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[연세대학교] 석사 디펜스 발표자료 (Deep Learning 분야)2025.01.151. 차량 주행 음질 예측 이 연구에서는 딥러닝 기술을 활용하여 차량 주행 음질의 기계적 및 감성적 특성을 예측하는 방법을 제안하였습니다. 기계적 특성으로는 엔진 실린더 수를, 감성적 특성으로는 '럭셔리', '스포티', '파워풀'을 고려하였습니다. 분류 모델과 회귀 모델을 통해 이러한 특성들을 높은 정확도로 예측할 수 있었습니다. 특히 적은 데이터 환경에서도 효과적으로 작동할 수 있도록 데이터 증강 및 베이지안 신경망 등의 기법을 활용하였습니다. 1. 차량 주행 음질 예측 차량 주행 음질 예측은 차량 내부 음향 환경을 개선하고 운전...2025.01.15
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딥러닝의 최신 동향: ChatGPT, Gemini, Lamma, Claude, Hyper Clovax 등2025.01.171. Gemini Gemini는 구글의 AI 연구팀이 개발한 차세대 언어 모델로, 인간 수준의 이해력과 자연스러운 대화를 목표로 하고 있습니다. Gemini는 다중 언어 지원, 컨텍스트 이해, 확장성 등의 특징을 가지고 있으며, 구글 검색 엔진, 음성 비서, 번역 서비스 등 다양한 애플리케이션에 적용되고 있습니다. 2. Lamma Lamma는 Meta(구 Facebook)의 AI 연구팀이 개발한 새로운 딥러닝 모델로, 텍스트 생성, 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. Lamma는 대규모 사전 학습, 적...2025.01.17
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2024년 김영평생육원 경영정보시스템 전체 1등 A+의 만점 받은 과제 _인공지능의 개념과 기술, 활용사례에 대해 조사하시오2025.01.211. 인공지능의 개념 인공지능은 '지능을 기계로 구현한 것'이다. 지능은 문제를 해결할 수 있는 능력으로 정의될 수 있다. 따라서 인공지능은 문제를 해결하기 위해서 스스로 작업을 진행할 수 있는 능력으로 정의할 수 있다. 학계에서 바라보는 인공지능의 진화 단계는 크게 ANI, AGI, ASI 세 가지로 나누어 설명할 수 있다. 2. 인공지능 기술: 기계학습과 딥러닝 인공지능은 컴퓨터에게 데이터를 학습시켜 마치 사람처럼 스스로 의사결정을 할 수 있게 한다. 기계학습은 사람이 특성인자를 선정하는 것이 중요하지만, 딥러닝은 데이터에서 모...2025.01.21
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공업수학 ) 공업수학의 차원(次元, dimension) 도구 중 한 가지 선택 후 주제 대상의 효과적 활용에 대해 장점이나 근거, 예시 등을 구체적으로 제시하되 자기 고유 의견을 포함시켜 논술2025.01.241. 벡터(vector)의 효과적 활용 벡터는 선형대수학의 기본 단위라고 할 수 있으며 다양한 데이터들을 쉽게 표현할 수 있다는 점이 큰 장점이라고 할 수 있다. 데이터를 다양한 피처로 표현할 수 있으며, 피처를 목록화시키게 되면 데이터 사이언스에서는 벡터가 곧 피처의 목록이 될 수 있어 데이터 특징을 쉽게 표현할 수 있다는 점이 장점이고 효과적인 활용으로 평가될 수 있다. 또한 데이터들을 표현하는 식을 찾기 위해서 좌표계를 활용해 식을 찾을 수 있는 지도를 만들 수 있다는 점에서 효과적인 활용으로 평가될 수 있다. 최근 머신러닝과...2025.01.24
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글로벌비즈니스애널리틱스1공통 비즈니스 애널리틱스란 데이터 과학 데이터 애널리틱스 데이터 분석 인공지능 머신러닝 딥러닝이 무엇인지 설명하시오2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스(Business Analytics)는 데이터를 기반으로 비즈니스 의사 결정을 지원하는 과정입니다. 기업의 경영활동의 효율성을 제고하기 위해 지원되는 비즈니스 도구로서, 과거 뿐만 아니라 현재 실시간으로 발생하는 데이터에 대하여 연속적이고 반복적인 분석을 통해 미래를 예측하는 통찰력을 제공하는데 활용 됩니다. 주로 데이터를 수집하고 분석하여 중요한 통찰력을 도출하고, 이를 통해 비즈니스 성과를 향상시키는 데 중점을 둡니다. 2. 데이터 과학 데이터 과학(data science)이란, 데이터...2025.01.26
