥 영화 DVD를 연체료 없이 빌려주고 반납할때 영화 점수를 평가하게 하는 기업이었다는것이 인상깊었다.
또한 넷플릭스의 CEO인 헤이스팅스가 한 일이 대단하다.

# data[].attributes.headline
 AI시대에 수학이 어떻게 쓰일까요? 어떤 수학이 쓰일까요?

# data[].attributes.subject
 AI시대에 수학이 어떻게 쓰일까요? 어떤 수학이 쓰일까요?

# data[].attributes.body
이진법을 쓸 것 같습니다.
AI는 true/false로 값을 내기 때문에 간단한 이진법을 쓸 것 같습니다.

# data[].attributes.headline
넷플릭스나 유투브 같은 플랫폼은 어떻게 우리에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있었는지 예상해 봅시다.

# data[].attributes.subject
넷플릭스나 유투브 같은 플랫폼은 어떻게 우리에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있었는지 예상해 봅시다.

# data[].attributes.body
사람들이 본 영상을 모두 다 분석하고 그 영상과 비슷하거나 추천했을 때 잘 볼 것 같은 영상들을 통계와 알고리즘으로 파악하고 사람들의 일상을 파악해 알려준다. 또 사람들이 관심있거나 비슷한 사람들이 많이 보는 것을 추천하기도 한다.

# data[].attributes.headline
tv로 못봤던 장면들을 넷플릭스로 다

# data[].attributes.body
tv로 못봤던 장면들을 넷플릭스로 다시 볼 수 있다는 것이 편리한 기능이라 생각했다. 넷플릭스의 AI가 내가 좋아하는 영상을 추천해준다는 것이 신기했다.

# data[].attributes.headline
넷플릭스 CEO가 포기하지 않고 공부 한것이 대단하다

# data[].attributes.subject
넷플릭스 CEO가 포기하지 않고 공부 한것이 대단하다

# data[].attributes.headline
페르마의 편지 문제를 해결해 봅시다

# data[].attributes.subject
페르마의 편지 문제를 해결해 봅시다

# data[].attributes.body
A가 이길 확률은 3/4, B가 이길 확률은 1/4이기 때문에 A가 64곱하기 3/4를 해서 48피스톨이고, B는 64곱하기1/4해서 16피스툴이다.

# data[].attributes.headline
자신이 자주보는 영상과 비슷

# data[].attributes.body
자신이 자주보는 영상과 비슷한 종류의 영상을 추천해 주고 자신이 자주보는 유튜버의 영상이나 같은 제작사에서 만들어진 영화를 추천해주는것 같다.

# data[].attributes.headline
A가 이길확율은 4번쨰판에서 1판 이

# data[].attributes.body
A가 이길확율은 4번쨰판에서 1판 이길떄 1/2, 4번쨰판에서 지고 5번쨰 판에서 이길확율은 1/4 합치면 3/4 B는 연속으로 2번을 이겨야함으로 1/4이므로 64개의 피스톨을 3 : 1로 나누면 A가 48피스톨, B는 16피스톨을 가져야한다.

# data[].attributes.headline
3. 넷플릭스나 유투브 같은 플랫폼은 어떻게 우리에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있었는지 예상해 봅시다. 

# data[].attributes.subject
3. 넷플릭스나 유투브 같은 플랫폼은 어떻게 우리에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있었는지 예상해 봅시다. 

# data[].attributes.body
아마도 지금까지 본 영상이나 현재 보고있는 영상에 관해서 비슷한 영상이나 같은유투버가 올린 영상을 추천해 주는 것 같습니다

# data[].attributes.body
아마 검색하는 것이나 유튜*나 넷*릭스에서 보는 영상 같은 걸로  그 사람의 취향을 분석해서 그 취향과 관련된 영상 같은 것을 추천하는 알고리즘인것 같다

# data[].attributes.headline
3. 넷플릭스나 유투브 같은 플랫폼은 어떻게 우리에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있었는지 예상해 봅시다.

