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1. AI시대에 수학이 어떻게 쓰일까요? 어떤 수학이 쓰일까요?

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1. AI시대에 수학이 어떻게 쓰일까요? 어떤 수학이 쓰일까요?

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컴퓨터에 입력값을 입력할때

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10101010101010000101011001111100101011010101....

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프로그래밍.(이진법?) 알고리즘 (어떤 컨텐츠를 보는 비율 등)

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프로그래밍.(이진법?) 알고리즘 (어떤 컨텐츠를 보는 비율 등)

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이진법을 사용한다.

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이진법을 사용하여 AI에게 입력 값을 넣어 AI를 움직일 것 같다. (ex,010100100111)

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컴퓨터,전등,리코콘 같이 스위치가 있는 것

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AI 언어를 이진법으로 코딩할 때, 변수 등을 만들 때

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AI 언어를 이진법으로 코딩할 때, 변수 등을 만들 때

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로봇이라고 하면 프로그램을 설정하는데 100프로 중15프로를 이 프로그램에 넣어야 겠다 라는 계산을 하기 위해 수학이 쓰일것 같다.(지금도O)

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AI 로봇이 길을 찾아갈 때 길의 경

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AI 로봇이 길을 찾아갈 때 길의 경사를 계산해 속도를 제어한다

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AI시대가 오면 언어로 이진법을 쓸것 같다

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AI시대가 오면 언어로 이진법을 쓸것 같다

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이진법이 사용될 것 같다.

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이진법이 사용될 것 같다.

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컴퓨터나 전자기기가 이진법을 사용하기 때문이다.

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컴퓨터에게 명령을 할 때도 필요하고 on/off할 때도 필요하다

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사람이 보는걸 분석, 추천한다(빅데이터)    확률론

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사람이 보는걸 분석, 추천한다(빅데이터)    확률론

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로봇을만들때 입력값을 정할때

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시청자가 어떠한 프로그램을 많이 보느냐에 관한 수익

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AI시대에는 이진법을 사용할 것 같다

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AI시대에는 이진법을 사용할 것 같다.

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이진법을 사용할 것 같다.

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그냥 로봇을 만들 때 수학이 필요하고 로봇의 비중이 더더욱 많이 필요하고 그런 것은 이진법이 많이 사용 될 것 같다.

# data[].attributes.subject
그냥 로봇을 만들 때 수학이 필요하고 로봇의 비중이 더더욱 많이 필요하고 그런 것은 이진법이 많이 사용 될 것 같다.

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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.

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여러가지를 새롭게 생각해야 될 것 같다. CEO가 새로운 시대가 왔다고 말하는 것도 대단하다고 생각한다. 그리고  CEO가 수학과를 전공했다고한 것도 신기했다. 넷플릭스가 생각 보다 오래전부터 시작했다는 걸 알았다.

# data[].attributes.subject
여러가지를 새롭게 생각해야 될 것 같다. CEO가 새로운 시대가 왔다고 말하는 것도 대단하다고 생각한다. 그리고  CEO가 수학과를 전공했다고한 것도 신기했다. 넷플릭스가 생각 보다 오래전부터 시작했다는 걸 알았다.

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넷플릭스는 시대의 흐름을 타고 성장하는 회사인 것 같다. 왜냐하면 코로나가 시작 될때부터 수익이 많이 나기 시작했기 때문이다. 넷플릭스는 코로나 시기에 잘 맞는 회사인 것 같고 CEO는 운도 있지만 회사를 잘 이끌어 나갈 수 있는 최고의 CEO 같다.

