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if문과 for문에 대한 이해가 부족하면 아래의 글을 먼저 봐주세요. if문(조건문) 이해, 예제 -C언어 for문(반복문) 이해, 예제 -C언어 프로그래밍을 하여 프로그램을 만들 때 빠지지 않는, 가장 중요한 if문과 for문에 대하여 제대로 익히기 위해 if문(조건문)과 for문(반복문) 문제(예제)들을 풀어보도록 합시다. 저번 시간과 마찬가지로 진행됩니다! 이번 시간의 문제는 총 3개입니다. 각 문제에 대한 출력 결과 예시와 힌트 그리고 완성된 소스와 그에 대한 설명이 함께 제공될 겁니다. 자 그럼 시작해볼까요? 문제 1. 두 수를 입력받아 더 큰 수를 출력하는 프로그램을 만드시오. (동일한 경우 동일함 알려줌-출력 예 참고) (출력 결과 예1 : 15와 8입력) (출력 결과 예2 : 9와 9입력)..

'Switch 전환하라, Case 주어진 상태에따라.'  저번에 조건문으로 가장 대표적인 if문을 봤었죠?  이번 시간에는 그 if문과 비슷한 역할을 하는 switch문(switch case문)에 대하여 알아보도록 하겠습니다. 이 switch문은 경우에 따라 if문보다 더 적합한 때가 있습니다.바로 몇 가지 선택지가 주어지고, 그에 대한 선택을 할 때죠.("1. 프로그램 실행, 2. 대기, 3. 종료"처럼 선택지가 몇 가지 있다면 말이죠. ) 게임으로 예를 들어볼까요?시뮬레이션 게임에서 대화에 따라 몇 가지 대답을 선택해야 할 때가 있죠?이렇게 여러가지의 선택지가 정해져 있고, 그 제한된 범위 내에서만 선택된다면,switch case문에 적합..

구글 번역이 구글의 (알파고)인공지능 기술인 '딥러닝(deep-learning : 심층학습)'을 번역 서비스에 활용하기 시작했습니다. (구글번역 사이트 화면 : (주소)https://translate.google.co.kr/) 이 딥러닝이라는 것은 이세돌과의 대국에서 겨룬 컴퓨터 바둑 프로그램 '알파고'에 쓰인 AI 알고리즘입니다. '인공 신경망 기술'이 적용된 거죠. 구글은 27일(현지시간)부터 '구글 신경 기계 번역'(GNMT) 시스템을 이용하여 번역 서비스를 시작한다고 발표했습니다. (구글 번역 서비스 10주년이네요..) 기존의 번역 시스템은 문구 기반 기계 번역(PBMT)이고, 이번부터 점차 바뀌게 될 시스템은 '구글 신경 기계 번역(GNMT)'입니다. (밑에 간단한 방식에 대한 설명이 있습니다...