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비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 설명하시오2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스의 역사와 정의 비즈니스 애널리틱스는 1950년대 경영과학에서 출발하여, 기술 발전과 함께 꾸준히 진화해 왔다. 비즈니스 애널리틱스는 데이터를 기반으로 비즈니스 문제를 해결하고 전략적 의사결정을 지원하는 일련의 프로세스를 의미한다. 이는 단순한 데이터 분석을 넘어, 데이터를 통해 미래를 예측하고 최적의 행동을 결정하는 데 중점을 둔다. 2. 비즈니스 애널리틱스 관련 용어 설명 데이터 과학, 데이터 애널리틱스, 데이터 분석, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 등 비즈니스 애널리틱스와 관련된 주요 용어들을 자세히 설명...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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DQN과 A2C network를 활용한 CartPole 강화학습 훈련과정 및 code2025.01.131. CartPole environment OpenAI gym의 CartPole은 카트 위에 막대기가 고정되어 있고 막대기는 중력에 의해 바닥을 향해 자연적으로 기울게 되는 환경을 제공한다. CartPole의 목적은 카트를 좌, 우로 움직이며 막대기가 기울지 않고 서 있을 수 있도록 유지시켜 주는 것이 목적인데, 강화 학습 알고리즘을 이용하여 막대기를 세울 수 있는 방법을 소프트웨어 에이전트가 스스로 학습할 수 있도록 한다. 2. DQN algorithm Deep Q-Network는 state-action value Q값을 Deep...2025.01.13
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방통대 [딥러닝의통계적이해] 2024 출석과제물 (30점 만점 인증 / 표지제외 18페이지 분량 / 코드 및 해설 포함)2025.01.251. Teachable Machine을 이용한 이미지 분류 Teachable Machine에 판다 이미지 54개와 레서판다 이미지 21개를 각 클래스로 나누어 입력하고 학습시켰다. 학습 시도 횟수인 에포크는 50으로 설정되었으며, 배치 크기는 16으로 설정되었다. 학습률은 0.001로 설정되어 있으며, 학습이 완료된 모델에 테스트 이미지를 입력한 결과 판다와 레서판다의 사진 또는 그림에 대해 대부분 100%로 판단하고 정답을 맞추는 것을 확인할 수 있었다. 레서판다 이미지 샘플 수 부족을 보완하기 위해 학습률을 0.00057로 낮추...2025.01.25
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인공지능이 어떻게 사람처럼 생각하게 되는가2025.05.081. 파블로프의 개 실험 파블로프의 개 실험은 동물의 학습과 조건부 반사에 대한 연구를 통해 일반화된 원리를 밝힌 실험입니다. 개에게 음식과 종소리를 연결시켜 종소리만으로도 침샘 분비 반응이 나타나는 조건부 반사를 관찰하였습니다. 이 실험은 행동심리학과 학습 이론에 큰 영향을 주었습니다. 2. 인공 신경망의 학습 인공 신경망은 입력과 출력 사이의 연관성을 학습하는 과정을 거칩니다. 초기에는 무작위로 설정된 가중치와 편향을 학습 데이터를 통해 조정하여 정확한 출력을 만들 수 있도록 개선됩니다. 이는 파블로프의 개 실험에서 관찰된 자극...2025.05.08
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