위 포트폴리오는 진로 활동을 진행하며 궁금했던 부분에 인공지능의 인간의 감정 인식 부분에 대해
논문을 통해 학습하고, 논문의 내용에 대해 한계점을 제시 후, 그 한계점에 대한 해결 방안을 도서의
내용을 토대로 해결해나가는 과정을 포함합니다. 이러한 과정 속 Python을 통해 직접 알고리즘을
구상하고 코드를 직접 재현해보면서 그 결과를 출력하는 모든 내용을 담고 있습니다.

여러분들이 생각하는 것 보다 인공지능은 어려운 분야가 아닙니다. 위 포트폴리오를 통
해 인공지능이 작동하는 매커니즘을 Python을 통해 직접 코드를 구현해보면서 충분히
익힌다면 대입을 위한 활동에 큰 전략적 도움이 될 것임이 분명합니다.

포트폴리오 내에 작성한 코드에 대해 하나하나 전부 무엇을 의미하고 어떤 역할을 하는
지 상세하게 적어 놓았습니다. 코딩과 관련한 경력이 없는 학생 분들도 충분히 포트폴리
오를 보며 이해할 수 있을 것이라 생각합니다.

위 탐구 활동은 창의, 융합, 진로 역량 부분에서 큰 이점을 지니고 있는 활동이며, 같은
진로의 다른 학생들보다 더욱 대입에 유리한 학생부를 만들어나갈 수 있을 것이라 자부합니다.

[목차]

1. 서론
1.1 탐구 동기 및 목적
1.2 논문의 내용

2. 본론
2.1 논문에서의 한계점 분석
2.2 감정과 경우의 수
2.3 무드미터
2.4 신경망

2.5.1 Python 신경망 매커니즘
2.5.2 Python 신경망 구현

2.6 무드미터 적용 코드 구현
2.7 출력 결과

3. 결론

4. 참고문헌