1. 코드의 목적과 역할 분석 주어진 데이터(공부 시간, 커피 수)로 학생의 시험 결과(합격 or 불합격)를 예측하는 신경망 모델 구축.역할 : - 데이터 학습을 통한 합격 확률 예측 - 데이터 기반으로 합격과 불합격을 자동 분류 - 실제 현업에서 쓰이는 이진 분류 문제의 기초적인 이해 2. 필수 라이브러리 - Numpy : 수치 데이터 배열 생성 및 처리 (np.array(- TensorFlow/Keras - sequential : 순차적으로 층(layer)을 추가하여 간편하게 모델 구축 - Dense : 각 층을 구성할 때 사용하는 기본 뉴런층 (완전 연결층)3. 주요 기능 분석 신경망 설계 : 입력층 (공부 시간, 커피 수 ) -> 은닉층(Dense/ReLu) -> 출력층 (Dens..