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경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.2025.01.291. 인공지능의 개념 인공지능은 인간의 지능을 모방하거나 이를 초월하는 컴퓨터 시스템을 개발하는 학문이다. 인공지능의 개념은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 구분된다. 약한 인공지능은 특정한 작업을 수행하도록 설계된 시스템이며, 강한 인공지능은 인간과 유사한 수준의 지능을 가지고 자율적으로 문제를 해결하고 학습할 수 있는 능력을 지닌 시스템을 의미한다. 2. 인공지능 기술: 기계학습과 딥러닝 인공지능의 핵심 기술로는 기계학습과 딥러닝 알고리즘이 있다. 기계학습은 데이터를 기반으로 모델을 학습시키고, 이를 통해 새로운 데이터에...2025.01.29
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생성시스템에 대해 설명하시오2025.05.111. 생성시스템 생성시스템은 컴퓨터 프로그램이나 하드웨어를 사용하여 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성하는 시스템을 말합니다. 이러한 시스템은 인공지능, 기계학습, 자연어처리 등의 기술을 활용하여 다양한 종류의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 생성시스템은 예술, 문학, 음악, 게임, 디자인 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 콘텐츠의 품질과 다양성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 생성시스템의 작동 방식 생성시스템은 다양한 방식으로 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 자연어처리 기술을 사용하여 텍스트를 생성하는 시스템은 주어진 데이터를 분석...2025.05.11
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모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 3 (Python 코딩)2025.05.131. 모수적 추정 모수적 추정을 통해 데이터를 반영하여 분포 모델을 도출하는 과정과 그 중요성에 대해 다루고 있습니다. 기본적인 수식 y = ax + b*sin(x)에서 a와 b를 임의로 바꾼 후 단 10개의 데이터를 생성하고, 이를 바탕으로 추정을 수행합니다. MCMC 샘플링을 통해 posterior 분포를 추정하고, 이를 시각화하여 파라미터의 불확실성과 추정치의 변동성을 확인합니다. 2. 데이터 기반 모델링 주어진 데이터를 바탕으로 모수적 추정을 수행하여 모델을 도출하는 과정을 설명하고 있습니다. 10개의 데이터만을 사용하여 비...2025.05.13
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.05.131. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 약한 인공지능은 기본적으로 인간의 지능 수준을 넘지 못하고 제한된 작업에만 사용되는 인공지능을 의미한다. 반대로 강한 인공지능은 인간의 지능을 초월하여 다양한 작업을 수행하고 사람과 유사한 추론, 학습, 문제 해결 능력을 갖춘 인공지능을 말한다. 약한 인공지능은 사전에 정의된 규칙이나 알고리즘을 사용하여 작업을 수행하지만, 강한 인공지능은 데이터 기반 학습을 통해 지식을 습득하고 문제를 해결한다. 약한 인공지능은 '자아'가 없다는 차이점이 있다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계 학습은 인...2025.05.13
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.05.121. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 인공지능은 강한 인공지능과 약한 인공지능으로 구분됩니다. 강한 인공지능은 사람과 같은 지능을 가진 인공지능이고, 약한 인공지능은 특정 문제 또는 분야에 국한해 인간처럼 지능적 행동을 할 수 있는 인공지능입니다. 강한 인공지능은 마음을 가지고 사람처럼 느끼며 지능적으로 행동하는 기계이지만, 약한 인공지능은 사람의 지능적 행동을 흉내낼 수 있는 수준에 불과합니다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 컴퓨터 시스템의 패턴과 추론에 의존해 명시적 지시 없이도 태스크에 대한 수행에 사용하는 알고...2025.05.12
