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      "content": "# 제공되는 파일 설명\n\n- mnist_train.csv : 60,000개의 데이터가 있고, 각 행은 84개의 픽셀값과  label(마지막 열)로 구성 ( 60,000 x 785 )\n- mnist_test.csv : 10,000개의 데이터가 있고, 각 행은 784개의 픽셀값으로 구성 ( 10,000 x 784 )\n- submission.csv : submission 파일 예시",
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      "content": "## 교과목 정보\n- 세종대학교 지능기전공학부 (최유경교수)\n\n## DNN을 이용한 MNIST 손글씨 분류\n- 본 과제에서는 DNN을 이용하여 1차원 MNIST 손글씨 데이터를 분류하는 문제입니다.\n- 본 과제는 [7주차 실습](https://colab.research.google.com/drive/15Q5GSAPgsHeR0Y70zaiigHBBo4kwJ86o?usp=sharing)을 기반으로 베이스라인이 설정됐으며, 하이퍼 파라미터(epoch,learning_rate,drop_prob,batch_size 등) 동일합니다.\n\n## 코멘트\n- 과제 진행에 어려움이 있다면, 담당 조교(김지원)와 상의하세요.",
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