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넷플릭스를 만드신 분은 미래를 생각하여 이렇게 쉽고 간편한 넷플릭스를 만드신 것이 훌륭하다는 생각이 들었습니다,넷플릭스의
자동 추천 기능은 그냥 단순한 것이 아닌 확률을 이용하는 것을 알았고 대부분의 사람들이 알고 쓰고 있는 넷플릭스도 고비가 있었다는 것을 알수 있었다

# data[].attributes.headline
넷플릭스가 처음부터 인터넷 시대에 맞춘 데이터를 잘 이용해서 이렇게 큰 회사가 된게 놀라웠다.

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넷플릭스가 처음부터 인터넷 시대에 맞춘 데이터를 잘 이용해서 이렇게 큰 회사가 된게 놀라웠다.

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넷플릭스 라는 단 하나의 프로그램을 

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넷플릭스 라는 단 하나의 프로그램을 만드는데에도 많은 노력과 시간을 들여야만 한다는것을 알았다.
그리고,헤이스팅스의 넷플릭스를 만들기 위한 계기가 별점이라는것이 놀라웠다.(가입자가 평가한 점수를 계산하여 알고리즘에 띄웠다는 것이 놀라웠다.)

# data[].attributes.headline
알고리즘 등으로 넷플릭스가 우리에게 추천해 준다는 것이 놀랍다

# data[].attributes.subject
알고리즘 등으로 넷플릭스가 우리에게 추천해 준다는 것이 놀랍다

# data[].attributes.headline
시대의 흐름을 따라는 넷플릭스. 이런 생각을 하는 헤이스팅스고 대단하고 이런 기업을 만들어준 알고리즘 시스템도 대단하다. 나라면 그냥 아마존과 블록버스터를 보고 절대로 이길수 없다는 생각을 하며 그들의 무관심에 포기했을탠데. 그렇게 높은 시야를 가진 인물이 되어야겠다는 생각이 들었다. 비록 넷플릭스 같은 대기업을 창설하지는 못하더라도 조금이나마 사회적인 문제를 수학적으로, 과학적으로 해결할수 있는 사람이 되어야겠다.

# data[].attributes.subject
시대의 흐름을 따라는 넷플릭스. 이런 생각을 하는 헤이스팅스고 대단하고 이런 기업을 만들어준 알고리즘 시스템도 대단하다. 나라면 그냥 아마존과 블록버스터를 보고 절대로 이길수 없다는 생각을 하며 그들의 무관심에 포기했을탠데. 그렇게 높은 시야를 가진 인물이 되어야겠다는 생각이 들었다. 비록 넷플릭스 같은 대기업을 창설하지는 못하더라도 조금이나마 사회적인 문제를 수학적으로, 과학적으로 해결할수 있는 사람이 되어야겠다.

# data[].attributes.headline
넷플릭스가 처음 생길 때 찬밥 신세 였지만 시대에 맞게 변환한 것이 대단하다고 생각했다. 또한 시청자들이 좋아하는 광고 없고 비싸지 않는 장점을 이용해 넷플릭스가 이 자리에 올 수 있었고 CEO는 수학과 다른 것을 활용해 영화도 만들고, 다른 것도 많이 한다. 나도 수학을 이용해 미래의 사회와 사람들이 좋아하는 것을 정확히 알고 싶다.

# data[].attributes.subject
넷플릭스가 처음 생길 때 찬밥 신세 였지만 시대에 맞게 변환한 것이 대단하다고 생각했다. 또한 시청자들이 좋아하는 광고 없고 비싸지 않는 장점을 이용해 넷플릭스가 이 자리에 올 수 있었고 CEO는 수학과 다른 것을 활용해 영화도 만들고, 다른 것도 많이 한다. 나도 수학을 이용해 미래의 사회와 사람들이 좋아하는 것을 정확히 알고 싶다.

# data[].attributes.headline
넷플릭스가 각자 고객에게 맞춤으로 추천을 해주는 것이 매우 흥미로웠고, 코로나 시대의 흐름을 타 성장한 것이 대단하다고 생각이 된다. 

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넷플릭스가 각자 고객에게 맞춤으로 추천을 해주는 것이 매우 흥미로웠고, 코로나 시대의 흐름을 타 성장한 것이 대단하다고 생각이 된다. 

