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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.181. 인공지능의 개념과 분류 인공지능은 인간성이나 지능을 가진 존재나 시스템이 인위적으로 만들어낸 지능을 말한다. 일반적으로 컴퓨터가 인간에 의해 작동될 때 지능을 필요로 하는 업무를 수행하는 과학으로 정의되며, 컴퓨터가 스스로 인식하고 자율적으로 행동하는 것을 의미한다. 인공지능은 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 분류된다. 2. 기계학습 및 딥러닝 기술 기계학습은 데이터에서 코드로 지정되지 않은 동작을 기계가 학습하고 실행할 수 있는 알고리즘을 개발하는 연구 분야이다. 딥러닝은 비선형 변환 기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화...2025.01.18
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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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딥러닝 2024년 2학기 방송통신대 출석수업과제물) 인공신경망과 관련된 설명 중 올바른 것을 선택하시오. 다층 퍼셉트론의 구조를 확장하는 방법 등2025.01.261. 인공신경망 인공신경망은 생물학적 뉴런의 작동 원리를 모방하여 만든 기계 학습 모델입니다. 다층 퍼셉트론(MLP)은 인공신경망의 한 형태로, 입력층, 하나 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성됩니다. 인공신경망은 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력이 있으며, 활성화 함수를 통해 비선형 관계를 학습할 수 있습니다. 2. 경사 하강법 경사 하강법은 손실 함수의 기울기를 계산하고 이를 활용하여 가중치를 업데이트하는 최적화 알고리즘입니다. 보폭 크기(learning rate)가 너무 크면 손실 함수가 발산하는 문제가 발생할 수 있습니...2025.01.26
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입력장치와 출력장치에 대한 차이점과 음성인식장치의 특징2025.01.171. 입력장치와 출력장치의 정의 및 기능 입력장치는 사용자가 데이터를 컴퓨터에 전달하는 역할을 하며, 키보드, 마우스, 스캐너 등이 대표적인 예이다. 출력장치는 컴퓨터가 처리한 데이터를 사용자에게 전달하는 역할을 하며, 모니터, 프린터, 스피커 등이 대표적이다. 입력장치와 출력장치는 상호 보완적인 역할을 하여 사용자가 컴퓨터를 효율적으로 사용할 수 있게 한다. 2. 입력장치와 출력장치의 차이점 입력장치는 사용자가 데이터를 컴퓨터에 전달하는 역할을 하는 반면, 출력장치는 컴퓨터가 처리한 데이터를 사용자에게 전달하는 역할을 한다. 이러...2025.01.17
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경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.01.151. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 약한 인공지능(AI)은 특정 작업을 수행하도록 설계된 인공지능으로, 사람처럼 사고하거나 인식하는 능력은 없다. 반면, 강한 인공지능은 인간과 유사한 사고, 이해, 학습 능력을 갖춘 인공지능을 말한다. 강한 AI는 현재 기술로는 아직 실현되지 않았으며, 과학 소설이나 미래 기술에 대한 논의에서 주로 다루어진다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고, 패턴을 인식하여 의사결정을 개선할 수 있는 능력을 갖추게 하는 기술분야이다. 기계학습의 가장 큰 특징은...2025.01.15
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.231. 인공지능의 개념 인공지능은 인간의 지적 활동을 모방하거나 이를 능가하는 기계를 만드는 학문 및 기술을 의미합니다. 인공지능은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 구분됩니다. 약한 인공지능은 특정한 작업이나 문제를 해결하기 위해 설계된 시스템을 의미하며, 강한 인공지능은 인간과 동일한 수준의 인지 능력과 지능을 가지는 시스템을 의미합니다. 2. 인공지능 기술 인공지능 기술의 핵심은 기계학습(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘에 있습니다. 기계학습은 데이터를 통해 학습하고 경험을 바탕으...2025.01.23
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인공지능(Artificial Intelligence)에 관하여 조사하여 설명하고 인공지능을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오2025.01.251. 인공지능의 정의와 역사 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능을 모방하여 학습하고 문제를 해결하며 결정을 내리는 컴퓨터 시스템을 의미합니다. 인공지능의 역사는 1950년대 앨런 튜링(Alan Turing)의 논문 'Computing Machinery and Intelligence'에서 시작되었으며, 1956년 다트머스 회의(Dartmouth Conference)에서 인공지능이라는 용어가 처음 사용되었습니다. 2. 인공지능의 주요 기술과 접근 방법 인공지능에는 기계 학습, 심층 학습, 자연어 ...2025.01.25
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인공지능과 기계학습 중간정리2025.01.131. 예측자 예측자는 Y=AX의 관계가 선형일 때 사용된다. 예측자를 구하는 과정은 다음과 같다: 1) 임의의 값 A 설정 2) 주어진 데이터의 X를 대입하여 예측값 Y 출력 3) 목표값과 출력값을 비교하여 오차(error) 구하기 4) 오차가 양수인 경우 A를 늘려야 하며, 오버슈팅을 방지하기 위해 A를 조금씩만 조정해야 한다. 5) 이러한 과정을 반복(iteration)하여 A를 조정해나가는 것이 예측자 구하기의 핵심이다. 2. 분류자 분류자는 X·Y 평면에서 두 그룹을 분류하는 선형분류자를 말한다. 분류자 학습 과정은 다음과 ...2025.01.13
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인공지능의 기본 개념과 원리 및 일상생활과 교육 분야에서의 활용 사례2025.01.181. 인공지능의 기본 개념 인공지능(AI)은 인간의 지능적 작업을 수행할 수 있도록 컴퓨터 시스템을 설계하고 개발하는 학문 분야입니다. AI는 기계 학습, 자연어 처리, 로보틱스 등 다양한 하위 분야를 포함하며, 인간의 학습, 추론, 문제 해결 능력을 모방하는 것을 목표로 합니다. 2. 인공지능의 원리 인공지능의 원리는 크게 두 가지로 나뉩니다. 첫째, 기계 학습은 데이터를 이용하여 컴퓨터가 학습하고 예측 모델을 만드는 과정입니다. 둘째, 딥 러닝은 인공 신경망을 사용하여 데이터를 계층적으로 처리하고, 복잡한 패턴과 관계를 학습하는...2025.01.18
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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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