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모두의 인공지능2024.09.131. 인공지능의 개념 1.1. 지능이란 무엇인가 지능이란 무엇인가는 대단히 복잡한 주제이다. 지능은 추론, 문제 해결, 학습, 지각, 언어 이해 등의 능력을 포함하는 상위 정신 과정이다. 인간 지능은 이러한 다양한 능력의 복합체로 이루어져 있으며, 그 구체적인 정의와 평가 기준에 대해서는 학자들 사이에서 여전히 논란이 있다. 개는 문제를 해결하고 새로운 기술을 습득할 수 있으므로 지능이 있다고 볼 수 있다. 그러나 돌과 같이 환경과 단순히 반응하기만 하는 무기물은 지능이 없다고 할 수 있다. 따라서 지능의 유무를 판단하는 기준은...2024.09.13
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미적분의 쓸모2024.09.131. 미적분의 활용 1.1. 미적분의 쓸모와 인식의 변화 학창 시절에 미적분을 배울 때, 많은 이들이 가장 많이 했던 생각은 "이걸 배워서 어디다 활용하지?"라는 것이었다"" 주위를 둘러보면 미적분의 지식이 필요한 곳이 눈에 잘 보이지 않았기 때문이었다"" 그래서 미적분은 많은 이들에게 가성비가 없어 보였다"" 게다가 수학에서 가장 어려운 부분이라 이해하는 데 많은 수고가 들었는데, 정작 그만큼의 수고를 하고도 머리에 간직하는 것 말고는 다른 용처가 없었으니까 말이다"" 하지만 이런 생각은 절대적인 오해였다"" 최근에 만난 한...2024.09.13
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Ai2024.09.241. 서론 1.1. 주제 선정 배경 인공지능(AI)은 과거에는 공상과학 영화에서나 볼 수 있던 상상이었으나, 오늘날 우리 삶에 깊이 스며들어 필수적인 기술로 자리 잡았다. AI는 데이터 분석, 자연어 처리, 이미지 인식 등 다양한 분야에서 인간의 능력을 보완하며, 산업 전반에 혁신을 가져왔다. 특히, 대한민국은 디지털 전환의 가속화와 함께 AI 기술의 개발과 활용에서 선도적인 역할을 하고 있다. 정부는 '디지털 뉴딜'을 통해 AI 인프라를 강화하고 있으며, 이는 교육, 의료, 금융 등 사회 전반에 걸쳐 커다란 변화를 촉발하고 있다...2024.09.24
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인공지능의이해2024.10.241. 인공지능(AI)의 개념 및 이해 1.1. 인공지능의 정의 인공지능은 컴퓨터가 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 모방하고 구현하는 기술이다. 인공지능은 데이터를 기반으로 작동하며, 데이터의 양과 질이 인공지능의 성능에 큰 영향을 미친다. 인공지능은 데이터 분석을 통해 사람들의 행동을 예측하고, 이를 기반으로 상품 추천, 검색 결과 개선, 의료 진단 등에 사용된다. 또한, 인공지능은 적극적으로 산업 혁신을 이끌고 있다. 제조업, 금융업, 의료 분야 등 다양한 산업에서 인공지능이 사용되어 생산성을 향상시키고 새로운 가치를 창...2024.10.24
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인공지능2024.10.101. 인공지능(AI)의 개념 및 역사 1.1. 인공지능의 정의 AI라고 불리는 "인공지능"은 인간의 지능적 행동을 모방하여 컴퓨터가 수행할 수 있도록 하는 연구 분야이다. 인간과 같은 지성을 갖춘 존재 또는 시스템을 만들어내는 것이 인공지능의 목표이며, 컴퓨터가 사고, 학습, 자기계발 등의 지적 활동을 수행할 수 있도록 하는 방법을 연구한다. 이러한 인공지능은 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용하는 것을 전제로 하며, 그러한 지능을 구현할 수 있는 방법론과 실현 가능성 등을 연구하는 과학 분야를 의미한다. 1.2. 인공지능의 역사 1...2024.10.10