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넷플릭스의 광고가 없는 것과 구독 서

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넷플릭스의 광고가 없는 것과 구독 서비스가 인기를 끌었다는 것이 신기했고 고객이 좋아하는 영상을 추천해 주는 서비스가 좋았다

# data[].attributes.headline
넷플릭스의 창업 계기는 DVD배달 사

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넷플릭스의 창업 계기는 DVD배달 사업이다.넷플릭스는 동영상을 제공 해주는 회사이다.그리고 특이한 점은 광고가 없고 그 회사는 영화를 제작도 한다.CEO는 수학과 인공지능을 전공하고 높은 시각이다.그리고 시대로 구분을 잘 한다.느낀 점은 나도 나중에 영재가 되어 CEO와 같이 세상을 바라보는 시각을 조금 더 갖고 싶다

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하지만 어떤 생각을 가지고 

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하지만 어떤 생각을 가지고 무작정 사업을 시작했는지 아직도 잘 이해가 되지 않는다. 왜냐하면 사업이라는 것이 실력이 잘 갖추어 졌다고 해서 성공하는것은 아니기 때문이다.

# data[].attributes.headline
그리고 넓은 눈으로 세상을 봐야 성공할 수 있다는 것을 알았고 성공하는데도 수학, 알고리즘이 필요하다는 것을 알게 되었다. 

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그리고 넓은 눈으로 세상을 봐야 성공할 수 있다는 것을 알았고 성공하는데도 수학, 알고리즘이 필요하다는 것을 알게 되었다. 

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넷플릭스가 처음엔 관심을 얻기 힘들고 투자도 얼마 들어가지 않았지만 시간과 시대가 변하면서 인기가 높아진 것, 시대에 따라간 것이 대단하다

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넷플릭스가 처음엔 관심을 얻기 힘들고 투자도 얼마 들어가지 않았지만 시간과 시대가 변하면서 인기가 높아진 것, 시대에 따라간 것이 대단하다

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네플릭스가 알고리즘을 통해 사람들의 

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네플릭스가 알고리즘을 통해 사람들의 성향을 찾아낸것이 신기했고 리드 헤이스팅이 운도 있었지만 자기의 노력으로 네플릭스 업계를 발전해나갔다는 것을 알게되었다

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만약 내가 넷플릭스 CEO를

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만약 내가 넷플릭스 CEO를 만난다면 나는 어떻게 해서 비디오에 관심을 가졌는지 묻고 싶다.

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넷플릭스는 광고 없이 시청할수 있고, 그 이유는 수익이 광고 없이도 충분해서라한다. 사람들은 미래가치가 높은 회사를 투자하므로, 코시국에 가장 미래가치가 높은 넷플릭스의 수확률도 오르고 있다. 넷플릭스 CEO인 헤이스팅스는 수학과를 다니고, 인공지능 분야를 전공했다.그는 검색 서비스 대신에 추천 서비스를 도입하며 수천명에게 연체료 면제를 통하여 추천 순을 결정하므로써 블록버스터등 대기업을 무너뜨린것 같다. 나도 앞으로의 개인별 맞춤시대에 대비해 준비해야할 것 같다. 그리고 호기심의 렌즈를 앞으로 낄 것이다.

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넷플릭스가 처음에는 사람들의 관심을 

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넷플릭스가 처음에는 사람들의 관심을 얻지 못했는데 코로나 때문에 큰 회사가 될 수 있었던 것이 대단하다.
그리고, 고객이 어떤 프로그램을 많이 보는지를 이용해 고객에게 맞는 추천을 해줄 수 있다는 것이 신기했다.

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포기하지 않고 열심히 노력하는 모습이 부러웠다

# data[].attributes.subject
포기하지 않고 열심히 노력하는 모습이 부러웠다

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넷플릭스를 만드는데 그냥만드는게아니라 시대의흐름과 멀리 보면 새로운 아이디어와 영상을 추천해주는 서비스 와 수학이담겨있었다

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3. 페르마의 편지 문제를 해결해 봅시다.

