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방송통신대학교 프라임칼리지 AI전공 인공지능 2차 과제(만점 취득)2025.01.241. 텐서플로(TensorFlow) 텐서플로(TensorFlow)는 구글(Google)에서 만든 딥러닝 프로그램을 쉽게 구현할 수 있도록 다양한 기능을 제공해주는 라이브러리입니다. 텐서플로 자체는 기본적으로 C++로 구현되어 있지만, Python, Java, Go 등 다양한 언어를 지원하며, 파이썬을 최우선으로 지원하고 있습니다. 또한 브라우저에서 실행 가능한 시각화 도구인 텐서보드(TensorBoard)를 제공하여 딥러닝 학습 과정을 추적하는데 유용하게 사용됩니다. 텐서플로에서 Tensor(텐서)란 딥러닝에서 데이터를 표현하는 방...2025.01.24
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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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딥러닝의 통계적 이해 출석 수업 과제물 (2023, 만점)2025.01.241. Teachable Machine을 이용한 머신러닝 모델 구축 Teachable Machine을 활용하여 이미지를 학습시켰다. 사용한 이미지는 구글 이미지에서 '귀멸의 칼날'이라는 애니메이션의 주인공 4명의 다른 사진들을 각각 10장씩 찾은 뒤 머신러닝의 입력값으로 사용하였다. 본 머신러닝으로 실제로 가지고 있는 피규어 사진을 찍어 이 사진을 입력하면 애니메이션 캐릭터를 정확하게 분류할 수 있는지 파악하고자 하였다. 다양한 하이퍼파라미터 조정을 통해 최적의 정확도를 얻고자 하였으나, 설정에 따른 결과 비교를 대량으로 진행하여 거...2025.01.24
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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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방송통신대학교(방통대) 머신러닝 과목 출석수업과제물 리포트2025.01.241. 머신러닝의 일반적 처리 과정 머신러닝의 일반적인 처리 과정은 학습과 추론으로 구성됩니다. 학습 단계에서는 데이터 전처리, 특징 추출, 학습 진행, 결정 함수 생성 등의 과정을 거치고, 추론 단계에서는 테스트 데이터 전처리, 특징 추출, 추론 진행, 처리 결과 획득 등의 과정을 거칩니다. 2. 머신러닝의 4가지 주제 머신러닝의 4가지 주요 주제는 분류, 회귀, 군집화, 특징 추출입니다. 분류는 입력을 미리 정의된 이산적인 출력으로 매핑하는 문제이고, 회귀는 입력을 연속적인 실수 값으로 매핑하는 문제입니다. 군집화는 데이터를 교집...2025.01.24
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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 기말정리2025.01.131. 신경망의 오차 출력계층의 오차와 은닉계층의 오차를 구하는 방법에 대해 설명합니다. 출력계층의 오차는 목표값과 출력값의 차이이지만, 은닉계층에는 목표값이 존재하지 않기 때문에 출력계층의 오차를 재조합하여 은닉계층의 오차를 구합니다. 이러한 방식을 역전파라고 합니다. 2. 경사하강법 오차함수의 기울기에 따라 가중치를 조정하는 경사하강법에 대해 설명합니다. 오차함수로는 제곱오차 방식을 사용하며, 기울기의 부호에 따라 가중치를 반대 방향으로 조정합니다. 오버슈팅을 방지하기 위해 기울기가 완만해질수록 조금씩만 움직이도록 합니다. 3. ...2025.01.13
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현재 우리나라에서 시행하고 있는 사회복지급여 수급권의 취약성과 사회복지급여 수급권 제한의 구체적사유에 대해2025.04.261. 사회복지급여 수급권의 개념 사회복지수급권은 사회복지법상 사회복지급여를 받을 수 있는 권리를 말한다. 생존권이 헌법을 통해 보장되는 권리라면, 사회복지수급권은 헌법상 보장된 생존권을 실현하기 위한 개별 사회복지법에 근거하여 갖는 구체적 권리를 말한다. 2. 사회복지급여 수급권의 취약성과 사회복지급여 수급권 제한 사유 사회복지급여 수급권의 취약성은 법 규정이 일반적이고 추상적인 용어로 표현되어 있어 해석에 따라 뜻이 변화할 수 있으며, 사회복지급여의 내용이 현물이나 현금 외 사회서비스도 포함하게 되어 시대에 따라 달라지기 때문에 ...2025.04.26
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텐서플로우 딥러닝 (Tic-Tac-Toe)2025.05.051. 데이터 세트 tic-tac-toe.csv 파일에는 TL, TM, TR, ML, MM, MR, BL, BM, BR 속성과 class 속성이 포함되어 있습니다. TL, TM, TR, ML, MM, MR, BL, BM, BR 속성은 각 게임 보드의 위치를 나타내며, 값은 'x', 'o', 'b'로 표현됩니다. class 속성은 게임 결과를 나타내며, 'TRUE'는 x가 이겼음을, 'FALSE'는 x가 졌음을 의미합니다. 2. 2층 신경망 입력 층은 9D(TL, TM, TR, ML, MM, MR, BL, BM, BR)를 받습니다. 은...2025.05.05
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[관세행정] 조사행정(관세범, 관세행정벌)2025.01.291. 관세범의 특징 관세범은 단순한 행정범과는 달리 경제범죄로서 영리성, 조직성, 전문 지식성, 상습성 등의 특징이 있다. 관세범은 영리획득을 목적으로 하며, 조직화되고 분업화되어 있다. 또한 관세범은 고도의 전문성과 지능성을 요구하며, 상습화되고 직업화되는 경우가 많다. 2. 처벌법규의 구조 관세범죄와 형벌은 관세법의 벌칙(제11장)에 규정되어 있으며, 조사와 처분(제12장)에서 관세범의 조사방법과 처벌절차를 규정하고 있다. 관세법상 의무위반에 대한 제재로서 과하는 처벌을 관세행정벌이라고 한다. 3. 관세행정벌 관세행정벌은 처벌내...2025.01.29
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