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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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형태재인이란 무엇인가?2025.01.021. 형태재인 형태재인은 외부 세계의 사물을 보고 그것이 무엇인지 아는 과정이다. 이 과정에는 외부 정보를 받아들여 내부적으로 재현하고, 기존의 표상들과 대조하는 과정이 포함된다. 형태재인에 대한 다양한 모형들이 제안되었는데, 형판맞추기 모형, 세부특징분석 모형, 원형 모형, Marr의 계산 모형, Biederman의 요소에 의한 재인 이론 등이 있다. 또한 하향적 정보 처리가 형태재인에 영향을 미치는데, 단어우월효과와 단어이해효과 등이 그 예이다. 1. 형태재인 형태재인은 시각 정보 처리의 핵심 과정으로, 우리가 주변 환경을 인식...2025.01.02
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스마트폰으로 음식물 촬영하여 종류와 칼로리 분석하는 앱 개발2024.12.311. 일반적인 패턴인식 시스템의 구성요소와 처리 절차 일반적인 패턴인식 시스템은 데이터 수집, 전처리, 특징 추출, 모델 학습, 분류 및 예측의 단계로 구성됩니다. 데이터 수집 단계에서는 음식 이미지 데이터셋을 수집하고, 전처리 단계에서는 이미지 크기 조정, 노이즈 제거 등의 작업을 수행합니다. 특징 추출 단계에서는 CNN 등의 딥러닝 모델을 활용하여 음식 이미지의 특징을 추출하고, 모델 학습 단계에서는 추출된 특징을 바탕으로 음식 분류 모델을 학습시킵니다. 마지막으로 분류 및 예측 단계에서는 학습된 모델을 활용하여 입력 이미지의 ...2024.12.31
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경영학과(창조와몰입)_문학(시, 소설), 회화, 조각, 음악, 과학, 발명 등 모든 것에 제한을 두지 않고서 하나 내지 두 개의 대상을 골라 우리가 배우는 생각 도구 13가지(관찰, 형상화, 추상화, 패턴인식, 패턴형성, 유추, 몸으로 생각하기, 감정이입, 차원적 사고, 모형 만들기, 놀이, 변형, 통합) 중 최소 6가지를 적용해2025.04.291. 회화 회화에서는 관찰, 형상화, 추상화, 패턴인식, 감정이입, 놀이 등의 생각 도구를 활용할 수 있다. 예술가들은 관찰하는 법을 배워야 하며, 관찰력은 그림 그리는 재능과 불가분의 관계가 있다. 형상화는 현상을 재현하는 것에서부터 추상적 능력까지 다양하게 활용된다. 추상화는 단순화를 통해 새로운 통찰과 의미를 전달할 수 있다. 패턴인식은 복잡한 현상 속에서 규칙성을 발견하는 것이며, 감정이입은 다른 사람의 관점에서 세계를 이해하는 것이다. 마지막으로 놀이는 창의성의 원천이 되며, 예술가들에게 중요한 태도이다. 2. 과학 과학에...2025.04.29
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