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

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64피스톨을 다시 32피스톨씩 갖는다

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64피스톨을 다시 32피스톨씩 갖는다. 왜냐하면 아직 경기가 끝나지 않았지만 더 진행할 수 없기 때문에 아직 3점을 따지 않았다. 그러므로 누구에게도 64피스톨을 줄 수 없기 때문에 다시 32 피스톨씩 갖는다

# data[].attributes.body
A,B의 점수 합은 3점이므로 64를 3으로 나누면
21과 나머지 1이 남으니까 B는 43을 받고 A는 나머지인 21을 받는다 나머지 1을 B에게 준 이유는 점수는 B가 높기 때문이다

# data[].attributes.body
2점을 얻은 A와 1점을 얻은 B가 총합의 점수는 3점이기 때문에 64피스트를 3으로 나누어 A는 3으로 나눈 것중 2개 B는 3으로 나눈것 중에 1개를 가진다.

# data[].attributes.body
왜냐하면 A가 이길 경우의 수는 A가 바로 이기는 것과 B가 이기고 A가 이기는 경우의 수로 2개고 B가 이기는 경우의 수는 다 이기는 거로 1개A는 2/3 B는 1/3이다

# data[].attributes.headline
2/3과 1/3로 나누면 적확히 나눌수 없기 때문에 다른 방법으로 따지면. A가 이길 확률은 반반인데 돈을 32 피스톨씩 나누면 A가 억울할수 있다. B가 이길 확률은 4번째 판에 2/1, 5번째 판에도 2/1로 1/2 X 1/2= 1/4. 따라서 B는 64의 1/4이므로 16피스톨, 나머지 48피스톨은 A가 받는다.   답= A 48. B 16.

# data[].attributes.subject
2/3과 1/3로 나누면 적확히 나눌수 없기 때문에 다른 방법으로 따지면. A가 이길 확률은 반반인데 돈을 32 피스톨씩 나누면 A가 억울할수 있다. B가 이길 확률은 4번째 판에 2/1, 5번째 판에도 2/1로 1/2 X 1/2= 1/4. 따라서 B는 64의 1/4이므로 16피스톨, 나머지 48피스톨은 A가 받는다.   답= A 48. B 16.

# data[].attributes.headline
64피스톨 중 A가 이길 확률은 바로 이기거나 지고 이기는 것이 있으므로 2/3이고 B는 이기고 또 이기는 것이 있으므로 1/3 따라서 A는 2/3, B는 1/3이다.

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64피스톨 중 A가 이길 확률은 바로 이기거나 지고 이기는 것이 있으므로 2/3이고 B는 이기고 또 이기는 것이 있으므로 1/3 따라서 A는 2/3, B는 1/3이다.

# data[].attributes.body
현제 A:B=2:1이지만 64는 3으로 나누어떨어지지 않기에 64와 가장 비슷한 3의 배수인63으로
63x2/3 즉 A는 42피스톤을 가지고 B는 21피스톤을 가지며 나머지 1피스톤은 B가 중간에 게임을 중지했기때문에 A가 가지면 된다.
A=43피스톤 , B=21피스톤
(피스톤=피스톨)

# data[].attributes.headline
A는 이미 2번을 이겼고 B는 1번을 이겨서 2대 1로 나누어야 한다. 그러니까 

# data[].attributes.subject
A는 이미 2번을 이겼고 B는 1번을 이겨서 2대 1로 나누어야 한다. 그러니까 

# data[].attributes.headline
다음 판에 A가 이길 확률은 1/2이고, 다음판에 B가 이기고, 그 다음 판에 A가 다시 이길 확률은 1/2 * 1/2 = 1/4 이므로, A가 이길 확률은 3/4이다. B는 연속으로 2번 이겨야 하므로, 이길 확률은 1/2 * 1/2 = 1/4이다. 그러므로, A는 64의 3/4인 48피스톨, B는 64의 1/4인 16피스톨을 가져가야 한다. 

