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인공지능 기술을 도입한 비즈니스 혁신 사례와 윤리적/사회적 문제2025.01.041. 마이크로소프트의 인공지능 기술 도입 마이크로소프트는 대화형 AI, 지식 마이닝, 애저 머신러닝 스튜디오, 마이크로소프트 Azure AI, Cognitive Services, Data Science Virtual Machines 등 다양한 인공지능 기술을 개발하여 비즈니스에 활용하고 있다. 이를 통해 기업이 사용자와 자연스럽게 의사소통하는 인터페이스를 구축하고, 데이터 분석 및 기계 학습 등의 기능을 제공하여 비즈니스 혁신을 이루고 있다. 2. 인공지능의 윤리적/사회적 문제 인공지능을 비윤리적으로 활용하면 자율 살상 무기 개발,...2025.01.04
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고등학교 정보 평가계획서2025.01.161. 정보 사회와 정보 과학 정보 사회에서 정보 과학의 지식과 기술이 활용되는 분야를 탐색하고 영향력을 평가한다. 정보 과학 분야의 직업과 진로를 탐색한다. 2. 정보 윤리 정보 보호 제도 및 방법에 따라 올바르게 정보를 공유하는 방법을 실천한다. 정보 보안의 필요성을 이해하고 암호 설정, 접근 권한 관리 등 정보 보안을 실천한다. 소프트웨어 저작권 보호 제도 및 방법을 알고 올바르게 활용한다. 사이버 공간에서 발생하는 사회적 문제를 예방하기 위한 제도를 이해하고 사이버 윤리를 실천한다. 3. 자료와 정보의 표현 동일한 정보가 다양...2025.01.16
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[학과 소개] 빅데이터학과 및 정보보안학과2025.05.101. 빅데이터학과 빅데이터학과는 4차 산업혁명을 선도하는 핵심 SW 기술인 인공지능, 기계학습, 딥러닝, 컴퓨터 비전에서의 데이터 수집·처리·가공·검색·학습 등의 데이터 과학에 대한 최신 지식을 습득하는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한 컴퓨터과학 분야의 필수 전공지식을 바탕으로 정보통신 산업 전 분야에서의 데이터(수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터)를 처리할 수 있는 인력을 양성합니다. 2. 정보보안학과 정보보안학과는 사물인터넷 시대에 사물 간 신호와 소통이 인터넷을 통해 이루어지면서 중요해진 보안 ...2025.05.10
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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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성공적인 머신러닝 모델링을 위한 프로세스2025.01.151. 결정 트리 알고리즘 결정 트리(Decision Tree)는 지도 학습(Supervised Learning)에서 사용되는 머신러닝 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 데이터를 분석하고 특정 기준에 따라 여러 개의 의사 결정 규칙을 만들어내는 방식으로 동작합니다. 이러한 의사 결정 규칙들을 트리 구조로 나타내기 때문에 '결정 트리'라는 이름이 붙었습니다. 의사 결정 트리는 금융, 의료, NLP, 추천 시스템 및 프로세스 최적화 내에서 주로 사용되며, 다양한 도메인에 걸친 의사결정 트리의 다양성을 보여주고 많은 산업에서 실제 문...2025.01.15
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방통대 출석대체시험 자료구조 요약본2025.01.261. 컴퓨터 구조 컴퓨터는 주기억장치와 중앙처리장치를 기반으로 자료를 처리한다. 보조기억장치는 포함되지 않는다. 2. 자료구조 자료구조는 자료의 저장과 이용을 위한 추상화이다. 알고리즘의 조건 중 명령어의 실행 주체에 상관없이 동일한 결과조건은 유효성을 의미한다. 3. 배열 배열은 인덱스와 값<index,value>의 쌍으로 구성된 집합이며, 원소들이 모두 같은 자료형과 같은 크기의 공간을 갖는다. 4. 리스트 리스트는 논리적인 순서(의미적인)만 존재하며, 물리적 순서는 없다. 5. 사용자 정의 구조 사용자 정의 구조에는 리스트, ...2025.01.26
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비즈니스 애널리틱스와 관련 기술의 정의 및 역사2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 데이터를 분석하여 통찰력을 도출하고 이를 기반으로 전략을 수립하는 과정입니다. 비즈니스 애널리틱스는 20세기 중반 컴퓨터 기술의 발전과 함께 시작되었으며, 통계 기법, 데이터 마이닝, 예측 모델링, 인공지능 등을 활용하여 비즈니스 성과를 개선하는 것을 목표로 합니다. 2. 데이터 과학 데이터 과학은 다양한 형태의 데이터를 분석하고 의미 있는 정보를 추출하는 학문적 분야입니다. 통계학, 수학, 컴퓨터 과학 등을 기반으로 하며, 데이터 처리, 분석, 예측 ...2025.01.26
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[경영정보시스템] 4차 산업혁명과 관련된 정보기술인 빅데이터에 대한 개념과 특성, 빅데이터를 활용한 기술을 조사하고, 기업에서 빅데이터를 어떻게 활용하고 있는지를 서술하시오. 또한 빅데이터 기술로 인해 발생할 문제점을 예측하고 이에 개인과 기업이 각각 어떻게 대응할 수 있을지를 서술하세요.2025.01.231. 빅데이터의 개념과 특성 빅데이터는 기존의 데이터 처리 방식으로는 저장, 관리, 분석하기 어려운 대규모 데이터를 의미하며, 이러한 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하여 유의미한 정보를 도출하기 위한 기술과 방법론을 포괄한다. 빅데이터는 '3V'로 설명되며, 이는 데이터의 Volume(규모), Velocity(속도), Variety(다양성)을 의미한다. 즉, 빅데이터는 방대한 규모의 데이터를 빠르게 수집하고, 이를 다양한 형태로 분석하여 새로운 인사이트를 창출하는 것을 목표로 한다. 2. 빅데이터를 활용한 기술 빅데이터 분석에 활...2025.01.23
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데이터 사이언티스트 직무 분석 및 미래 전망2025.04.271. 데이터 사이언티스트 직무 분석 데이터 사이언티스트는 복잡한 비즈니스 문제를 모델링하고, 방대한 양의 데이터 속에서 인사이트를 뽑아내며 통계학, 알고리즘, 시각화 기법, 데이터 마이닝 등 다양한 기술을 활용하여 기회를 포착하고 비즈니스 솔루션을 만들어내는 직무이다. 과업 중심 직무분석에 따르면 데이터 사이언티스트는 데이터 확보와 처리, 분석 요건 정의, 데이터 수집, 적합한 기술 선정 및 적용, 분석 결과 해석 및 공유 등의 업무를 수행한다. 작업자 중심 직무분석에 따르면 데이터 사이언티스트는 분석 역량, 프로그래밍 능력, 수학...2025.04.27
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2022년 가트너 10대 전략 기술 트렌드 분석2025.05.081. AI 엔지니어링 AI 엔지니어링 기술은 AI 활용 조직으로 가기 위해 통합적인 AI 거버넌스 구현을 의미한다. AI 기반의 데이터, 애플리케이션, 분석의 업데이트를 자동화하여 효율적으로 배치하고 AI 솔루션 가치를 최적화하는 것이 주요 특징이다. AI 엔지니어링을 통해 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축, 테스트, 배포, 운영, 발전, 설계할 수 있다. 2. 초자동화 초자동화 기술은 비즈니스 중심의 접근 방식으로 프로세스를 검증하고 식별하여 자동화하는 방법이다. 프로세스 마이닝 기법을 활용하여 비즈니스 트랜스포메이션을 통한 조...2025.05.08
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