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뇌와 인간 (AI vs. I)2025.05.071. 인공지능의 상식 이해 부족 인간은 생활 속 경험을 통해 많은 세상의 상식을 이해하고 있지만, 인공지능의 기계학습과 심층 신경망은 이러한 상식과 같은 모델을 만들지 못합니다. 인공지능은 연속해서 다음에 이어질 가장 높은 단어를 예측하는 데는 뛰어나지만, 인간보다 상식에 있어선 부족합니다. 이는 인공지능이 실제로 인간들과 상호작용하기 위해서는 언어뿐만 아니라 일상생활에서도 벌어질 수 있는 자연스러운 상황을 끊임없이 학습해야 한다는 것을 의미합니다. 2. 인공지능의 인과관계 이해 부족 인간은 꽃병을 떨어트리면 꽃병이 산산조각이 나고...2025.05.07
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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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모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 3 (Python 코딩)2025.05.131. 모수적 추정 모수적 추정을 통해 데이터를 반영하여 분포 모델을 도출하는 과정과 그 중요성에 대해 다루고 있습니다. 기본적인 수식 y = ax + b*sin(x)에서 a와 b를 임의로 바꾼 후 단 10개의 데이터를 생성하고, 이를 바탕으로 추정을 수행합니다. MCMC 샘플링을 통해 posterior 분포를 추정하고, 이를 시각화하여 파라미터의 불확실성과 추정치의 변동성을 확인합니다. 2. 데이터 기반 모델링 주어진 데이터를 바탕으로 모수적 추정을 수행하여 모델을 도출하는 과정을 설명하고 있습니다. 10개의 데이터만을 사용하여 비...2025.05.13
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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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A+인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.05.151. 인공지능의 개념 인공지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 과제를 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 이론과 개발을 의미합니다. 인공지능 기술에는 시각 인식, 음성 인식, 의사 결정과 언어 간 응용 또는 번역 능력 등이 포함됩니다. 2. 인공지능의 분류 인공지능은 크게 강한 인공지능과 약한 인공지능으로 구분됩니다. 강한 인공지능은 인간처럼 자유롭게 생각하고 감정을 표현할 수 있는 인공지능을 의미하며, 약한 인공지능은 자기의식이 없는 기계학습 기술이 만들어내는 전문가 시스템을 의미합니다. 3. 기계학습 기계학습은 컴퓨터 프로그램이 ...2025.05.15
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데이터 마이닝의 기술적 동인2025.01.251. 데이터 마이닝의 기술적 동인 데이터 마이닝의 기술적 동인은 컴퓨터 기술의 발전, 인터넷과 월드 와이드 웹의 등장, 하드웨어 기술의 발전, 소프트웨어 기술의 발전, 인공지능과 기계 학습의 발전, 빅데이터의 등장, 데이터의 중요성에 대한 인식 증가, 개인정보 보호와 윤리적 문제에 대한 관심 증가, 다양한 응용 분야의 확장 등으로 요약될 수 있다. 이러한 동인들이 결합되어 데이터 마이닝 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, 앞으로도 그 중요성과 활용 범위는 더욱 확대될 것으로 예상된다. 1. 데이터 마이닝의 기술적 동인 데이터 마이닝...2025.01.25
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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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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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[김영평생교육원]학점은행제 경영학 경영정보시스템 과제 A+2025.05.051. 약한 인공지능과 강한 인공지능 약한 인공지능은 인간의 뇌처럼 사고하거나 문제를 해결할 수는 없지만 컴퓨터를 기반으로 한 인공적인 지능을 의미한다. 반면 강한 인공지능은 인간에 가까운 사고를 하여 문제를 해결할 수 있는 인공지능이다. 강한 인공지능은 약한 인공지능이 가진 기능을 갖출 뿐만 아니라 인간 수준의 복잡하고 다양한 생각을 가질 수 있고, 또 느낄 수 있다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 컴퓨터가 스스로 학습을 진행하여 인공지능의 성능을 발전시킬 수 있는 기술이다. 기계학습은 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학...2025.05.05
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데이터 확장하기 (Data Augmentation)2025.05.101. 데이터 확장 데이터 확장은 기존의 데이터를 사용하여 새로운 데이터를 생성하거나 추가 정보를 생성하는 프로세스를 말합니다. 이는 기계 학습 및 인공지능 분야에서 중요한 작업 중 하나입니다. 데이터 확장은 데이터셋의 크기와 다양성을 늘리는 데 도움이 됩니다. 큰 데이터셋은 모델의 성능과 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다. 더 다양한 데이터를 사용하면 모델이 다양한 패턴과 예외 상황을 인식하고 처리하는 데 더 효과적일 수 있습니다. 2. 데이터 확장 기법 데이터 확장은 주로 이미지 및 오디오 데이터 처리에서 많이 사용됩니다. 다양...2025.05.10
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