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로지스틱2024.10.291. 로지스틱 방정식을 활용한 여러 생명 현상 분석 1.1. 생장곡선 그래프 생장곡선 그래프는 시간에 따른 개체의 수를 나타낸 것이다. 개체 수가 계속 늘어나는 이론적 생장곡선과 달리, 실제 생장 곡선은 환경의 저항으로 인해 시간이 지남에 따라 개체수가 유한한 값으로 수렴하는 s자형 그래프를 보인다. 이러한 실제 생장 곡선은 '로지스틱 방정식(logistic equation)'이라는 미분 방정식으로 모델링될 수 있다. 로지스틱 방정식은 개체수가 0에서 증가하기 시작하여 점점 증가율이 올라가다가 어느 순간부터 감소하는 특징을 가...2024.10.29
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인공지능 대학원 면접 준비 자료2024.10.081. 인공지능학 대학원 입시 안내 1.1. 인공지능학 전공 소개 인공지능학은 인간의 지능을 모방하여 기계가 스스로 학습하고 문제를 해결할 수 있게 하는 학문 분야이다. 특히, 기계학습과 딥러닝 기술을 기반으로 하는 인공지능은 다양한 응용 분야에서 혁신적인 발전을 이루어내고 있다. 인공지능학 전공에서는 인공지능의 원리와 알고리즘을 심도 있게 학습하고, 이를 실제 문제 해결에 적용하는 능력을 배양한다. 주요 교과 내용으로는 기계학습, 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 강화 학습 등 인공지능의 핵심 기술들을 다룬다. 또한, ...2024.10.08
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인공지능 대학원 전공 면접 준비자료2024.10.081. 인공지능학 대학원 입학 준비 1.1. 인공지능의 정의와 역사 인공지능은 기계가 인간 지능을 모방하는 능력이다. 인공지능의 역사는 오랜 시간에 걸쳐 발전해왔으며, 이는 수많은 과학자와 연구자들의 노력의 결과이다. 인공지능의 개념은 1950년대에 처음 제안되었다. 당시 앨런 튜링이 기계가 지능적으로 행동할 수 있는지 검증하는 "튜링 테스트"를 고안했다. 이후 1956년 다트머스 대학에서 열린 인공지능 워크숍에서 존 매카시, 마빈 민스키, 클로드 섀넌 등 과학자들이 인공지능 분야의 발전 가능성을 논의했다. 이를 계기로 인공지능...2024.10.08
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일반적인 인공지능과 딥러닝 차이, 딥러닝특징과 사례2024.10.211. 인공지능의 이해 1.1. 약한 인공지능과 강한 인공지능 약한 인공지능은 특정 작업을 수행하는 데 초점을 둔 인공지능의 한 형태이다. 이는 사람의 도움 없이 특정 작업을 자동화하거나, 입력된 데이터를 처리하여 응답을 생성하는 데 활용된다. 그러나 이러한 시스템은 제한된 범위 내에서만 작동하며, 작업 외의 다른 도메인에서는 작동하지 않는다. 예를 들어, 음성 인식 시스템은 음성 명령을 인식하고 실행하는 데 탁월하지만, 이 작업 이외의 지식이나 추론 능력은 갖고 있지 않다. 약한 인공지능은 기존의 작업을 자동화하고 생산성을 높이는...2024.10.21
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수학의 쓸모2024.10.281. 수학의 쓸모 1.1. AI 시대, 우리에게 수학이 필요한 이유 빅데이터와 AI는 우리 삶의 여러 영역을 점점 더 차지하고 있으며, 이러한 변화의 중심에는 수학이 자리 잡고 있다. 수학은 급변하는 미래를 예측하고 이해하는 데 필수적인 학문이다. 오늘날 수많은 혜택은 수학을 잘 활용했기 때문에 가능해졌다. 따라서 사회를 이해하고자 하는 사람들은 수학을 이해할 필요가 있다. 수학은 인간의 언어이자 세상을 이해하는 도구이다. 빅데이터와 AI의 발전으로 수학의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 데이터 과학, 확률과 통계, 최적화 등 ...2024.10.28
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