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인공지능의 개념 및 원리를 제시하고, 일상생활과 교육분야에서 인공지능 활용사례에 대해 기술하시오2025.01.251. 인공지능의 개념 인공지능은 컴퓨터나 기계가 인간의 학습, 추론, 문제 해결 등의 지적 업무를 수행하는 데 사용되는 기술이다. 이는 기계가 인간의 지능을 모방하고 흉내내어 인간과 유사하게 학습하고 작업을 수행할 수 있는 능력을 의미한다. 인공지능의 개념은 기술적 발전과 함께 지속적으로 발전해왔으며, 최근에는 기계학습과 딥러닝과 같은 새로운 접근 방식이 등장하여 인공지능의 개념과 의미가 점차 확장되고 있다. 2. 인공지능의 원리 인공지능의 원리는 주로 기계학습과 딥러닝이라는 두 가지 주요 개념에 근간을 두고 있다. 기계학습은 컴퓨...2025.01.25
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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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기계학습(Machine Learning)에 관한 조사 및 정보통신 기술 활용2025.01.251. 기계학습(Machine Learning) 기계학습은 컴퓨터의 행동을 변경하고 적응시켜 정답에 가깝게 만드는 기술이다. 기계학습은 신경과학, 생물학, 통계학, 수학, 물리학 등 다양한 분야의 아이디어를 사용하여 컴퓨터를 학습시킨다. 기계학습은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 구분되며, 각각 다른 방식으로 학습을 수행한다. 기계학습은 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 2. 백스캐터 통신 백스캐터 통신은 사물인터넷 시대의 전력 공급 문제를 해결할 수 있는 새로운 통신 시스템이다. ...2025.01.25
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2024년 김영평생육원 경영정보시스템 전체 1등 A+의 만점 받은 과제 _인공지능의 개념과 기술, 활용사례에 대해 조사하시오2025.01.211. 인공지능의 개념 인공지능은 '지능을 기계로 구현한 것'이다. 지능은 문제를 해결할 수 있는 능력으로 정의될 수 있다. 따라서 인공지능은 문제를 해결하기 위해서 스스로 작업을 진행할 수 있는 능력으로 정의할 수 있다. 학계에서 바라보는 인공지능의 진화 단계는 크게 ANI, AGI, ASI 세 가지로 나누어 설명할 수 있다. 2. 인공지능 기술: 기계학습과 딥러닝 인공지능은 컴퓨터에게 데이터를 학습시켜 마치 사람처럼 스스로 의사결정을 할 수 있게 한다. 기계학습은 사람이 특성인자를 선정하는 것이 중요하지만, 딥러닝은 데이터에서 모...2025.01.21
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확률론(probability theory)의 효과적 활용법 중 한 가지를 주제로 선택하여, 장점을 주장하고 논리적 근거를 예시 등을 구체적으로 제시한 후, 자신만의 고유한 의견으로 마무리 요약하여 기술하시오2025.01.231. 베이즈 정리 베이즈 정리는 사건의 발생 확률을 새로운 정보에 따라 갱신하는 수학적 방법이다. 기본적으로 베이즈 정리는 사전 확률(prior probability)을 바탕으로, 새로운 데이터(또는 증거)를 통해 사후 확률(posterior probability)을 계산하는 과정이다. 베이즈 정리는 다양한 상황에서 적용될 수 있는 유연한 도구로, 복잡한 문제에 대한 해결책을 제공한다. 베이즈 정리의 가장 큰 장점은 유연성과 실시간 데이터 반영이다. 기존의 통계적 접근법은 고정된 데이터를 바탕으로 예측을 하지만, 베이즈 정리는 새로...2025.01.23
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경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.2025.01.241. 인공지능의 개념 인공지능은 단순히 기술의 발전을 넘어 인간의 인지적 능력을 모방하거나 대체하는 기술로 정의되며, 이는 정보 처리, 문제 해결, 학습 능력 등 인간 고유의 지능적 특성을 포함한다. 약한 인공지능은 특정한 작업이나 문제를 해결하기 위해 설계된 시스템이며, 강한 인공지능은 인간과 유사한 수준의 전반적인 지능을 갖춘 시스템을 의미한다. 2. 인공지능 기술 인공지능 기술의 발전은 기계학습과 딥러닝을 중심으로 이루어졌다. 기계학습은 데이터를 이용해 스스로 학습하는 알고리즘을 개발하는 기술이며, 딥러닝은 인공신경망을 기반으...2025.01.24
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인공지능이 어떻게 사람처럼 생각하게 되는가2025.05.081. 파블로프의 개 실험 파블로프의 개 실험은 동물의 학습과 조건부 반사에 대한 연구를 통해 일반화된 원리를 밝힌 실험입니다. 개에게 음식과 종소리를 연결시켜 종소리만으로도 침샘 분비 반응이 나타나는 조건부 반사를 관찰하였습니다. 이 실험은 행동심리학과 학습 이론에 큰 영향을 주었습니다. 2. 인공 신경망의 학습 인공 신경망은 입력과 출력 사이의 연관성을 학습하는 과정을 거칩니다. 초기에는 무작위로 설정된 가중치와 편향을 학습 데이터를 통해 조정하여 정확한 출력을 만들 수 있도록 개선됩니다. 이는 파블로프의 개 실험에서 관찰된 자극...2025.05.08
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규칙기반인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 정의와 장단점2025.01.211. 규칙기반 인공지능 규칙기반 인공지능은 인간의 지능을 기계에 부여하고자 하는 시도로, 계산 과정을 정의하는 기호와 기호 간 연산 규칙을 정의하는 초기 인공지능 기술입니다. 이는 자연어 처리, 수학적 정리 증명, 문제 해결, 전문가 시스템, 의사결정, 게임 등의 분야에서 성과를 보였지만, 학습 능력 부족과 패턴 인식 한계로 인해 1980년대부터 쇠퇴하게 되었습니다. 2. 머신러닝 머신러닝은 데이터를 학습하여 프로그램 스스로 결과를 얻도록 하는 인공지능 기술입니다. 특성 추출과 모델 학습을 통해 자율주행, 문자 인식, 개인비서, 의...2025.01.21
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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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