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AI(인공지능)이 음향산업에 미치게 될 영향2025.01.211. 음향산업 음향산업은 크게 'Professinal Audio'와 'Consumer Audio'로 분류된다. Professiona Audio는 레코딩 스튜디오 장비, SR 장비, PA 장비 등을 포함하며, Consumer Audio는 Hi-Fi 오디오와 모바일 오디오를 포함한다. 2. 인공지능(AI) 4차산업혁명에서는 인공지능, 빅데이터 등이 핵심적인 기술로 뽑힌다. 인공지능은 철학적으로 인간성 또는 지성을 갖춘 존재 또는 시스템에 의해서 만들어진 지능으로 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용하는 것으로 가정한다. 3. 인공지능과 음향산...2025.01.21
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정보통신망4A 기계학습 Machine Learning에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오2025.01.251. 기계학습 정의 및 필요성 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것을 의미한다. 기계 학습은 데이터 마이닝이나 기타 학습 알고리즘을 사용하여 지식을 추출하고 이를 경험기반으로 삼아 비슷한 상황의 미래 사건의 결과를 예측하는 컴퓨터 프로그램이다. 기계 학습은 대량의 데이터 처리, 복잡한 패턴 인식, 자동화된 결정, 개인화된 경험 제공, 의사 결정 지원, 지능적인 시스템 구축 등의 이유로 매우 중요하다. 2. 기계학습 장점과 문제점 기계 학습의 장점으로는 패턴 인식 및 ...2025.01.25
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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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트랜스포머 알고리즘의 개요와 적용 사례2025.01.171. 트랜스포머 알고리즘 트랜스포머 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 딥러닝 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이 알고리즘은 인코더-디코더 구조와 어텐션 메커니즘을 기반으로 하며, 병렬 처리와 확장성을 통해 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 알고리즘은 인코더와 디코더로 구성됩니다. 인코더는 입력 데이터를 고차원 벡터로 변환하고, 디코더는 이 벡터를 다시 출력 데이터로 변환합니다. 핵심은 어텐션 메커니즘으로, 입력 데이터의 각 요소...2025.01.17
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컴퓨터의 입력장치와 출력장치 차이점 및 음성인식장치 특징2025.01.281. 입력장치 입력장치는 사용자가 데이터를 컴퓨터에 전달하는 장치로, 사용자가 입력한 정보를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하여 시스템에 전달하는 역할을 한다. 대표적인 입력장치로는 키보드, 마우스, 스캐너, 마이크 등이 있다. 2. 출력장치 출력장치는 컴퓨터가 처리한 데이터를 사용자에게 전달하는 장치이다. 컴퓨터 내부에서 처리된 정보를 텍스트, 이미지, 소리 등의 형태로 변환하여 사용자에게 출력한다. 대표적인 출력장치로는 모니터, 프린터, 스피커 등이 있다. 3. 입력장치와 출력장치의 차이점 입력장치와 출력장치의 차이점은 데...2025.01.28
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