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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.05.161. 약한 인공지능과 강한 인공지능 약한 AI는 인간의 전체적인 인지능력을 필요로 하지 않는 정도의 문제 해결과 추론을 할 소프트웨어의 구현 및 연구를 가르킨다. 반면 강한 AI는 인간의 지능을 가지고 생각을 할 수 있는 컴퓨터를 말한다. 강한 AI는 아직 연구와 신중한 개발이 진행 중이다. 2. 기계학습 기계학습은 컴퓨터 시스템이 데이터를 학습하고 패턴을 파악하여 결정을 내릴 수 있도록 하는 기술이다. 이는 예측, 분류, 군집 등의 작업에서 효과적으로 활용된다. 기계학습은 데이터의 양과 품질이 핵심적인 역할을 하며, 데이터의 수학...2025.05.16
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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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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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인공지능 특징 및 관련 산업군 정리2025.05.011. 인공지능의 역사 인공지능은 1956년 미국 다트머스 컨퍼런스에서 처음 등장했으며, 이후 논리학, 심볼릭 AI, 전문가 시스템, 기계 학습 등 다양한 분야에서 발전해왔습니다. 1980년대 중반에는 전문가 시스템과 인공신경망 분야에서 발전이 있었고, 1990년대에는 기계 학습 기술이 대중화되면서 인공지능 연구에 다시 활기가 돌아왔습니다. 2000년대에는 대량의 데이터 처리와 딥러닝 기술의 발전으로 인공지능 기술이 급속히 발전하고 있으며, 현재 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 2. 인공...2025.05.01
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경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.2025.05.121. 인공지능이란 인공지능이란 인간 지능이 필요한 업무 등을 정상적으로 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 이론과 개발, 그리고 시각 인식, 음성 인식, 의사 결정, 언어 번역 등을 수행하는 어플리케이션이나 능력을 의미한다. 2. 인공지능의 분류 인공지능은 강한 인공지능과 약한 인공지능으로 구분된다. 강한 인공지능은 사람과 같이 자유로운 사고와 감정표현 등을 하는 것이 가능하고 자아의식을 가지고 있는 인공지능을 의미하며, 약한 인공지능은 자의식이 없는 머신러닝 기법으로 만들어진 전문가 시스템을 의미한다. 3. 기계학습 기계학습은 컴퓨터...2025.05.12
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인공지능 기술이 활용되고 있는 사례2025.01.051. 구글 딥마인드사의 인공지능 바둑 프로그램 알파고 알파고는 몬테카를로 기법과 심층 인공신경망 기술을 활용하여 기존의 바둑 프로그램을 뛰어넘었다. 알파고는 정책망, 가치망, 검색이라는 3가지 강력한 무기를 가지고 있으며, 전문가들이 예상하지 못한 독창적인 수를 두어 이세돌 9단을 이겼다. 이를 통해 인공지능 기술의 발전을 보여주었다. 2. ChatGPT ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 모델로, 사용자의 질문에 대해 자연스러운 언어로 답변을 제공한다. ChatGPT는 강화학습을 통해 인간의 피드백을 반영하여 ...2025.01.05
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하둡 구현 보고서2025.05.071. VMware VMware는 가상 PC를 만들어 주는 프로그램으로, 실제 PC와 동일한 환경의 가상 PC를 만들 수 있다. 이를 통해 다른 운영체제를 설치하여 사용할 수 있다. 2. Hadoop Hadoop은 대용량 데이터를 적은 비용으로 빠르게 분석할 수 있는 소프트웨어이다. 여러 대의 컴퓨터로 데이터를 분석하고 저장하는 방식으로 비용과 시간을 단축할 수 있다. Hadoop은 HDFS(분산 데이터 저장)와 MapReduce(분산 처리) 프레임워크로 시작되었으며, 데이터 저장, 실행 엔진, 프로그래밍 등 Hadoop 생태계 전반...2025.05.07
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인공지능의 역사와 현 수준2025.05.011. 인공지능의 역사 인공지능(AI)의 역사는 1940년대부터 시작되었으며, 주요 이정표로는 앨런 튜링의 튜링 테스트 제안, 1950-60년대의 초기 AI 프로그램 개발, 1970-80년대의 전문가 시스템 개발, 1980-90년대의 신경망 및 기계 학습 알고리즘 개발, 2000년대의 딥러닝 알고리즘 개발 등이 있다. 최근 몇 년 동안 AI는 자율주행 차량, 로봇 공학, 가상 비서, 개인화된 의학 등 다양한 분야에서 빠르게 발전하고 있다. 2. 인공지능의 현 수준 인공지능은 자연어 이해, 이미지 인식, 의사결정 등 인간의 지능이 필요...2025.05.01
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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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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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