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정보통신망4A 기계학습 Machine Learning에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오2025.01.251. 기계학습 정의 및 필요성 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것을 의미한다. 기계 학습은 데이터 마이닝이나 기타 학습 알고리즘을 사용하여 지식을 추출하고 이를 경험기반으로 삼아 비슷한 상황의 미래 사건의 결과를 예측하는 컴퓨터 프로그램이다. 기계 학습은 대량의 데이터 처리, 복잡한 패턴 인식, 자동화된 결정, 개인화된 경험 제공, 의사 결정 지원, 지능적인 시스템 구축 등의 이유로 매우 중요하다. 2. 기계학습 장점과 문제점 기계 학습의 장점으로는 패턴 인식 및 ...2025.01.25
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.021. 인공지능의 개념 인공지능은 기계가 인간의 지능을 모방하거나 구현하는 기술을 의미합니다. 이는 문제 해결, 학습, 추론, 자연어 이해 등의 인간의 지능적인 능력을 컴퓨터 프로그램이나 기계가 수행할 수 있도록 하는 분야를 포함합니다. 강한 인공지능은 인간과 동등한 지능을 가진 인공 시스템을 의미하며, 약한 인공지능은 특정한 작업이나 문제 해결에 특화된 인공 시스템을 의미합니다. 2. 인공지능의 주요 기술 인공지능의 주요 기술에는 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리가 있습니다. 머신러닝은 데이터에서 학습하고 패턴을 인식하여 결정을 내리...2025.01.02
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산업혁명과 비즈니스 ) 인공지능(AI) 기반 우울증 치료 로봇2025.01.211. 인공지능(AI) 기반 우울증 치료 로봇 본 보고서에서 제안하는 아이디어는 '인공지능(AI) 기반 우울증 치료 로봇'입니다. 이는 최첨단 AI 기술인 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전을 통한 감정 인식, 기계 학습 알고리즘 등 4차 산업혁명 기술을 총체적으로 활용하여 우울증 환자의 심리 치료를 혁신적으로 지원하고 정신 건강 관리를 새로운 차원으로 끌어올리는 시스템입니다. 이 로봇은 환자의 얼굴 표정, 음성 톤, 제스처 등 비언어적 신호를 포착하여 정확한 감정 상태를 인식하고, 대화 내용을 NLP로 분석하여 언어적 감정 표현을 ...2025.01.21
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챗봇 분석자료: 하이테크마케팅 발표용 PPT2025.05.131. 챗봇 작동 원리 및 핵심기술 챗봇은 사람과의 문자 대화를 통해 질문에 알맞은 답변이나 각종 연관 정보를 제공하는 인공지능 기반의 커뮤니케이션 소프트웨어입니다. 챗봇의 작동 원리와 핵심 기술에는 Front-end, Middle, Back-end 등의 구조와 패턴 인식, 시멘틱 웹, 자연어 처리, 텍스트 마이닝, 상황인식 등의 기술이 포함됩니다. 2. 챗봇의 산업별 도입 사례 챗봇은 금융업, 유통업, 서비스업, 헬스케어 등 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 금융업에서는 대신증권의 '벤자민' 챗봇이 고객 상담과 금융 정보 제공 등...2025.05.13
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인공지능의 물리적 사물, 디지털 사물, 생물학적 존재에의 적용 사례와 특징2025.05.081. 물리적 사물에의 인공지능 적용 - 법률 상담 도우미 챗봇 인공지능의 자연어 처리 기술을 이용하여 변호사와 의뢰인을 연결해주는 챗봇 플랫폼 서비스. 의뢰인은 시간과 비용을 절감하고 변호사는 생산성을 높일 수 있으며, 챗봇이 자동화된 응답을 제공하여 변호사가 주요 업무에 집중할 수 있게 해준다. 이를 통해 의뢰인의 법률 서비스 접근성이 높아지고 변호사와 의뢰인의 연결이 효율적으로 이루어질 수 있다. 2. 디지털 사물에의 인공지능 적용 - 아직 정보가 없음 제공된 정보에는 디지털 사물에 대한 인공지능 적용 사례가 포함되어 있지 않습...2025.05.08
