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인공지능을 물리적 사물, 디지털 사물, 생물학적 존재에 적용한 사례2025.01.181. 물리적 사물에 적용된 인공지능 인공지능 기술은 물리적 사물, 특히 자율주행 자동차 분야에서 큰 변화를 가져왔다. 대표적인 예로 테슬라(Tesla)의 자율주행 시스템인 오토파일럿(Autopilot)을 들 수 있다. 테슬라의 오토파일럿은 AI를 활용하여 차량의 주변 환경을 실시간으로 인식하고 분석한다. 이 시스템은 차량에 장착된 8개의 카메라, 12개의 초음파 센서, 레이더를 통해 수집된 데이터를 바탕으로 주행 경로를 결정한다. 오토파일럿은 차선 유지, 자동 차간 거리 조절, 자동 차선 변경, 자동 주차 등의 기능을 제공하며, 고...2025.01.18
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인공지능 기술이 활용되고 있는 사례2025.01.051. 구글 딥마인드사의 인공지능 바둑 프로그램 알파고 알파고는 몬테카를로 기법과 심층 인공신경망 기술을 활용하여 기존의 바둑 프로그램을 뛰어넘었다. 알파고는 정책망, 가치망, 검색이라는 3가지 강력한 무기를 가지고 있으며, 전문가들이 예상하지 못한 독창적인 수를 두어 이세돌 9단을 이겼다. 이를 통해 인공지능 기술의 발전을 보여주었다. 2. ChatGPT ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 모델로, 사용자의 질문에 대해 자연스러운 언어로 답변을 제공한다. ChatGPT는 강화학습을 통해 인간의 피드백을 반영하여 ...2025.01.05
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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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구글 기업분석, 장단점, SWOT분석2025.01.101. 구글의 비전과 미션 구글의 비전은 '세계의 정보를 조직화하여 모든 사람에게 접근 가능하게 하는 것'입니다. 이를 위해 구글은 정보를 보다 쉽게 찾고 이해할 수 있도록 다양한 서비스와 기술을 개발하고 있습니다. 2. 구글의 제품 및 서비스 구글은 검색 엔진부터 시작하여 Gmail, YouTube, Google Maps, Google Drive, Google Docs, Android OS, Google Cloud Platform, 딥마인드(DeepMind) 등 다양한 제품과 서비스를 보유하고 있습니다. 이들은 모두 사용자들에게 정...2025.01.10
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인공지능 기술을 활용하여 경쟁우위를 보유한 기업의 사례2025.01.131. 아마존의 AI 활용 아마존은 인공지능(AI) 기술을 활용하여 고객 경험 혁신, 운영 효율성 극대화, 새로운 비즈니스 기회 창출 등 다양한 방면에서 경쟁우위를 확보하고 있다. 대표적인 사례로는 개인화된 추천 시스템, 음성 인식 서비스 알렉사, 클라우드 서비스 AWS의 AI 서비스 등이 있다. 2. 알파벳의 AI 활용 알파벳(구글의 모회사)은 검색 엔진, 자율 주행 자동차, 헬스케어, 클라우드 컴퓨팅 등 다양한 분야에서 AI 기술을 활용하여 혁신을 주도하고 있다. 구글의 검색 알고리즘, 웨이모의 자율 주행 기술, 딥마인드의 헬스케...2025.01.13
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.181. 약한 인공지능 vs. 강한 인공지능 약한 인공지능은 특정 작업을 수행하는 데 초점을 둔 인공지능의 한 형태로, 사람의 도움 없이 특정 작업을 자동화하거나 입력된 데이터를 처리하여 응답을 생성하는 데 활용된다. 그러나 이러한 시스템은 제한된 범위 내에서만 작동한다. 강한 인공지능은 인간과 거의 동일한 지능과 사고 능력을 가지는 시스템을 의미하며, 다양한 영역에서 유연하게 작동할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 현재까지 개발된 인공지능은 주로 약한 인공지능에 해당하며, 강한 인공지능은 아직 이론적인 수준에 머무르고 있다. 2. 기계...2025.01.18
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구글 기업 분석 & 사업 전략 (레포트)2025.01.121. 구글의 역사 구글은 세르게이 브린과 래리 페이지의 연구 프로젝트에서 시작되었다. 1998년 스탠퍼드 대학원생이었던 두 사람이 수전 보이치키의 차고에서 회사를 시작했다. 구글은 웹페이지의 수와 중요도를 평가하는 새로운 검색 엔진을 개발했고, 이를 통해 빠른 검색 결과를 제공할 수 있었다. 구글은 10년도 채 지나지 않아 세계 최대의 포털사이트가 되었으며, 무료 서비스를 통해 수익을 창출하는 모델을 입증했다. 2. 구글의 기업문화 구글의 기업문화는 '일은 도전이어야 하고 도전은 재미가 있어야 한다'는 철학에서 엿볼 수 있다. 구글...2025.01.12
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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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AI가 이처럼 발달했는데 왜 이렇게 일기예보는 틀릴까?2025.01.181. 기상 예보의 정확성 향상 현대 과학 기술의 발전에도 불구하고 일기예보가 여전히 틀리는 이유는 기상 시스템의 복잡성과 예측의 불확실성 때문이다. 최근 구글 딥마인드의 AI 모델 GraphCast가 이러한 문제를 해결할 수 있다고 알려졌지만, 실제로는 AI와 전통적인 수치해석 방법의 장단점을 이해하고 이를 결합하는 것이 중요하다. AI는 빠르고 효율적인 데이터 처리와 높은 정확도를 보이지만, 학습되지 않은 상황에서는 성능이 저하될 수 있다. 반면 수치해석 방법은 물리 법칙에 기반하여 신뢰성 있는 결과를 제공할 수 있지만, 많은 계...2025.01.18
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생명과학분야에서의 인공지능 활용 - Alphafold를 중심으로2025.05.081. 단백질 구조 예측의 중요성 단백질은 여러 개의 아미노산이 서열을 이루고 결합한 것이다. 단백질의 구조를 알아내는 것이 현대 생물학에서 매우 중요하다. 단백질의 구조에 따라 기능과 작동 방식이 달라지기 때문이다. 코로나 바이러스 연구와 암 치료를 위한 표적항암제 개발에서 단백질 구조 정보가 중요한 역할을 한다. 2. 단백질 구조 예측의 어려움 단백질은 마구잡이로 접혀 3차원의 형태로 존재하기 때문에 그 구조를 알기가 어려웠다. 기존에는 X선을 이용한 단백질 결정 분석 방식이 유일한 방법이었지만, 비용과 시간이 많이 들어 적절한 ...2025.05.08
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