총 1,188개
-
인공지능과 기계학습 중간정리2025.01.131. 예측자 예측자는 Y=AX의 관계가 선형일 때 사용된다. 예측자를 구하는 과정은 다음과 같다: 1) 임의의 값 A 설정 2) 주어진 데이터의 X를 대입하여 예측값 Y 출력 3) 목표값과 출력값을 비교하여 오차(error) 구하기 4) 오차가 양수인 경우 A를 늘려야 하며, 오버슈팅을 방지하기 위해 A를 조금씩만 조정해야 한다. 5) 이러한 과정을 반복(iteration)하여 A를 조정해나가는 것이 예측자 구하기의 핵심이다. 2. 분류자 분류자는 X·Y 평면에서 두 그룹을 분류하는 선형분류자를 말한다. 분류자 학습 과정은 다음과 ...2025.01.13
-
인공지능 기반의 기계 ) 인간의 창작 활동이 기계의 영역과 교차할 수 있을 것인가 로봇과의 예술적 공존의 방법은 무엇인가2025.05.131. 인간의 창작 활동과 기계의 영역의 교차 인공지능 기반의 기계, 로봇 등이 점차 우리 삶의 깊숙한 부분까지 들어오면서, 창작 및 문화예술 산업에서도 다양한 인공지능 프로그램이 활발하게 사용되고 있다. 이에 따라 인간의 창조적 활동이 기계의 영역과 교차할 때 예술의 질과 예술가의 창의성이 어떻게 변화하는지에 대한 논의가 필요하다. 인공지능은 데이터와 알고리즘을 기반으로 작품을 생성하므로 한계가 존재하지만, 예술가와 인공지능의 협력을 통해 이를 극복하고 새로운 창조적 작품을 만들어낼 수 있는 가능성이 있다. 2. 인공지능과 인간의 ...2025.05.13
-
인간의 감각과 지각과정(사고과정)을 기계 및 컴퓨터(인공지능 AI)와 비교2025.05.061. 인간과 기계(컴퓨터) 비교 인간은 동물 중 가장 높은 지능을 가지고 있으며 창의적인 사고와 지적 활동이 가능한 특징을 가지고 있다. 이에 반해 기계 및 컴퓨터는 인간의 기능을 모방하여 만들어진 것으로, 기억 기능, 입출력 기능, 연산 기능, 제어 기능 등을 가지고 있다. 최근 AI 기술의 발전으로 컴퓨터가 인간의 지능적 행동을 모방할 수 있게 되었다. 2. 인간과 기계(컴퓨터) 장단점 컴퓨터의 장점은 일처리의 효율성과 정확성, 빠른 속도, 큰 저장용량, 다양한 기능 등이다. 하지만 컴퓨터는 스스로 문제 해결책을 제시하지 못하고...2025.05.06
-
튜링 테스트: 인공지능의 지능 수준 판단 방법2025.11.141. 튜링 테스트의 정의 및 개념 튜링 테스트는 인간과 기계의 구분이 어려운 경우, 기계가 인간과 같은 수준의 지능을 가지고 있는지를 판단하는 테스트이다. 1950년 앨런 튜링에 의해 처음 제안되었으며, 인간과 기계 간의 대화를 통해 기계의 지능 수준을 판단하는 것이 핵심이다. 기계가 인간과 구분되지 않는 대화를 수행할 수 있다면, 그 기계는 인간과 같은 수준의 지능을 가지고 있다고 판단된다. 2. 튜링 테스트의 목적 및 중요성 튜링 테스트의 목적은 기계가 인간과 유사한 지능을 가지고 있는지를 확인하고, 인공지능의 발전을 촉진시키는...2025.11.14
-
인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.01.181. 인공지능 인공지능은 기계가 인간의 뇌를 기반으로 인간의 지적 행동을 모방하도록 프로그래밍된 소프트웨어 상태로 존재한다. 인공지능은 인공지능 기술을 적용해 현실 세계의 문제를 해결한 결과를 말한다. 즉 기존 제품에 인공지능이 추가된 제품이나 서비스를 의미한다. 2. 기계학습 머신러닝은 원래(처리되지 않은) 데이터에서 패턴을 추출해 지식을 습득하는 능력을 말한다. 기계학습은 학습방법에 따라 지도학습, 비지도학습, 강화학습의 세 가지 주요 범주로 분류할 수 있다. 3. 딥러닝 딥러닝은 숨겨진 층수를 3개 이상의 층으로 두껍게 쌓아 ...2025.01.18
