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[인공지능 윤리] 인공지능의 편향성 문제와 윤리적 고려 사례 연구2025.05.101. 인공지능의 편향성 문제 인공지능은 기계학습과 데이터 분석을 통해 작동하며, 이를 통해 결정을 내리고 판단을 합니다. 그러나 인공지능은 학습에 사용된 데이터의 편향성을 반영할 수 있고, 편견과 차별을 보여줄 수도 있습니다. 이러한 편향성은 인간의 편견이나 사회적으로 형성된 문제들이 데이터에 반영되기 때문에 발생합니다. 이는 채용 면접, 대출 심사, 범죄 예측 등 다양한 영역에서 문제를 야기할 수 있습니다. 따라서 인공지능의 편향성 문제에 대한 이해와 대응이 필요합니다. 2. 인공지능 윤리와 책임 인공지능의 발전과 활용이 증가함에...2025.05.10
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슈퍼 마리오 - 인공지능은 어떻게 게임을 할까?2025.05.081. 데이터 기반 학습 인공지능은 슈퍼 마리오 게임 플레이 데이터를 사용하여 게임의 규칙과 패턴을 학습합니다. 이를 통해 어떤 상황에서 점프를 해야 하는지, 어떤 적과의 접촉을 피해야 하는지 등을 학습하게 됩니다. 2. 강화 학습 인공지능은 게임 플레이를 통해 보상과 벌점을 받고, 이를 통해 자동으로 학습하게 됩니다. 예를 들어 도착 지점에 도달하면 보상을 받고, 적에게 맞으면 벌점을 받는 식으로 학습하면서 게임을 플레이합니다. 3. 신경망과 패턴 인식 인공지능은 신경망 모델을 사용하여 게임 화면의 정보를 분석하고, 적의 위치, 장...2025.05.08
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Amazon의 로봇 활용 사례 분석 - 아마존 풀필먼트 센터의 물류 로봇과 적용 알고리즘2025.05.061. 로봇 도입의 필요성 아마존은 근로자들의 삶을 개선하고 업무 관련 사고를 50% 줄이기 위해 노력하기로 결정했습니다. 이를 위해 전 세계에 위치한 아마존 로보틱스 및 고급 기술 연구소에서는 근로자들의 피드백과 다양한 데이터 및 시각화를 활용하여 자율 주행 차량을 개발하고 있습니다. 아마존은 기계 지능과 인간 지능을 보완하면서 효율성과 처리 규모를 확장시킬 수 있다고 보았습니다. 2. 아마존 물류센터의 로봇 도입 효과 아마존은 로봇 기술을 통해 물류 센터 내에서 효율성을 극대화하고 있습니다. 키바를 이용해 제품을 배송 데스크로 이...2025.05.06
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AI 관련 정보자료2025.05.141. 인공지능 AI(Artificial Intelligence) 인공지능은 인지와 학습 결정에 이르는 과정에서 인간의 지능의 일부 또는 전부를 컴퓨터 프로그램으로 구현해내는 기술입니다. 패턴을 파악해서 스스로 학습하는 기계를 만들어 컴퓨터가 사람처럼 사고할 수 있게 하는 기술입니다. 2. 인공지능의 역사 인공지능에 관한 이야기들은 1940년대부터 시작되었으며, 사람처럼 생각하고 행동하는 기계를 만들려는 목표로 연구가 진행되었습니다. 1950년대에 인공지능에 관한 학문이 생겨났고, 1956년 다트머스 컨퍼런스에서 존 매카시와 마빈 민...2025.05.14
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4차 산업혁명과 알고리즘(수학)2025.01.171. 4차 산업혁명 최근 인공지능 분야에 놀라운 성과가 나타나면서 인공지능은 미래의 일이 아니라 현실이 되고 있다. 그것은 빅데이터의 출현과 기계 스스로가 학습할 수 있는 '딥러닝(deep learning)'이라는 알고리즘의 개발 덕분이다. 알고리즘은 제 4차 산업혁명의 기초 작업으로 작용하고 있으며, 알고리즘을 안다는 것은 제 4차 산업혁명에 관한 이해도를 높이는 데 도움이 될 것이다. 2. 알고리즘 알고리즘이란 컴퓨터에서 쓰이는 용어로 어떤 문제의 해결을 위하여, 입력된 자료를 토대로 하여 원하는 출력을 유도하여 내는 규칙의 집...2025.01.17
