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인공지능 AI 개념과 적용분야/ 장점과 단점/ 긍정적인 활용사례/ 문제점과 해결방안 제언2025.01.151. 인공지능 (AI) 개념 1956년 여름 다트마우스(Dartmouth)대학에서 열린 '생각하는 기계'에 대한 토론에서 처음 등장한 인공지능 (AI)은 Artificial Intelligence의 줄임말로서 인간의 인지능력, 학습능력, 이해능력, 추론능력과 같은 인간이 컴퓨터보다 더 잘하는 능력에 대해 컴퓨터가 묘사하고 실현하는 연구하는 컴퓨터공학의 한 분야이다. 2. 인공지능 주요기술 인공지능은 컴퓨터 공학뿐만 아니라 다양한 학문이 같이 적용되기 때문에 그만큼 다양한 인공지능 기술이 개발되었고, 사용되고 있다. 크게 주요 기술은...2025.01.15
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규칙기반인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 정의와 장단점2025.01.211. 규칙기반 인공지능 규칙기반 인공지능은 인간의 지능을 기계에 부여하고자 하는 시도로, 계산 과정을 정의하는 기호와 기호 간 연산 규칙을 정의하는 초기 인공지능 기술입니다. 이는 자연어 처리, 수학적 정리 증명, 문제 해결, 전문가 시스템, 의사결정, 게임 등의 분야에서 성과를 보였지만, 학습 능력 부족과 패턴 인식 한계로 인해 1980년대부터 쇠퇴하게 되었습니다. 2. 머신러닝 머신러닝은 데이터를 학습하여 프로그램 스스로 결과를 얻도록 하는 인공지능 기술입니다. 특성 추출과 모델 학습을 통해 자율주행, 문자 인식, 개인비서, 의...2025.01.21
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설명 가능한 인공지능, XAI (Explainable Artificial Intelligence)2025.05.101. 인공지능 신경망의 동작 인공지능 신경망의 동작은 사람의 뇌와 유사하지만, 내부 동작과 의사 결정 과정을 직접적으로 이해하기 어렵다. 이는 다른 사람의 뇌 안에서 일어나는 생각을 이해하기 어려운 것과 유사하다. 2. XAI (Explainable Artificial Intelligence) XAI는 인공지능 모델의 내부 동작과 의사 결정 과정을 설명 가능하게 만드는 기술을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 모델의 예측에 영향을 미치는 요인을 이해하고 신뢰성을 높일 수 있다. 3. XAI 기술 특성 XAI는 시각화, 중요도 ...2025.05.10
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