# data[].attributes.subject
3. 넷플릭스나 유투브 같은 플랫폼은 어떻게 우리에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있었는지 예상해 봅시다.

# data[].attributes.body
내가 지금까지 그 사이트에서 이용했던 서비스들에 대한 것을 보고 내가 좋아하는 영상, 또는 서비스들을 예상해서 보여준다. 또, 내 성향들을 에측할것 같다.

# data[].attributes.body
사람들의 성격이나 취향을 조사해서 데이터로 나타내고, 플랫폼은 그 데이터에 맞춰 서비스를 제공할 수 있을 것 같다. 하지만 사람들의 정보가 담긴 이 빅데이터를 가지고 악용 할 수도 있다.

# data[].attributes.headline
우리가 자주 보는 여러가지의 영상을 

# data[].attributes.body
우리가 자주 보는 여러가지의 영상을 알고리즘이 분석한다. 예를 들어 영상을 볼 때 게임, 스포츠 등등 자주 보는 영상의 종류를 분석해 성향에 맞는 영상을 제공해주는 것 같다.

# data[].attributes.headline
넷플릭스나 유튜브 같은 플랫폼은 어떻게 우리에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있었는지 예상해 봅시다.

# data[].attributes.subject
넷플릭스나 유튜브 같은 플랫폼은 어떻게 우리에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있었는지 예상해 봅시다.

# data[].attributes.body
넷플릭스나 유튜브 같은 플랫폼이 우리에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 것은 그 앱에서 지금까지 본 여러 동영상이나 사진들의 데이터를 모아서 분석하고 종합한 다음 나온 결과를 보여주고 추천해주는 것 같습니다.

# data[].attributes.headline
넷플릭스나 유투브 같은 플랫폼은 어떻게 우리에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있었는지 예상해 봅시다.

# data[].attributes.subject
넷플릭스나 유투브 같은 플랫폼은 어떻게 우리에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있었는지 예상해 봅시다.

# data[].attributes.body
우리가 검색하고 시청하고 읽은 내용을 바탕으로 우리의 관심사를 알아낸후, 그 관심사와 관련되있고 지금까지 찾아본 내용과 관련된 것을 보여주는 것 같다. 또, 여러가지 광고중 관심있는어 하는 것이 무었인지 파악을 하는 것 같다.

# data[].attributes.headline
넷플릭스나 유투브 같은 플랫폼은 어떻게 우리에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있었는지 예상해 봅시다.

# data[].attributes.subject
넷플릭스나 유투브 같은 플랫폼은 어떻게 우리에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있었는지 예상해 봅시다.

# data[].attributes.body
내 생각에는 내가 보고 있는 영상과 관련된 채널이나 방금 올라온 영상들, 구독한 채널의 영상이나 내가 본 동영상의 조회수의 횟수에 따라 맟춤형 서비스를 제공하는 것같고, 제공해준 동영상을 보지 않거나 보다가 넘기면 그 채널 동영상의 수가 적어지거나 아예 사라진다.

# data[].attributes.headline
넷플릭스나 유투브 같은 플랫폼은 어떻게 우리에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있었는지 예상해 봅시다.

# data[].attributes.subject
넷플릭스나 유투브 같은 플랫폼은 어떻게 우리에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있었는지 예상해 봅시다.

# data[].attributes.body
내가 본 컨텐츠나 관심 있어한 컨텐츠와 비슷한 컨텐츠를 찾아 추천해 주는 것 같다. 예를 들어 넷플릭스나 유투브는 내가 강아지에 관한 영상을 봤으면 강아지나 강아지같은 동물에 대한 것을 추천할 것이다.

# data[].attributes.headline
3. 넷플릭스나 유투브 같은 플랫폼은 어떻게 우리에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있었는지 예상해 봅시다.

# data[].attributes.subject
3. 넷플릭스나 유투브 같은 플랫폼은 어떻게 우리에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있었는지 예상해 봅시다.

