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딥러닝의 통계적 이해 출석 수업 과제물 (2023, 만점)2025.01.241. Teachable Machine을 이용한 머신러닝 모델 구축 Teachable Machine을 활용하여 이미지를 학습시켰다. 사용한 이미지는 구글 이미지에서 '귀멸의 칼날'이라는 애니메이션의 주인공 4명의 다른 사진들을 각각 10장씩 찾은 뒤 머신러닝의 입력값으로 사용하였다. 본 머신러닝으로 실제로 가지고 있는 피규어 사진을 찍어 이 사진을 입력하면 애니메이션 캐릭터를 정확하게 분류할 수 있는지 파악하고자 하였다. 다양한 하이퍼파라미터 조정을 통해 최적의 정확도를 얻고자 하였으나, 설정에 따른 결과 비교를 대량으로 진행하여 거...2025.01.24
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미래 유비쿼터스 컴퓨팅 사회를 논하시오2025.01.251. 사물인터넷 사물, 공간, 사람 등 일상생활에 존재하는 모든 물질에 통신 기능과 센서를 내장하여 인터넷에 연결하는 기술로, 제품의 상태를 실시간으로 확인하고 실시간으로 수집된 정보를 분석하여 모든 물질에 대해 필요한 서비스를 제공하는 기능을 한다. 사물인터넷 기술을 포함하는 미래 서비스로는 원거리에서 사물을 제어하거나 데이터 분석을 통해 상황을 예측하여 서비스를 제공하는 것이 가능하다. 2. 스마트 자동차 정보통신 기술과 자동차 내의 안전 관련 장비를 결합하여 운전자와 보행자의 안전과 편의를 높이기 위한 여러 기능을 탑재한 이동...2025.01.25
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비즈니스 애널리틱스와 관련 기술의 정의 및 역사2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 데이터를 분석하여 통찰력을 도출하고 이를 기반으로 전략을 수립하는 과정입니다. 비즈니스 애널리틱스는 20세기 중반 컴퓨터 기술의 발전과 함께 시작되었으며, 통계 기법, 데이터 마이닝, 예측 모델링, 인공지능 등을 활용하여 비즈니스 성과를 개선하는 것을 목표로 합니다. 2. 데이터 과학 데이터 과학은 다양한 형태의 데이터를 분석하고 의미 있는 정보를 추출하는 학문적 분야입니다. 통계학, 수학, 컴퓨터 과학 등을 기반으로 하며, 데이터 처리, 분석, 예측 ...2025.01.26
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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(대규모 언어 모형) LLM은 자연어 처리(NLP) 분야에서 필수적인 역할을 하는 인공지능 시스템입니다. LLM은 인간의 언어 이해 및 해석 방식을 모방하여, GPT-4나 BERT와 같은 대표적인 AI 모델을 만들어냈습니다. 이러한 모델들은 문장 생성, 번역, 요약 등에서 강력한 성능을 발휘하며, 마치 언어 전문가가 문법과 의미를 분석하는 것과 유사한 방식으로 작동합니다. 2. LMM(대규모 멀티모달 모형) LMM은 언어뿐만 아니라 이미지, 소리, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 인공지능입니다. 이...2025.01.26
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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(대규모 언어 모형) LLM은 주로 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 모델로, 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG)에 강점을 지닌다. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT 시리즈가 있으며, 이들은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 수준의 텍스트 생성 능력을 보유하고 있다. LLM은 주로 챗봇, 자동 번역, 텍스트 요약, 감정 분석 등 다양한 언어 처리 작업에 활용된다. 2. LMM(대규모 멀티모달 모형) LMM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 ...2025.01.26
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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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비즈니스 애널리틱스란 데이터 과학 데이터 애널리틱스 데이터 분석 인공지능 머신러닝 딥러닝이 무엇인지 설명하시오2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스는 빅데이터를 활용함에 있어서 비즈니스의 혁신을 추구하는 개념이다. 현재 미국에서는 기존 애널리틱스 기법에 빅데이터 기술을 접목시켜 정확한 정보를 제공함에 있어서 신속한 의사결정을 가능하게 하는 애널리틱스가 확산되고 있는 상황이다. 비즈니스 애널리틱스는 전세계적으로 가장 빠르게 성장하는 첨단 정보기술이며, 기업은 데이터를 기반으로 전략을 수립하고 예측 분석을 통한 미래의 트렌드를 예측하면서 실시간 데이터 분석을 통해 즉각적인 결정을 내릴 수 있어야 한다. 2. 데이터 과학 데이터 과학은 빅...2025.01.26
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[보고서]딥러닝 모델링 성능 향상 기법2025.01.241. 손실함수 신경망의 성능을 개선하기 위한 방법 중 하나로 손실함수에 대해 다루었습니다. 연속형 모델의 경우 평균 제곱 오차법(MSE)을, 이산형 모델의 경우 이진 교차 엔트로피(BCE) 손실을 사용하는 것이 적합하다고 설명하고 있습니다. Pytorch에서는 nn.MSELoss()와 nn.BCELoss()를 사용할 수 있습니다. 2. 활성화 함수 신경망 훈련 시 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 다양한 활성화 함수에 대해 설명하고 있습니다. 전통적인 시그모이드 함수의 문제점을 지적하고, ReLU와 Leaky ReLU 함수를 소개하...2025.01.24
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경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.2025.01.241. 인공지능의 개념 인공지능은 단순히 기술의 발전을 넘어 인간의 인지적 능력을 모방하거나 대체하는 기술로 정의되며, 이는 정보 처리, 문제 해결, 학습 능력 등 인간 고유의 지능적 특성을 포함한다. 약한 인공지능은 특정한 작업이나 문제를 해결하기 위해 설계된 시스템이며, 강한 인공지능은 인간과 유사한 수준의 전반적인 지능을 갖춘 시스템을 의미한다. 2. 인공지능 기술 인공지능 기술의 발전은 기계학습과 딥러닝을 중심으로 이루어졌다. 기계학습은 데이터를 이용해 스스로 학습하는 알고리즘을 개발하는 기술이며, 딥러닝은 인공신경망을 기반으...2025.01.24
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인공지능의 개념 및 원리를 제시하고, 일상생활과 교육분야에서 인공지능 활용사례에 대해 기술하시오2025.01.251. 인공지능의 개념 인공지능은 컴퓨터나 기계가 인간의 학습, 추론, 문제 해결 등의 지적 업무를 수행하는 데 사용되는 기술이다. 이는 기계가 인간의 지능을 모방하고 흉내내어 인간과 유사하게 학습하고 작업을 수행할 수 있는 능력을 의미한다. 인공지능의 개념은 기술적 발전과 함께 지속적으로 발전해왔으며, 최근에는 기계학습과 딥러닝과 같은 새로운 접근 방식이 등장하여 인공지능의 개념과 의미가 점차 확장되고 있다. 2. 인공지능의 원리 인공지능의 원리는 주로 기계학습과 딥러닝이라는 두 가지 주요 개념에 근간을 두고 있다. 기계학습은 컴퓨...2025.01.25
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