# data[].attributes.subject
다음 판에 A가 이길 확률은 1/2이고, 다음판에 B가 이기고, 그 다음 판에 A가 다시 이길 확률은 1/2 * 1/2 = 1/4 이므로, A가 이길 확률은 3/4이다. B는 연속으로 2번 이겨야 하므로, 이길 확률은 1/2 * 1/2 = 1/4이다. 그러므로, A는 64의 3/4인 48피스톨, B는 64의 1/4인 16피스톨을 가져가야 한다. 

# data[].attributes.body
왜냐하면 에이가 이길것은 에이가 바로이기는것, 비가 이기고 에이가 이기는것 2가지 경우의 수
비는 비가이기고 비가이기는 경우이므로 1가지이다

# data[].attributes.body
64나누기 3은21.....1
이므로 b느43 a는21
나머지1을 b에게준이유:점수가높아서

# data[].attributes.headline
계속했을 때 세가지 경우가 나왔는데 A가이길때는 2번 B가 1번 이길수 있었다. 그래서 A가 2/3 B가 1/3인 것 같다

# data[].attributes.subject
계속했을 때 세가지 경우가 나왔는데 A가이길때는 2번 B가 1번 이길수 있었다. 그래서 A가 2/3 B가 1/3인 것 같다

# data[].attributes.body
그러므로 A는 128/3, B는 64/3

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A는 2점, B는 1점을 받았으니 이때 A가 승리 할 수 있는 경우는 A가 1점을 따거나, B가 먼저 1점을 따고 A가 1점을 따는 것이다. 하지만 B가 이기는 방법은 B가 2점을 따는 것 뿐이다. 그러므로 A는 64 피스톨의 2/3을, B는 1/3이니 A가 42 피스톨, B가 21피스톨을 가지면 될것이다. 남은 1 피스톨은 병이 난 사람이 아닌 건강한 사람한테 주어 경기를 마무리하지 못한 돈으로 주면 됨.

# data[].attributes.headline
64는 3으로 나누어 떨어지지 않으므

# data[].attributes.body
64는 3으로 나누어 떨어지지 않으므로 가장가까운 수 63으로 정한다. A는 63의2/3으로42개인다. B는 63의1/3이므로 21개가 된다. 그러나 나머지1개는 아팠던B인해 A가 갖는다. (A가 더 많이 갖는다.)

# data[].attributes.headline
4. 몬티홀 퀴즈 문제에서 선택을 바꾸시겠습니까? 안 바꾸시겠습니까? 그 이유는 무엇입니까?

# data[].attributes.subject
4. 몬티홀 퀴즈 문제에서 선택을 바꾸시겠습니까? 안 바꾸시겠습니까? 그 이유는 무엇입니까?

# data[].attributes.headline
바꾸면 2/3에서 확률이 1/2로 바뀌어 차를 고를 확률이 높아진다

# data[].attributes.subject
바꾸면 2/3에서 확률이 1/2로 바뀌어 차를 고를 확률이 높아진다

# data[].attributes.body
안 바꾸면 확률 1/3이고 바꾸면 1/2로 확률이 바뀔것 같다

# data[].attributes.body
A가 전체의 2/3을 받고, B가 전체의 1/3을 받아야한다.

# data[].attributes.body
처음에 스포츠카를 가질 확률은 1/3이다. 하지만 사회자가 2곳중 하나를 보여준다면 스포츠카를 받을 확률은 1/2로 준다. 따라서 바꾸지 않는 것이 이익이다.

# data[].attributes.headline
나느 바꾸지 않을 것이다.왜냐

# data[].attributes.body
나느 바꾸지 않을 것이다.
왜냐하면 스포츠카를 뽑든 염소를 뽑든 아무것도 없는것을 뽑든 모두 뽑을수 있는 확률이 1/3로 같기 때문이다.
(스포츠카나 염소를 뽑으면 팔수 있지만 아무것도 안받아도 손해보는것이 없다...)

