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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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모두의 인공지능2024.11.031. 인공지능의 개념과 역사 1.1. 지능과 인공지능의 정의 지능이란 추론, 합리적인 생각, 판단, 의견을 내리는 능력을 말한다. 사람은 당연히 지능을 가지고 있지만, 개나 돌과 같은 다른 대상들에게서도 지능의 흔적을 찾을 수 있다. 예를 들어 개는 자극에 반응하고 감정을 표현하는 등 지능의 기초적인 요소를 갖추고 있지만, 돌과 같은 무생물은 어떠한 지적 활동도 할 수 없다. 인공지능은 사람에 의해 만들어진 지능을 말한다. 즉, 사람이 컴퓨터나 로봇과 같은 기계에 지능을 부여하여 만든 것이다. 단순한 인공물부터 복잡한 지적 활동...2024.11.03
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기계는어떻게생각하고학습하는가2024.11.031. 머신러닝과 인공지능 1.1. 기계 학습의 개념과 특징 기계 학습은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습 능력을 부여하는 연구 분야이다. 기계 학습 알고리즘은 이메일 필터링 및 컴퓨터 비전 등 인간이 명시적 규칙을 작성하는 것이 어렵거나 비현실적인 다양한 애플리케이션에서 사용된다. 기계 학습의 주요 목표는 데이터에서 학습하여 주어진 알고리즘을 자동으로 개선하는 것이다. 즉, 스스로 학습하는 것이다. 기계가 학습할 수 있는 두 가지 주요 방법은 지도 학습과 비지도 학습이다. 지도 학습은 가르쳐 주면서 학습시키는 것이...2024.11.03
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머신러닝2024.11.081. 머신러닝 (Machine Learning) 개요 1.1. 머신러닝의 정의와 역사 머신러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습 능력을 부여하는 연구 분야이다. 이 기술은 컴퓨터 게임 및 인공 지능 분야의 개척자이자 미국 IBM 직원인 Arthur Samuel이 1959년에 최초로 사용한 용어이다. 사무엘은 이를 "명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습 능력을 부여하는 연구 분야"로 정의했다. 기계 학습 연구는 인공 지능, 통계 및 최적화 연구와 밀접한 관련이 있어 종종 구분하기 어려울 정도로 그 분야들이 서...2024.11.08
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TED로 배우는 영화속2024.10.031. 인공지능과 미래사회 1.1. 알파고와 이세돌의 대국 3월 her 최근 알파고와 이세돌의 대국으로 사람들 사이에 인공지능과 미래사회에서 인공지능의 역할에 대한 관심이 높아졌다. 알파고는 영국의 인공지능 개발사인 '구글 딥마인드(Google Deepmind)'가 개발한 인공지능 바둑 프로그램이다. 작년에 벌어진 알파고와 이세돌 9단의 대국에서 전문가들 대부분이 이세돌의 승리를 점쳤었다. 그러나 실제 대국이 끝났을 때 알파고는 4:1의 압승을 거두었다. 이 대국으로 인공지능이 현재 어느 정도 발전했으며, 앞으로의 발전 가능성이 어...2024.10.03
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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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딥페이크 자료조사2024.09.301. 4차 산업혁명과 인공지능 1.1. 4차 산업혁명의 개요 4차 산업혁명은 정보통신기술(ICT)의 융합으로 나타나는 차세대 산업 혁명을 의미한다. 18세기 증기기관의 발명과 기계화로 형성된 1차 산업혁명, 19세기 전기 동력의 발전을 통해 대량생산이 가능해진 2차 산업혁명, IT 정보기술 · 컴퓨터 정보화 · 자동화 생산의 3차 산업혁명을 넘어, 로봇과 인공지능(AI)의 개발을 통하여 현실과 가상을 결합하고 사물을 자동적 · 지능적으로 제어할 수 있도록 하는 산업구조의 변화를 의미한다. 즉, 4차 산업혁명은 사물인터넷, 클라우드...2024.09.30
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"4차 산업혁명 AI 드론 연구2024.09.241. 4차 산업혁명과 생산관리 1.1. 4차 산업혁명의 개념 4차 산업혁명은 인공지능, 빅데이터, 사물 인터넷, 3D 프린팅, 로봇, 공유경제, 드론, 자율주행차 등의 첨단 기술들이 혁신적으로 발전하면서 일어나는 산업과 사회의 큰 변화를 의미한다. 이러한 기술들은 기존의 산업과 생활 방식을 완전히 바꾸어 놓으며, 인류사회 전반에 걸쳐 패러다임 전환을 이끌어내고 있다. 4차 산업혁명의 핵심은 인간과 기계의 융합으로, 사물인터넷과 인공지능 등의 기술이 인간의 삶과 일에 적극적으로 개입하여 생산성과 효율성을 높이는 것이다. 과거 산...2024.09.24
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"4차 산업혁명 AI 드론 무인 배송 연구2024.09.241. 4차 산업혁명 시대의 생산관리 1.1. 4차 산업혁명의 주요 기술 1.1.1. 인공지능 인공지능은 인간의 사고, 학습 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술이다. 즉 인간의 지능을 따라하는 컴퓨터 프로그램이라고 할 수 있다. 과거의 프로그램들은 인간이 만든 것이기 때문에 인간이 통제할 수 있었지만, 인공지능은 개발자가 명령한 작업만 수행하는 것이 아니라 데이터를 모아 스스로 학습할 수 있다는 점에서 우려의 대상이 되고 있다. 이를 가능하게 한 기술이 바로 '딥 러닝(deep learning)'이다. 딥 러닝은 인간의 ...2024.09.24
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경영정보시스템 4차 산업혁명 빅데이터 활용 기술2024.11.041. 서론 최근 들어 제4차 산업혁명의 태동과 더불어 발생한 정보통신기술(ICT)의 급격한 발전이 계속되어 가고 있다. 이에 따라 사회관계망 서비스(SNS)와 다양한 미디어를 통하여 생성되는 디지털 정보는 급증하고 있다. 이러한 급증으로 인한 데이터를 저장 분석하며 처리하는 스마트 비즈니스에 활용에 대한 빅데이터(big data) 기술이 발전하며 이러한 기술의 기업 현장에 대한 적용이 절실하게 필요하게 되었다. 이러한 엄청난 양의 데이터를 분석하는 빅데이터 기술은 매우 주목받는 분야가 되었고 이러한 기술이 다양한 분야에 적용되고 있...2024.11.04
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