# data[].attributes.body
유튜브나 넷플릭스에는 영상마다 그 영상에 대한 태그가 넣어져 있으니까 지금까지 내가 본 영상을 모두 기록해서 그것을 영상마다 넣어져 이쓴 태그에서 비슷한 태그끼리 분류해서 영상을 가장 많이 본 영상의 종류의 태그가 들어가 있는 영상들을 추천한다. ( 예: 나는 마블 영상을 많이봐서 거기에 #마블 이 많아서 #마블이 있는 영상을 보여준다.)

# data[].attributes.headline
넷플릭스& 유튜브 플랫폼은 어떻게 우리에게 맞춤형 서비스를 줄 수 있을까?

# data[].attributes.subject
넷플릭스& 유튜브 플랫폼은 어떻게 우리에게 맞춤형 서비스를 줄 수 있을까?

# data[].attributes.body
<유튜브>
우리가 핸드폰을 켜 유튜브에 들어가면, 무한대의 영상들, 다양한 카테고리들의 영상들이 숨겨져있다. 그 중에서 만약에 내가 예를 들어서 고양이 영상을 서너개 봤다면, 그 영상들을 유튜브가 분석하여 분야와 시청자가 관심을 가져줄 내용이 있는 영상을 그 유저에게 추천을 달아주는 방식일 것 같습니다.
<넷플릭스>
넷플릭스도 유튜브와 많이 비슷할 것 같습니다. 같은 방법이겠지만, 유튜브처럼 많은 건 아니기 때문에 몰아보기가 모두 끝난 뒤에서 3개 4개 정도 추천해줄 것 같습니다.

# data[].attributes.headline
넷플릭스나 유투브 같은 플랫폼은 어떻게 우리에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있었는지 예상해 봅시다.

# data[].attributes.subject
넷플릭스나 유투브 같은 플랫폼은 어떻게 우리에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있었는지 예상해 봅시다.

# data[].attributes.body
내 생각에 맞춤형 서비스를 제공하는 방식은 다음과 같다고 생각한다. 먼저 우리가 무슨 콘텐츠를 보았는지 하나하나 분석한 다음, 그 콘텐츠들의 장르 또는 시리즈를 따진다. 혹은 좋아요를 누른 콘텐츠, 공감한 콘텐츠, 구독한 콘텐츠를 추천할 수도 있다. 그 다음에는 콘텐츠들을 다시 분석해 가장 많은 장르들을 몇 개 뽑아 그와 관련된 다른 콘텐츠들을 검색해서 추천해 주는 것 같다. 혹은 한 명뿐이 아니라, 요즘 전세계적으로 유행하는, 좋아요 호감도가 높은, 구독자가 많은 장르나 특정 콘텐츠, 그 시각 주요 뉴스 등을 추천할 수도 있다. 하지만 콘텐츠를 잘못 클릭해 버려서 기록되는 경우가 있다. 이러한 단점을 해결하는 방법도 곧 나올 것이라고 생각한다.

# data[].attributes.headline
네가 지금까지 본 영상이나 컨텐츠들로 취향을 조사해서 그 자료와 맞은 컨텐츠나 영상을 추천한다

# data[].attributes.subject
네가 지금까지 본 영상이나 컨텐츠들로 취향을 조사해서 그 자료와 맞은 컨텐츠나 영상을 추천한다

# data[].attributes.body
[블록버스터]라는 비디오 체인점에서 영감을 얻어 직접 배송해주고 인공지능을 이용한 프로그램이 신기했습니다.

# data[].attributes.body
검색: 좁고 제한적이다. 무엇을 검색해야 할지 미리 알고 있어야 한다.
추천: 풍부하고 제한 없음. 수십억 명의 축적된 지식과 경험을 바탕으로 한다.

# data[].attributes.body
자신이 좋아하는 분야를 알고리즘이 분석해 추천 동영상을 보여주는 방식으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것 같습니다.