# data[].attributes.headline
우리가 스포츠카를 고를 확률은 3/1

# data[].attributes.subject
우리가 스포츠카를 고를 확률은 3/1

# data[].attributes.body
스포츠카를 골랐을 때
1. 바꾼다-못받음 0
2. 안바꾼다-받음1
스포츠카를 고르지 않았을 때
1. 바꾼다- 2/1로 얻음
2. 안바꾼다-못얻음

# data[].attributes.headline
바꿀 것이다. 왜냐하면 예를 들어 내가 1번을 골랐다면, 1번에 자동차가 있을 때는 2번 또는 3번 문을 사회자가 열 것이고, 2번 또는 3번에 자동차가 있다면 남은 한 문을 열 것이다. 이 때 바꿨을 때 자동차를 얻을 확률은 2/3이다. 왜냐하면 2번 또는 3번에 자동차가 있을 확률이 더 높기 때문이다. 

# data[].attributes.subject
바꿀 것이다. 왜냐하면 예를 들어 내가 1번을 골랐다면, 1번에 자동차가 있을 때는 2번 또는 3번 문을 사회자가 열 것이고, 2번 또는 3번에 자동차가 있다면 남은 한 문을 열 것이다. 이 때 바꿨을 때 자동차를 얻을 확률은 2/3이다. 왜냐하면 2번 또는 3번에 자동차가 있을 확률이 더 높기 때문이다. 

# data[].attributes.body
진행자가 보여준 곳이 내가 고른 것이면 바꾸고
진행자가 보여준 곳이 내가 고른 것이 아니면 바
꾸지 않는다

# data[].attributes.headline
아무것도 없는 곳을 보여주면

# data[].attributes.body
아무것도 없는 곳을 보여주면 내가 고른 곳에 고급 스포츠카가 있을 확률이 1/2이고, 보여준 곳에 염소가 있을때도 내가 고른 곳에 고급 스포츠카가 있을 확률이 1/2이다...

# data[].attributes.body
바꾸지 않으면 3분의 1
바꾸면 3분의1이 되므로 바꾸는게 유리하다.

# data[].attributes.body
왜냐하면 내가 염소나 아무것도 안 나올 호ㅏㄱ률은 2/3그리고 바꾸면1/6응 1/9이다

# data[].attributes.headline
3분의 1중 사회자가 3분의 1을 주었으므로 3분의 2다

# data[].attributes.subject
3분의 1중 사회자가 3분의 1을 주었으므로 3분의 2다

# data[].attributes.body
바꾼다면 일단 아닌 걸 보앗으니 확률은 1/2이다. 하지만, 바꾸면 느낄 수 있는 2가지 경우가 이지만 2/3은 1곳으로 모였기 때문입니다.그리고, 그것은 다른 한 곳입니다.