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.05.041. 약한 인공지능과 강한 인공지능 약한 인공지능은 특정한 영역의 문제를 푸는 인공지능 기술로, 문제를 해결하거나 이상적인 업무 연구를 처리하는 데에 널리 사용된다. 약한 인공지능은 기초 데이터나 알고리즘, 규칙 등을 입력해야 한다. 약한 인공지능은 인간이 가지고 있는 인지적인 능력 중에서 한정적인 부분만 사고할 수 있다는 것이 한계이다. 강한 인공지능은 인간의 지능을 바탕으로 생각을 할 수 있는 컴퓨터이다. 강한 인공지능은 명령이 입력되지 않아도 스스로 학습을 할 수 있으며, 인공지능 스스로 보았을 때 지시 사항이 비합리적이라고 ...2025.05.04
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뇌와 인간 (AI vs. I)2025.05.071. 인공지능의 상식 이해 부족 인간은 생활 속 경험을 통해 많은 세상의 상식을 이해하고 있지만, 인공지능의 기계학습과 심층 신경망은 이러한 상식과 같은 모델을 만들지 못합니다. 인공지능은 연속해서 다음에 이어질 가장 높은 단어를 예측하는 데는 뛰어나지만, 인간보다 상식에 있어선 부족합니다. 이는 인공지능이 실제로 인간들과 상호작용하기 위해서는 언어뿐만 아니라 일상생활에서도 벌어질 수 있는 자연스러운 상황을 끊임없이 학습해야 한다는 것을 의미합니다. 2. 인공지능의 인과관계 이해 부족 인간은 꽃병을 떨어트리면 꽃병이 산산조각이 나고...2025.05.07
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[생산관리, SCM] 수요예측_비즈니스 성장과 효율성을 위한 전략적 도구2025.05.081. 수요예측의 개념과 중요성 수요예측은 기업과 조직이 제품 또는 서비스의 수요를 정확하게 예측하는 과정으로, 효율적인 운영 및 공급망 관리를 위한 중요한 요소입니다. 수요예측은 기업이 생산 계획, 자재 관리, 재고 관리, 주문 및 공급 계획 등을 최적화하는 데 필수적인 정보를 제공합니다. 정확한 수요예측은 기업의 비용 절감과 생산력 향상을 도모하며, 고객 만족도와 경쟁력을 향상시킬 수 있습니다. 2. 수요예측 기법 종류 수요예측 기법은 기초 수요예측 기법, 통계적 수요예측 기법, 기계학습 기반 수요예측 기법으로 구분됩니다. 기초 ...2025.05.08
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현대 컴퓨터 과학의 발전과 알고리즘의 역할2025.05.161. 컴퓨터 과학의 발전과 알고리즘의 역할 현대의 컴퓨터 과학 발전은 꾸준한 연구와 발전의 연속이라 할 수 있습니다. 특히, 알고리즘이 이러한 발전의 핵심이 되어왔다는 것이 많은 학자들의 공통된 견해입니다. 본 장에서는 'The Nature of Computation'이라는 논문을 통해 현대 컴퓨터 과학의 기원과 알고리즘의 중요성에 대하여 자세히 알아보겠습니다. 2. 자연어 처리 분야의 딥러닝 동향 최근 연구에서는 자연 언어 처리(NLP) 분야에서 딥러닝의 동향을 관찰할 수 있습니다. 이 주제에 대하여, 최근 논문 'Attentio...2025.05.16
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.01.181. 인공지능 인공지능은 기계가 인간의 뇌를 기반으로 인간의 지적 행동을 모방하도록 프로그래밍된 소프트웨어 상태로 존재한다. 인공지능은 인공지능 기술을 적용해 현실 세계의 문제를 해결한 결과를 말한다. 즉 기존 제품에 인공지능이 추가된 제품이나 서비스를 의미한다. 2. 기계학습 머신러닝은 원래(처리되지 않은) 데이터에서 패턴을 추출해 지식을 습득하는 능력을 말한다. 기계학습은 학습방법에 따라 지도학습, 비지도학습, 강화학습의 세 가지 주요 범주로 분류할 수 있다. 3. 딥러닝 딥러닝은 숨겨진 층수를 3개 이상의 층으로 두껍게 쌓아 ...2025.01.18
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