# data[].attributes.body
일어날 수 있는 모든 경우를 중복되지 않게, 빠짐없이 센다.

# data[].attributes.body
일정한 조건 아래에서 어떤 사건이 일어날 가능성의 정도 또는 수치.

# data[].attributes.headline
64피스톨을 분배하는 방법

# data[].attributes.subject
64피스톨을 분배하는 방법

# data[].attributes.body
1 경기를 더 하고 A가 1점을 더 딴 경우: A가 64를 다 갖는다.
1 경기를 더 하고 B가 1점을 더 딴 경우: B와 A가 64를 나눠갖는다.
2 경기를 더 하고 B가 2점을 더 딴 경우: B가 64를 다 갖는다.
내가 원하는 돈 분배하는 법: 그냥 게임을 끝내고 32피스톨을 갖고 집으로 간다.

# data[].attributes.headline
넷플릭스 창업계기, 넷플릭스가 어떤 회사인지, CEO는 어떤 분인지를 알아봤습니다. 영재 친구들의 느낀점을 적어 봅시다. 

# data[].attributes.subject
넷플릭스 창업계기, 넷플릭스가 어떤 회사인지, CEO는 어떤 분인지를 알아봤습니다. 영재 친구들의 느낀점을 적어 봅시다. 

# data[].attributes.body
넷플릭스의 창업자, 리드 헤이스팅스는 남들보다 시대를 앞서 읽은 것이 대단하다고 생각했다. 또한, 넷플릭스가  소프트웨어로 사람들이 영상 컨텐츠를 어떻게 평가할지에 대해 알아낸 것이 신기했다.

# data[].attributes.body
A가 1번 이겨서 끝날 확률은 50%, B가 1번 이기고, A가 1번 이겨서 끝날 확률은 25%이다. 그리고  B가 두 번 다 이겨서 이길 확률은 25%이다.
그래서 확률이 제일 높은 50%를 선택하면 3:1이기 때문에 64를 3:1로 나눠서 A가 48피스, B가 16피스를 나눠가지는 게 공평하다고 생각한다.

# data[].attributes.body
A가 이길 확률 1/2
B가 이길확률  1/4
그리고 총 64피수툴
A가 32피수툴
B가 16피수툴
씩 갖고 나머지 16피수툴은 각각 8피수툴 씩 나누어 가진다
그래서 A40 B24씩 가진다

# data[].attributes.body
누가 이길지는 알 수 없으므로 처음에 걸었던 32피스톨씩을 그대로 A와 B가 나눠서 가져야 한다.

# data[].attributes.headline
4. 페르마의 편지 문제를 해결해 봅시다

# data[].attributes.subject
4. 페르마의 편지 문제를 해결해 봅시다

# data[].attributes.body
A가 다음판에 이길 확률은 1/2이고 B가 다음판에 이긴 다음 A가 이길 확률은 1/4, B가 또 이길 확률은 1/4이다. 그러므로 64를 A와 B가 3:1 로 나눠 가져서 A는 48, B는 16을 가져야 공평하다.

# data[].attributes.headline
4. 페르마의 편지 문제를 해결해 봅시다

# data[].attributes.subject
4. 페르마의 편지 문제를 해결해 봅시다

# data[].attributes.headline
페르마의 편지 문제를 해결해 봅시다

# data[].attributes.subject
페르마의 편지 문제를 해결해 봅시다

# data[].attributes.body
A가 1점을 딸 경우의 수: A1, B1 A1 ->2가지->1/2
B가 연속 2점을 딸 경우의 수: B1 B1 -> 1가지-> 1/2 X 1/2=1/4
따라서 A가 이길 확률이 B가 이길 확률의 2배이므로 A에게 B보다 2배의 피스톨을 주어야 한다.
=> A에게 32, B에게 16을 주고, 나머지는 8피스톨씩 나눈다.