# data[].attributes.body
바꾸지 않으면 1/3인데
보여준 컵에 있던 1/3의 확률이 내가 고르지 않은 곳으로 가기 때문에 바꾸면 2/3 의 확률이다

# data[].attributes.headline
1번을 골랐다고 쳤을때 만약 자동차가 들어있으면 바꾸면 안된다. 만약 2번에 있었다면 바꾸는게 낮다. 만약 3번에 있다면 바꾸는게 낮다. 따라서 바꾸면 2/3이다.

# data[].attributes.subject
1번을 골랐다고 쳤을때 만약 자동차가 들어있으면 바꾸면 안된다. 만약 2번에 있었다면 바꾸는게 낮다. 만약 3번에 있다면 바꾸는게 낮다. 따라서 바꾸면 2/3이다.

# data[].attributes.body
알고리즘을 파악하는 능력. 호기심의 필터를 낀 안경. 수학적인 사고.

# data[].attributes.body
알고리즘과 데이터를 만들줄 알고 잘사용해야 한다

# data[].attributes.headline
전학 온 학생이 전학 오기 전에 다녔

# data[].attributes.body
전학 온 학생이 전학 오기 전에 다녔던 학교에가서 그 학생이 무슨 학생이 였는지 물어본다.
그리고 그 학생에 성적 표를 본다

# data[].attributes.headline
바꾼다. 바꾸면 스포츠 카가 있을 확

# data[].attributes.body
바꾼다. 바꾸면 스포츠 카가 있을 확률이 1/3더 높아지기 때문이다.

# data[].attributes.body
전학생이 좋아하는 놀이
좋아하는 과목
좋아하는 음식
싫어하는 행동
등등

# data[].attributes.headline
시야를 넓게 보고 데이터를 만들 줄 

# data[].attributes.body
시야를 넓게 보고 데이터를 만들 줄 알면 좋을 것 같다

# data[].attributes.body
전학생은 게임을 좋아하는가?
전학생은 어떤 드라마나 영화를 즐겨보는가?
전학생은 운동을 좋아하는가?
전학생은 어떤 과목에 흥미를 가지는가?
전학생의 옷 스타일은 어떤가?
전학생은 친구들과 주로 무었을 하고 노는가?
전학생의 MBTI는 무엇인가?
전학생의 친구들은 어떤 성격인가?
전학생은 선생님 말을 잘 듣는가?
전학생은 책을 자주 읽는가?
전학생은 유머를 잘 하는가?
전학생은 줄임말과 욕설을 많이 하는가?

# data[].attributes.headline
전학생이 좋아하는 음식전학생이

# data[].attributes.body
전학생이 좋아하는 음식
전학생이 좋아하는 과목
전학생이 좋아하는 놀이
전학생이 좋아하는 취미 등...

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

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

# data[].attributes.body
미래에는 로봇들이 우리의 대부분의 일을 가져갈 것이다. 그러므로 우리는 로봇들이 가지지 못하는 창의성을 기르고, 소프트웨어 코딩과 알고리즘을 만드는 능력, 데이터를 분석하고 적용하는 능력을 길러야 한다.

# data[].attributes.body
전학생의 평소 말투나 자세, 표정(특이한 말버릇 등)
전학생의 옷 스타일
전학생의 취미, 관심 분야
전학생이 자주 하는 행동이나 말

# data[].attributes.body
취미를 물어본다
자주하는 행동
옷스타일
엠비티아이를 물어본다
말투

# data[].attributes.body
알고리즘과 데이터를 알아야하고 지금이 어떤시대인지에 따라 시아를 바꾸어 넓게 보아야하고 호기심이 많아야 할 것 같다

# data[].attributes.body
인공지능에 영재적인 관심을 가져 생활에 더 잘 흡수되게 노력한다.

# data[].attributes.body
어떤 MBTI인가?
좋아하는 과목은 무엇인가?
운동을 좋아하는가? 좋아하면 어떤 운동을 좋아하는가?
나와의 어떤 공통점이 있나?
좋아하는 음식은 무엇인가?
엔터테인먼트를 좋아하는가?
좋아하는 친구성향은 무엇인가?
나와의 안맞는 점은 무엇인가?
내가 그 아이에게 조심해야할 부분은 무엇인가?

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우리가 미래를 위해 준비해야할 능력

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우리가 미래를 위해 준비해야할 능력

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1. 도전성
헤이스팅스는 대기업에 맞서고 기업을 만들어 성공할 수 있었는데, 그 원천지는 대기업이라 해서 두려워 않고 끊임없이 도전하는 도전성으로, AI가 아무리 발전해도 통계자료를 보고 성공률을 분석하여 도전하기 때문에 갖기 어려운 부분입니다. 그러므로 AI가 기업을 만들어도 실패할 수 밖에 없는 것입니다. 그렇게 헤이스팅스도 성공한 것입니다.

