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뉴로모픽 반도체와 스파이킹 신경망의 융합2025.01.171. 뉴로모픽 반도체 뉴로모픽 반도체는 인간의 뇌 신경망을 모방한 집적 회로입니다. 이 기술은 전통적인 디지털 컴퓨팅과 달리 아날로그 신호를 사용하여 뉴런과 시냅스의 동작을 모방합니다. 뉴로모픽 반도체의 핵심은 저전력 소비와 고효율 데이터 처리 능력입니다. 신경망 모방, 스파이크 신경망(SNN), 비동기적 처리 등의 특징을 가지고 있습니다. 2. 스파이킹 신경망(SNN) 스파이킹 신경망은 뉴런이 전기적 신호를 스파이크 형태로 주고받는 방식으로 동작합니다. 이는 인간의 신경망이 정보를 처리하는 방식을 보다 정확하게 모방한 것입니다. ...2025.01.17
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딥러닝 2024년 2학기 방송통신대 출석수업과제물) 인공신경망과 관련된 설명 중 올바른 것을 선택하시오. 다층 퍼셉트론의 구조를 확장하는 방법 등2025.01.261. 인공신경망 인공신경망은 생물학적 뉴런의 작동 원리를 모방하여 만든 기계 학습 모델입니다. 다층 퍼셉트론(MLP)은 인공신경망의 한 형태로, 입력층, 하나 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성됩니다. 인공신경망은 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력이 있으며, 활성화 함수를 통해 비선형 관계를 학습할 수 있습니다. 2. 경사 하강법 경사 하강법은 손실 함수의 기울기를 계산하고 이를 활용하여 가중치를 업데이트하는 최적화 알고리즘입니다. 보폭 크기(learning rate)가 너무 크면 손실 함수가 발산하는 문제가 발생할 수 있습니...2025.01.26
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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
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AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계2025.01.151. 인공지능(AI) 인공지능(AI)은 인간의 인지 기능을 모방하여 만들어진 기술로, 학습, 추론, 문제 해결과 같은 지능적 행동을 컴퓨터가 수행할 수 있게 합니다. AI는 처음에는 간단한 규칙과 로직을 기반으로 작동하는 시스템에서 출발했지만, 시간이 흐르며 머신러닝과 딥러닝과 같은 고급 기술로 발전했습니다. AI 기술은 지식 표현, 추론, 계획, 학습, 자연어 처리, 지각 등 다양한 기능을 통해 인간의 능력을 확장하고 산업 혁신을 촉진하고 있습니다. 2. 머신러닝 머신러닝은 데이터로부터 학습하여 패턴을 인식하고 예측을 수행하는 A...2025.01.15
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인공신경망의 작동 원리 및 파이썬을 이용한 신경망의 손글씨 데이터 인식2025.01.141. 인공신경망의 작동 원리 인공신경망은 뇌 속 뉴런의 작동 원리를 컴퓨터로 구현한 정보 처리 시스템이다. 인공신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며 입력값과 가중치의 곱을 활성화함수에 넣어 출력값을 생성한다. 행렬곱을 이용하여 가중치 계산을 수행하며, 오차 역전파를 통해 가중치를 업데이트하여 학습을 진행한다. 학습률은 신경망 학습 속도에 중요한 영향을 미친다. 2. 파이썬을 이용한 신경망의 손글씨 데이터 인식 MNIST 데이터베이스의 숫자 손글씨 데이터를 이용하여 3계층 신경망 모델을 구현하였다. 초기화, 학습, 질의의 3...2025.01.14
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[인공지능의세계 A+] 기말고사 문제풀이 객관식 + 서술형 + 단답형 문제+해설2025.05.101. 기계학습 기계학습은 인간의 학습능력을 기계나 컴퓨터에서 구현한 것으로, 지도학습과 비지도학습으로 구분할 수 있다. 지도학습은 학습 데이터의 정답이 주어지는 반면, 비지도학습은 정답이 주어지지 않는다. 신경망은 자동으로 가중치를 학습하는 기계학습 방식이다. 강화학습은 보상을 통해 최적의 행동을 학습하는 방식으로, 알파고가 자체 연습 대국을 통해 좋은 수를 학습하는 데 사용되었다. 2. 클러스터링 K-Means 클러스터링은 데이터를 K개의 클러스터로 분류하는 방법이다. K-Means 클러스터링의 단점은 k의 개수를 사전에 정해야 ...2025.05.10
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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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스마트 건설기술 전문교육1(스마트건설기술교육)_집체1일2025.01.171. 인공지능 인공지능은 어떠한 기술로 구성되어 있나 추론, 지각, 학습의 기술을 바탕으로 다양한 Application을 만들어 낼 수 있으며 컴퓨터에 의한 데이터 처리와 지능적 처리가 가능하다. 인공지능에는 VR, MR, AR, 전문가시스템, 신경망이론, 퍼지시스템, 자율주행자동차, 로봇, 드론 등이 있다. 2. 가상현실(VR) VR은 현실이 아닌 100% 가상 공간에서 모든 것이 이뤄지며, 현실세계와는 완벽이 차단되어 새로운 디지털 세계에서의 경험을 극대화시킨 것으로 이를 위해서는 시야를 VR에 집중하도록 제작된 헤드셋 또는 헤...2025.01.17
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컴퓨터 처리장치의 최신동향에 대하여 조사하고 설명하시오.2025.01.121. 중앙 처리 장치(CPU)의 발전 중앙 처리 장치(CPU)의 발전은 코어 수 증가, 클록 속도 향상, 에너지 효율성 증대 등의 측면에서 이루어지고 있다. 이를 통해 다중 처리 작업, 고성능 컴퓨팅, 전력 소비 감소 등이 가능해지며, 다양한 산업 분야에 혁신을 가져오고 있다. 2. 그래픽 처리 장치(GPU)와 병렬 처리의 진화 그래픽 처리 장치(GPU)의 사용 범위가 확장되어 인공지능 및 기계 학습 분야에서 활용되고 있다. GPU의 병렬 처리 능력을 활용하여 대규모 데이터셋에서의 복잡한 연산을 효율적으로 수행할 수 있다. 이와 함...2025.01.12
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.091. 인공지능의 개념 인공지능은 인간의 학습, 추론, 문제 해결 등의 능력을 컴퓨터 프로그램이나 시스템을 통해 모방하거나 수행하는 기술을 의미합니다. 인공지능의 주요 특징 중 하나는 기계가 데이터를 학습하고 경험을 쌓아 나가는 능력을 가지고 있다는 것입니다. 이를 통해 기계는 문제를 해결하거나 패턴을 파악할 수 있으며, 인간의 학습과정을 모방하여 새로운 상황에 대처할 수 있게 됩니다. 2. 머신러닝과 딥러닝 머신러닝은 데이터를 기반으로 컴퓨터 시스템이 학습하고 예측을 수행하는 기술이며, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등의 방...2025.01.09
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