# data[].attributes.body
A가 이길 확률은 3/4, B가 이길 확률은 1/4
따라서 A는 48피스톨, B는 16피스톨을 가진다.

# data[].attributes.headline
페르마의 편지 문제를 해결 해 봅시다

# data[].attributes.subject
페르마의 편지 문제를 해결 해 봅시다

# data[].attributes.body
경우의 수 : 첫번째 A가 1번 이겨서 게임이 끝나는 경우
두번째 B가 1번 이기고 A가 1번 이겨서 게임이 끝나는 경우
세번째 B가 2번 이겨서 게임이 끝나는 경우

확률 : 첫번째 50%
두번째 25%
세번째 25%

답 : 3 : 1이므로 A 48피스톨 B 16피스톨이다.

# data[].attributes.headline
A가 이기는 경우는 3가지이고,&nb

# data[].attributes.body
A가 이기는 경우는 3가지이고, B가 이기는 경우는 1가지다. 전체의 경우의 수는 3가지이므로 A가 이길 확률은 3/4, B가 이길 확률은 1/4이다. 그러므로 A는 48개, B는 18개

# data[].attributes.headline
바꾼다 왜냐하면 빈 곳이 있는 걸 알았으니 확률이 1/3에서 2/3로 변하니까요

# data[].attributes.subject
바꾼다 왜냐하면 빈 곳이 있는 걸 알았으니 확률이 1/3에서 2/3로 변하니까요

# data[].attributes.body
문을 A, B, C라 하면
바꿀경우
A   B   C   결과           A   B   C   결과
자 염  염    꽝             자 염  자   성공
염 자  염  성공          염 자  염     꽝
염 염  자  성공          염 염  자     꽝
=> 확률: 2/3              => 확률: 1/3

따라서 바꿀 경우의 확률리 2배 가량 높으므로 바꾸는 편이 낮다.