2.창의력
새로운 아이디어를 내고, 그걸 자신이 잘 알고 있는 분야에 접목시켜 새로운 방법을 만드는 것, 그것이 바로 창의력일 것입니다. 창의력은 요새 발전하는 로봇의 학습 능력으로는 절대 깨우칠 수 없는 유일한 분야이자 사람의 고유한 특성입니다. 로봇은 어떠한 것을 발전시킬 줄은 알지만, 새로운 것을 만들지 못합니다. 저는 미래에 로봇이 결국 대중화 되면, 많은 회사들은 정보가 아닌 창의력과 공상이 풍부하고 논리적인 사람을 뽑을 것입니다.

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전학생의 성향을 파악하기 위해 필요한 데이터

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전학생의 성향을 파악하기 위해 필요한 데이터

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1. 전학생이 좋아하는 책의 종류(추리, 소설 등등)(책을 싫어하면 보류)
2. MBTI 성향분석
3. 운동을 좋아하는가? 좋아한다면 어떤 분야를 좋아하는가?
4. 학원 스케줄은 어떻게 되는가?
5. 친구들이 많이 곁에 있나?(인싸/아싸/보통)
6. 친구들의 나이는 주로 동갑인가?(동갑/ 언니 오빠/동생)
7. 인사를잘하고, 친구들을 잘 도와주며, 상냥한가?
8. 모범생인가?(하루 평균 공부시간)
9. 친구와 노는 시간과 횟수는?(길고 많다, 길고 적다, 짧고 많다, 짧고 적다)
10. 어떤 과목에 관심이 있는가?
11. 좋아하는 친구성향은 무엇인가?
12. 좋아하는 TV프로그램이나 영화의 종류는 무엇인가?(요리, 만화영화 등등)

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전학생의 성향 파악하기

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전학생의 성향 파악하기

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1. 친구들과 잘 어울려 노나요?
2. 체육 시간이 재미있나요?
3. 형제자매가 있나요?
4. 전 학교에서 친구들과 주로 무엇을 했나요?
5. 반장이나 부반장이 된 적이 있나요?
6. 일주일에 4번 이상 친구들과 노나요?
7. 학원을 3개 이상 다니나요?
8. 집에서 가족들과 대화를 많이 하나요?

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우리가 미래를 위해 준비해야

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우리가 미래를 위해 준비해야 할 것은 알고리즘을 파악하는 능력과 새로운 것을 생각해낼 수 있는 창의력이 필요하다.

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인공지능이 가지지 못할 공감능력,창의력 등을 더 발전시켜야 하고,지식 발전에 대한 시야를 넓혀 인공지능이 빼앗아갈 인간의 천재성을 확보해놓아야 한다.

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우리는 인공지능이 가지지 못하는 능력들을 발전시켜야 하고,지식 발전에 의한 시야를 넓혀 인공지능이 빼앗아 갈수 있는 인간의 천재성을 확보해야 한다.

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좋고 싫어하는 과목
학생의 취미
좋아하는 음식
그 친구기 싫어하는 행동
그 친구의 성격
나와의 공통점과 차이점
그 학생의MBTI

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전학생의 성향 파악하기1. 패

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전학생의 성향 파악하기
1. 패션 스타일은 어떤가?
2. 운동을 좋아하는가?
3. 친구들을 사귀는데 주저함이 없는가?
4. 쉬는 시간에는 주로 무엇을 하는가?
5. 즐겨보는 영화나 드라마는 무엇인가?
6. 어떤 과목을 가장 좋아하는가?
7. 친구들과 어울리는 것을 좋아하는가?
8. 어떤 종류의 책을 좋아하는가?
9. 발표하는 것을 좋아하는가?

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5. 넷플릭스 사례를 통해서 우리가 미래를 위해 준비해야할 능력은 무엇인지 이야기해 봅시다. 

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5. 넷플릭스 사례를 통해서 우리가 미래를 위해 준비해야할 능력은 무엇인지 이야기해 봅시다. 

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

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