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경영정보시스템 리포트 (머신러닝, 딥러닝의 개요 및 활용)2025.01.221. 약한 인공지능과 강한 인공지능 오늘날의 과학계는 인공지능의 기준을 강한 인공지능과 약한 인공지능으로 나눈다. 강한 인공지능은 인간의 지능을 가진 컴퓨터로 스스로 일을 할 수 있고 지시를 거부할 수도 있다. 반면 약한 인공지능은 특정 영역의 문제를 해결하는 기술을 가진 인공지능으로 자아가 없기 때문에 한정적으로만 사람의 인지적 능력을 활용할 수 있다. 2. 기계 학습의 개념과 특징 기계 학습은 컴퓨터가 스스로 패턴에 따라 움직일 수 있도록 하는 기술이다. 데이터 과학자가 수많은 경우의 수 데이터를 입력하고 패턴을 식별시켜 인공지...2025.01.22
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경영정보시스템 ) 인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사2025.01.241. 인공지능의 개념 인공지능의 정의는 범위에 따라 다양하지만, 포괄적인 범위로 인공지능을 정의 내리자면 인공지능이란 어떠한 문제를 스스로 해결할 수 있는 능력을 갖춘 시스템을 말한다. 즉, 인간의 지적 능력을 기계나 컴퓨터를 통해 구현하는 기술이다. 인공지능은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 나눌 수 있다. 약한 인공지능은 특정한 분야나 목표만을 해결할 수 있는 인공지능을 뜻하며, 강한 인공지능은 다양한 목표를 해결할 수 있는 인공지능이다. 2. 인공지능 기술 - 기계학습 기계학습은 알고리즘을 연구하고 활용하는 기술로 엄청...2025.01.24
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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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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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[인공지능의세계 A+] 기말고사 문제풀이 객관식 + 서술형 + 단답형 문제+해설2025.05.101. 기계학습 기계학습은 인간의 학습능력을 기계나 컴퓨터에서 구현한 것으로, 지도학습과 비지도학습으로 구분할 수 있다. 지도학습은 학습 데이터의 정답이 주어지는 반면, 비지도학습은 정답이 주어지지 않는다. 신경망은 자동으로 가중치를 학습하는 기계학습 방식이다. 강화학습은 보상을 통해 최적의 행동을 학습하는 방식으로, 알파고가 자체 연습 대국을 통해 좋은 수를 학습하는 데 사용되었다. 2. 클러스터링 K-Means 클러스터링은 데이터를 K개의 클러스터로 분류하는 방법이다. K-Means 클러스터링의 단점은 k의 개수를 사전에 정해야 ...2025.05.10
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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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노션AI(Notion AI)란2025.05.021. 노션AI 소개 노션AI는 인공 지능과 기계 학습 기능을 통합하여 기능을 향상시키는 소프트웨어 플랫폼입니다. 개인과 기업이 정보를 정리하고, 다른 사람과 협업하고, 워크플로를 간소화할 수 있도록 설계된 올인원 작업 공간입니다. 노션AI는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 인간의 언어를 이해하고 해석하며, 데이터를 분석하고 분류할 수 있어 사용자가 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다. 또한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 개별 사용자에 대한 기능을 개인화합니다. 2. 노션AI의 역사 노션AI는 2016년에 Ivan Zhao, Sim...2025.05.02
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고려대학교 객체지향프로그래밍 A+ 기말고사 치팅시트2025.05.101. 프로그래밍 언어 프로그래밍 언어는 컴퓨터가 수행할 수 있는 모든 것을 설명할 수 있어야 하며, 프로그래머가 의도한 바를 정확히 표현할 수 있어야 합니다. 튜링 기계는 무한한 테이프, 읽기/쓰기/삭제 장치, 상태 테이블을 가지고 있으며 튜링 완전하거나 튜링 동등합니다. 실제 컴퓨터는 선형 한정 레지스터 기계(거의 만족)입니다. 대부분의 언어가 튜링 완전하기 때문에 문제가 되지 않습니다. 프로그래밍 언어는 오류 방지, 사용성 등의 기준을 만족해야 합니다. 2. 프로그래밍 패러다임 프로그래밍 패러다임은 좋은 프로그래밍 언어의 기준을...2025.05.10
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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 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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