# data[].attributes.headline
5. 볼풀 문제를 조건부확률 기호로 나타내 보세요.

# data[].attributes.subject
5. 볼풀 문제를 조건부확률 기호로 나타내 보세요.

# data[].attributes.headline
볼풀 문제를 조건부확률 기호로 나타내 보세요.

# data[].attributes.subject
볼풀 문제를 조건부확률 기호로 나타내 보세요.

# data[].attributes.body
P(80ㅣ120), P(2ㅣ3), P(N l B)
N:새로운 공, B:파란색 공

# data[].attributes.body
P( 80/120)

# data[].attributes.body
3/1에서 3/2로 높아져서 바꾼다

# data[].attributes.headline
볼풀 문제를 조건부확률 기호로 나타내 보세요.

# data[].attributes.subject
볼풀 문제를 조건부확률 기호로 나타내 보세요.

# data[].attributes.body
2/3(80/120)?

# data[].attributes.body
P(120 ㅣ 80)

# data[].attributes.headline
볼풀 문제 답(내가 생각하는)

# data[].attributes.subject
볼풀 문제 답(내가 생각하는)

# data[].attributes.body
P(80ㅣ120)

# data[].attributes.headline
P(새로운공 ㅣ파란공)

# data[].attributes.body
P(새로운공 ㅣ파란공)

# data[].attributes.body
p(2 | 3)

# data[].attributes.headline
볼풀 문제를 조건부확률 기호로 나타내 보세요.

# data[].attributes.subject
볼풀 문제를 조건부확률 기호로 나타내 보세요.

# data[].attributes.body
P(80|120)

# data[].attributes.headline
넷플릭스 사례를 통해서 우리가 미래를 위해 준비해야할 능력은 무엇인지 이야기해 봅시다.

# data[].attributes.subject
넷플릭스 사례를 통해서 우리가 미래를 위해 준비해야할 능력은 무엇인지 이야기해 봅시다.

# data[].attributes.body
미래에는 인공지능이 우리를 더 잘 아는 시대가 올 것이기 때문에 자신의 존엄성을 위해 '나'라는 존재에 대해 더 고민하고 알아봐야 한다고 생각한다.

# data[].attributes.headline
넷플릭스 사례를 통해서 우리가 미래를 위해 준비해야할 능력은 무엇인지 이야기해 봅시다.

# data[].attributes.subject
넷플릭스 사례를 통해서 우리가 미래를 위해 준비해야할 능력은 무엇인지 이야기해 봅시다.

# data[].attributes.body
미래를 위해서는 아마도 빅데이터와 예측에 대한 수학적 지식이 필요할 것 같다.또한 미리 예상을 하고 데이터 베이스를 미리 알고 있어야 할 것 같다.

# data[].attributes.headline
6. 넷플릭스 사례를 통해서 우리가 미래를 위해 준비해야할 능력은 무엇인지 이야기해 봅시다. 

# data[].attributes.subject
6. 넷플릭스 사례를 통해서 우리가 미래를 위해 준비해야할 능력은 무엇인지 이야기해 봅시다. 

# data[].attributes.body
전학생이 즐겨보는 프로그램, 전학생의 취미,전학생이 좋아하는 과목!

# data[].attributes.headline
[독립 과제]  우리 반에 전학생이 왔습니다. 전학생의 성향을 파악하기 위해 필요한 데이터 베이스를 설계해 보세요. 

# data[].attributes.subject
[독립 과제]  우리 반에 전학생이 왔습니다. 전학생의 성향을 파악하기 위해 필요한 데이터 베이스를 설계해 보세요. 

# data[].attributes.headline
미래를 위해 준비해야 할 능력

# data[].attributes.subject
미래를 위해 준비해야 할 능력

# data[].attributes.body
수학 능력과 AI시대에 대응하는 능력, 인공지능, 또 해이스팅스 처럼 새롭고 이득을 얻을 수 있는 능력과 확률등과 같은 것으로 미래를 예측하는 능력이 필요하다.

# data[].attributes.headline
6. 넷플릭스 사례를 통해서 우리가 미래를 위해 준비해야할 능력은 무엇인지 이야기해 봅시다.

# data[].attributes.subject
6. 넷플릭스 사례를 통해서 우리가 미래를 위해 준비해야할 능력은 무엇인지 이야기해 봅시다.

# data[].attributes.body
다른사람에게 질문을 만들고, 자료들을 수집한다.

# data[].attributes.headline
넷플릭스 사례를 통해서 우리가 미래를 위해 준비해야할 능력은 무엇인지 이야기해 봅시다.

# data[].attributes.subject
넷플릭스 사례를 통해서 우리가 미래를 위해 준비해야할 능력은 무엇인지 이야기해 봅시다.

# data[].attributes.body
미래를 예상할 수 있는 데이터나 정확한 확률로 미래를 예측해야 될 것 같고 미래를 예상할 수 있는 능력이 필요할 것 같다.

# data[].attributes.headline
[독립 과제] 우리 반에 전학생이 왔습니다. 전학생의 성향을 파악하기 위해 필요한 데이터 베이스를 설계해 보세요.

# data[].attributes.subject
[독립 과제] 우리 반에 전학생이 왔습니다. 전학생의 성향을 파악하기 위해 필요한 데이터 베이스를 설계해 보세요.

# data[].attributes.body
매우 아니다, 아니다, 보통이다, 그렇다, 매우 그렇다

1. 나는 새로운 사람들을 만나는 것을 좋아한다.
2. 나는 사람들을 돕는 것을 좋아한다.
3. 나는 실수를 할 때가 많다.
4. 나는 수리하는 것을 즐긴다.
5. 다양성을 추구한다.
6. 나는 공부를 잘 하는 것 같다.
7. 나는 운동에 소질이 있다.
8. 나는 예술에 흥미가 있다.
9. 나는 차분한 편이다.
10. 쉽게 긴장을 푼다.

# data[].attributes.headline
넷플릭스 사례를 통해서 우리가 미래를 위해 준비해야할 능력을 이야기해 봅시다.

# data[].attributes.subject
넷플릭스 사례를 통해서 우리가 미래를 위해 준비해야할 능력을 이야기해 봅시다.

# data[].attributes.body
넷플릭스는 한 드라마를 만들때 어마어미한 제작비를 들여 성공을 해 사람들은 도박을 했다고 생각했다. 하지만, 넷플릭스는 이미 다 생각을 해보고 드라마를 만들어 도박을 한 것이 아닌 성공을 할것을 예측한 것이다. 이처럼, 우리는 미래를 위해 정확하게 예측을 하는 능력을 필요로 할것이다. 그러기 위해서는 수학적 지식을 필요로 할것이니 수학적 지식을 미래를 위해 준비해야한다고 생각한다.

