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인터프리터와 컴파일러의 공통점과 차이점2025.01.251. 인터프리터 인터프리터는 프로그램을 실행할 때 한 번에 소스코드 한 줄씩 차례대로 번역한다. 번역 시간은 빠르지만 실행 속도가 느리다. 오류가 있을 경우 빠른 시점에 확인할 수 있어 수정이 쉽고, 하드웨어 환경에 맞게 변환이 가능하여 플랫폼과의 종속성이 낮다. 대표적인 인터프리터 언어로는 Python, JavaScript, Ruby 등이 있다. 2. 컴파일러 컴파일러는 프로그램 소스코드 전체를 한 번에 해석해서 일괄 기계어로 변환한다. 초기 번역 시간이 오래 걸리지만 실행 속도가 빠르다. 오류 확인과 수정이 용이하지 않으며, 하...2025.01.25
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인공지능의 역사와 현 수준2025.05.011. 인공지능의 역사 인공지능(AI)의 역사는 1940년대부터 시작되었으며, 주요 이정표로는 앨런 튜링의 튜링 테스트 제안, 1950-60년대의 초기 AI 프로그램 개발, 1970-80년대의 전문가 시스템 개발, 1980-90년대의 신경망 및 기계 학습 알고리즘 개발, 2000년대의 딥러닝 알고리즘 개발 등이 있다. 최근 몇 년 동안 AI는 자율주행 차량, 로봇 공학, 가상 비서, 개인화된 의학 등 다양한 분야에서 빠르게 발전하고 있다. 2. 인공지능의 현 수준 인공지능은 자연어 이해, 이미지 인식, 의사결정 등 인간의 지능이 필요...2025.05.01
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노션AI(Notion AI)란2025.05.021. 노션AI 소개 노션AI는 인공 지능과 기계 학습 기능을 통합하여 기능을 향상시키는 소프트웨어 플랫폼입니다. 개인과 기업이 정보를 정리하고, 다른 사람과 협업하고, 워크플로를 간소화할 수 있도록 설계된 올인원 작업 공간입니다. 노션AI는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 인간의 언어를 이해하고 해석하며, 데이터를 분석하고 분류할 수 있어 사용자가 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다. 또한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 개별 사용자에 대한 기능을 개인화합니다. 2. 노션AI의 역사 노션AI는 2016년에 Ivan Zhao, Sim...2025.05.02
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.05.131. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 약한 인공지능은 기본적으로 인간의 지능 수준을 넘지 못하고 제한된 작업에만 사용되는 인공지능을 의미한다. 반대로 강한 인공지능은 인간의 지능을 초월하여 다양한 작업을 수행하고 사람과 유사한 추론, 학습, 문제 해결 능력을 갖춘 인공지능을 말한다. 약한 인공지능은 사전에 정의된 규칙이나 알고리즘을 사용하여 작업을 수행하지만, 강한 인공지능은 데이터 기반 학습을 통해 지식을 습득하고 문제를 해결한다. 약한 인공지능은 '자아'가 없다는 차이점이 있다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계 학습은 인...2025.05.13
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생성시스템에 대해 설명하시오2025.05.111. 생성시스템 생성시스템은 컴퓨터 프로그램이나 하드웨어를 사용하여 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성하는 시스템을 말합니다. 이러한 시스템은 인공지능, 기계학습, 자연어처리 등의 기술을 활용하여 다양한 종류의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 생성시스템은 예술, 문학, 음악, 게임, 디자인 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 콘텐츠의 품질과 다양성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 생성시스템의 작동 방식 생성시스템은 다양한 방식으로 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 자연어처리 기술을 사용하여 텍스트를 생성하는 시스템은 주어진 데이터를 분석...2025.05.11
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인공지능의 이해2025.05.101. 인공지능(AI)의 개념 인공지능(AI)은 컴퓨터가 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 모방하고 구현하는 기술이다. 이를 위해 컴퓨터 과학의 여러 분야에서 연구가 이루어지고 있으며, 대표적으로는 기계학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등이 있다. 2. 인공지능(AI)의 관련 기술 인공지능(AI)은 기계나 컴퓨터 프로그램을 사용하여 인간의 학습 능력, 추론 능력, 판단 능력, 의사 결정 능력 등을 모방하거나 개선하는 기술이다. 이를 위해 기계학습, 딥 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 강화학습, 자율주행 등 다양한 기술이 사용...2025.05.10
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트랜스포머 알고리즘의 개요와 적용 사례2025.01.171. 트랜스포머 알고리즘 트랜스포머 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 딥러닝 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이 알고리즘은 인코더-디코더 구조와 어텐션 메커니즘을 기반으로 하며, 병렬 처리와 확장성을 통해 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 알고리즘은 인코더와 디코더로 구성됩니다. 인코더는 입력 데이터를 고차원 벡터로 변환하고, 디코더는 이 벡터를 다시 출력 데이터로 변환합니다. 핵심은 어텐션 메커니즘으로, 입력 데이터의 각 요소...2025.01.17
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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
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기계학습(Machine Learning)에 관한 조사 및 정보통신 기술 활용2025.01.251. 기계학습(Machine Learning) 기계학습은 컴퓨터의 행동을 변경하고 적응시켜 정답에 가깝게 만드는 기술이다. 기계학습은 신경과학, 생물학, 통계학, 수학, 물리학 등 다양한 분야의 아이디어를 사용하여 컴퓨터를 학습시킨다. 기계학습은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 구분되며, 각각 다른 방식으로 학습을 수행한다. 기계학습은 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 2. 백스캐터 통신 백스캐터 통신은 사물인터넷 시대의 전력 공급 문제를 해결할 수 있는 새로운 통신 시스템이다. ...2025.01.25
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한국방송통신대학교 언어의 이해 중간과제물2025.01.241. 컴퓨터 언어학 컴퓨터 언어학은 컴퓨터가 인간의 언어를 처리할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 분야로, 1950년 미국에서 러시아어 자동 번역 시도로부터 시작되었다. 컴퓨터 언어학은 인간의 언어 지식을 활용하여 유용한 컴퓨터 시스템을 개발하는 것을 목적으로 하며, 최근 언어 연구에도 컴퓨터가 활용되고 있다. 주요 연구 분야로는 맞춤법 검사, 문법 검사, 음성 합성 및 인식, 기계 번역, 형태소 분석 등이 있다. 2. 맞춤법 검사 컴퓨터 언어학에서는 단어의 형태론적 구조를 분석하여 맞춤법 검사와 교정을 수행한다. 이를 위해서는 컴...2025.01.24
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