-
[김영평생교육원]학점은행제 경영학 경영정보시스템 과제 A+2025.05.051. 약한 인공지능과 강한 인공지능 약한 인공지능은 인간의 뇌처럼 사고하거나 문제를 해결할 수는 없지만 컴퓨터를 기반으로 한 인공적인 지능을 의미한다. 반면 강한 인공지능은 인간에 가까운 사고를 하여 문제를 해결할 수 있는 인공지능이다. 강한 인공지능은 약한 인공지능이 가진 기능을 갖출 뿐만 아니라 인간 수준의 복잡하고 다양한 생각을 가질 수 있고, 또 느낄 수 있다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 컴퓨터가 스스로 학습을 진행하여 인공지능의 성능을 발전시킬 수 있는 기술이다. 기계학습은 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학...2025.05.05
-
챗GPT에게 묻는 인류의 미래 - 김대식 교수와 생성인공지능과의 대화 1장 발췌 요약2025.05.041. 챗GPT의 정의와 '학습' 챗GPT는 오픈 AI가 개발한 대규모 언어 모델이다. 인간처럼 텍스트를 이해하고 생성할 수 있도록 학습되었다. 또 질문에 대답하기, 정보 제공하기, 글쓰기 돕기와 같은 다양한 작업을 보조할 수 있다. 챗GPT는 GPT(Genterative Pre-training Transformer 생성적 사전학습 트랜스포머) 모델의 변형으로, 한 문장 안에서 앞에 오는 단어의 맥락을 고려해 다음 단어를 예측하도록 학습되었다. 2. 작동원리: 트랜스포머와 신경망 챗GPT 모델은 텍스트처럼 순차적 데이터를 처리하는 데...2025.05.04
-
인공지능의 개념과 기술 그리고 국내외의 활용사례2025.01.181. 약한 인공지능 약한 인공지능은 기존의 프로그래밍을 통해 직접 명령을 입력하고 자동화하는 소프트웨어와 같은 전문가 시스템을 의미한다. 지능 요소가 없어 인간의 개입이 필요하지만, 축적된 소프트웨어와 오픈소스, 협력 이력을 바탕으로 점점 정교한 프로그래밍과 설계가 가능해지고 있다. 2. 강한 인공지능 강한 인공지능은 사람처럼 생각하고 감정을 표현할 수 있으며 자의식을 가진 인공지능을 의미한다. 기계학습 시 인간의 보상 체계를 따르는 경향이 강해 상식적인 행동을 보이지 않을 수 있다는 한계가 있지만, 자율주행차와 같이 특정 분야에서...2025.01.18
-
경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.2025.01.291. 인공지능의 개념 인공지능은 인간의 지능을 모방하거나 이를 초월하는 컴퓨터 시스템을 개발하는 학문이다. 인공지능의 개념은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 구분된다. 약한 인공지능은 특정한 작업을 수행하도록 설계된 시스템이며, 강한 인공지능은 인간과 유사한 수준의 지능을 가지고 자율적으로 문제를 해결하고 학습할 수 있는 능력을 지닌 시스템을 의미한다. 2. 인공지능 기술: 기계학습과 딥러닝 인공지능의 핵심 기술로는 기계학습과 딥러닝 알고리즘이 있다. 기계학습은 데이터를 기반으로 모델을 학습시키고, 이를 통해 새로운 데이터에...2025.01.29
-
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
1 / 119