# data[].attributes.headline
과거와 현재의 데이터를 기반으로 미래

# data[].attributes.body
과거와 현재의 데이터를 기반으로 미래를 예측하고 준비함으로써 인류가 더 낮은 삶은 살아갈수 있게하는 것이다.

# data[].attributes.body
P (NㅣB)
p(80ㅣ120)

# data[].attributes.body
Q: 네가 제일 좋아하는 과목은 무엇이니?
Q:  네 장래희망은 무엇이니?
Q:  네 혈액형은 무엇이니?
Q:  네가 좋아하는 운동은 무엇이니?
Q:   네가 좋아하는 모바일 게임은 무엇이니?
Q:   너는 외동이니, 형제니, 자매니, 남매니?
Q:    너는 MBTI에서 무엇이 나왔니?
Q:    너는 어디서 전학을 왔니?
Q:     네 고향은 어디니?
Q:      네가 좋아하는 악기는 무엇이니?
Q:    네가 좋아하는 음식은 무엇이니?
Q:  네 별명은 무엇이니?
Q:  너는 무슨 애완동물을 키우니?
Q: 너는 타자 몇 나오니?
Q:  너는 해리포터 읽은적있니?
Q: 너는 <쥬라기월드> 본적이 있니?

# data[].attributes.headline
넷플릭스 창업자는 단지 비디오테이프 

# data[].attributes.body
넷플릭스 창업자는 단지 비디오테이프 대여 연체가가 비싸다는 이유만으로 넷플릭스를 창업했다. 그처럼 내 생각에는 미래에는 창의력이 중요할 거 같다

# data[].attributes.body
Q.네 고향은 어디니?
Q.너는 무슨 종류의 영화를 좋아하니?
Q.제일 좋아하는 과목은 뭐고 그 이유는 뭐니?
Q.온라인 게임이 좋니, 혼자하는 게임이 좋니?
Q.운동을 좋아하니?
Q.핫도그에 뿌려먹기 좋아하는 소스의 종류는? ㅋㅋ
Q.너는 시장이 좋니 마트가 좋니?
Q.너는 여가 시간에 주로 뭘 하니?

이거 다 물어보면 전학생이 '뭐야 저 에' 할거같은데 ㅋㅋㅋ

# data[].attributes.body
1.네가 가장 좋아하는 과목은 무엇이니?
2.발표하는것을 좋아하니?
3.너는 새로운 사람들을 만나는것을 좋아하니?
4.장례희망은 무엇이니?
5.취미가 무엇이니?
6.가장 잘하는 것은 무엇이니?
7.어떤 TV 프로그램을 가장 좋아하니?
8.붕어빵 머리부터 먹니, 꼬리부터 먹니?
9.가장 좋아하는 영화가 무엇이니?
10.너는 전 학교에서 친구가 많았니?
11.친구들과 함께 과제를 하는게 좋니, 아니면 혼자 하는게 좋니?
12.너는 다른 애들보다 더 잘하고 싶니?
13.가장 좋아하는 게임이 뭐니?
14.너는 네가 공부를 얼마나 잘한다고 생각하니?
15.너는 보통하루에 핸드폰을 얼마나 만지니?
16.밖에서 노는게 좋니, 아니면 집에서 노는게 좋니?
17.너는 타자가 빠르니?
18.너는 몇개의 학원을 다니니?
19.너는 보통 몇시에 일어나고, 몇시에 자니?
20.너는 아침에 엄마가 깨워주니, 아니면 네가 알람을 설정해놔서 알람을 듣고 깨니, 아니면 네가 알아서 깨니?