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GPT 매개변수 숫자가 갖는 의미 (GPT parameters)2025.05.081. 대규모 언어 모델(LLM) 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 자연어 처리 및 인공 지능 분야에서 중요한 역할을 하는 기술입니다. LLM은 많은 양의 텍스트 데이터를 학습하여 언어 이해, 생성, 번역 등의 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이 모델은 주로 딥 러닝 알고리즘과 큰 규모의 컴퓨팅 자원을 사용하여 학습됩니다. 2. GPT 모델 GPT-2, GPT-3, GPT-4는 모두 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델(LLM)입니다. GPT는 Generative Pre-t...2025.05.08
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인공지능(AI) 적용 사례 분석 - 현황, 사례, 영향도, 미래2025.01.231. 인공지능(AI) 발전 현황 2024년 현재, 인공지능(AI)은 기술적 성숙기에 접어들면서, 단순한 이론적 연구에서 다양한 실제 응용으로 빠르게 확장되고 있습니다. 초기에 AI는 데이터 처리와 자동화된 작업 수행에 주로 사용되었으나, 최근에는 생성형 AI 기술이 눈부신 성장을 이루어냈습니다. 대표적인 예로 <ChatGPT>와 <DALL-E>와 같은 모델은 대규모 자연어 처리와 이미지 생성에서 큰 발전을 보였으며, 이를 통해 콘텐츠 제작과 업무 생산성 향상에 실질적인 기여를 하고 있습니다. 2. AI 기술의 발전 단계 첫 단계로는...2025.01.23
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Covid-19 이후 4차 산업혁명 기술의 발전과 미래 산업에 미치는 영향2025.05.101. SNS 분석을 활용한 전염병 예측 캐나다의 AI 스타트업 '블루닷'은 중국 우한에서 발생한 Covid-19가 전 세계적으로 확산할 것이라는 예측을 가장 먼저 내놓았다. 이 회사는 Covid-19에 대해 2019년 12월 31일에 경보를 내렸고 질병통제예방센터(CDC)보다 1주일 빠르게, 세계보건기구(WHO)보다 10일이나 빠른 시점이었다. 전염병에 대한 추적 및 예측 시스템은 100가지 이상의 다양한 빅데이터와 전염병 확산에 대한 예측이 가능한 적절한 알고리즘이 결합하여 탄생했다. 자연어 처리 및 기계학습 등의 AI 기술을 이...2025.05.10
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IT와 경영정보시스템 2024년 2학기 방송통신대 중간과제물: 인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model)과 LMM(Large Multimodal Model) 비교 및 Deep Learning과의 관계2025.01.261. 인공지능(AI)의 정의 1956년 미국의 수학자이자 과학자인 존 매카시가 '인공지능'이라는 용어를 처음 제안한 이후, 인공지능 연구는 지속적으로 발전해왔으며 여러 분야에서 인간의 능력을 점점 뛰어넘고 있다. 인공지능은 컴퓨터 과학과 방대한 데이터 세트를 활용하여 문제를 해결하는 기술 분야로, 머신러닝과 딥러닝이 인공지능의 하위 분야를 구성한다. 2. 인공지능의 역사 인공지능에 대한 논의는 1950년대부터 시작되었으며, 앨런 튜링, 마빈 민스키, 존 매카시 등의 선구자들이 기계의 사고 가능성을 탐구하며 인공지능 연구의 기반을 마...2025.01.26
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환자-의사 의사소통과 건강 교육을 촉진하는 AI 기반 자연어 인터페이스2025.05.111. AI 기반 자연어 인터페이스의 개념과 의의 환자와 의사 간 원활한 의사소통은 정확한 진단과 치료를 위해 매우 중요하며, 환자들의 건강 교육은 질병 예방과 적절한 자가 관리를 위해 필수적입니다. AI 기반 자연어 인터페이스는 이러한 환자-의사 의사소통과 건강 교육을 개선하고 촉진하는데 기여합니다. 2. AI 기반 자연어 인터페이스의 활용 방법과 장점 AI 기술은 자연어를 이해하고 환자들의 질문과 우려를 정확하게 이해할 수 있습니다. 또한 AI 기반 자연어 인터페이스는 환자의 질문에 즉각적으로 응답하여 의사소통의 속도를 향상시킬 ...2025.05.11
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