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국내외 인공지능 기술의 인권침해 사례와 대응방안2025.01.251. 인공지능 기술의 인권침해 사례 인공지능 기술의 발전으로 인해 개인정보 보호, 프라이버시 침해, 차별 등 다양한 인권침해 사례가 발생하고 있다. 얼굴인식 기술의 남용, 알고리즘 편향, 개인정보 오남용, 국가 감시 등이 대표적인 사례이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 기술의 투명성과 공정성 제고, 개인정보 보호 강화, 윤리적 가이드라인 마련 등의 노력이 필요하다. 2. 인공지능과 민주주의의 관계 인공지능 기술은 민주주의에 다양한 영향을 미칠 수 있다. 정보 접근성과 표현의 자유 등 민주주의의 핵심 가치에 영향을 줄 수 있다. ...2025.01.25
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인공지능 ) 균일비용 탐색 알고리즘 ) 언덕오르기 탐색 알고리즘 ) A 알고리즘 ) 알고리즘별 특성 비교 ) 문제 상황 정의 ) 탐색트리2025.05.131. 균일비용 탐색 알고리즘 균일비용 탐색(Uniform-Cost Search) 알고리즘이란 시작 상태에서 인접한 노드를 방문하고 그중에서 가장 비용이 적게 드는 상태를 선택한 다음 방문하지 않은 상태와 방문한 상태의 인접한 모든 상태에서 다음으로 가장 비용이 적은 상태를 선택하는 것을 반복하여 목표 상태에 도달하려고 시도하는 알고리즘이다. 균일비용 탐색은 상당히 효율적인 방법이지만 특정 문제에서는 무한 루프에 빠질 수 있다는 단점이 존재한다. 2. 언덕오르기 탐색 알고리즘 언덕 오르기 탐색(Hill-Climbing Search) ...2025.05.13
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인공지능 ) 각 지점간 도로의 거리를 나타내는 그림이고, 각 도시에서 목적지까지 도달하는 거리의 예측치로 사용2025.01.251. 상태 공간 탐색 상태 공간 탐색은 인공지능과 컴퓨터 과학에서 문제를 해결하는 기법 중 하나로, 가능한 모든 상태들의 공간을 탐색하여 문제의 해답을 찾아내는 방법을 말한다. 이 문제를 상태 공간 탐색으로 풀이하기 위해서는 초기 상태, 목표 상태, 행동 집합, 상태 전이 함수, 탐색 전략 등을 정의해야 한다. 2. A* 알고리즘 A* 알고리즘은 최단 경로를 탐색하기 위한 알고리즘으로, 평가함수 f(n) = g(n) + h(n)을 사용한다. g(n)은 시작점부터 현재 노드까지의 경로 비용, h(n)은 현재 노드부터 목표 지점까지의 ...2025.01.25
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알고리즘이란 무엇인지 본인의 의견과 알고리즘의 활용에 대해서 논하시오2025.05.111. 알고리즘의 개념 알고리즘은 주어진 문제를 해결하기 위한 단계적인 절차나 명령어들의 집합입니다. 알고리즘은 입력, 출력, 연산과정, 제약조건 등을 명확히 정의하여 문제 해결을 단순화하고 효율적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다. 알고리즘은 정확성, 유한성, 효율성 등의 특징을 가지고 있습니다. 2. 알고리즘 활용 사례 알고리즘은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 컴퓨터 과학 분야에서는 데이터 처리, 그래프 이론, 암호화, 인공지능 등에 사용됩니다. 금융 분야에서는 주식 거래 알고리즘, 의료 분야에서는 진단 알고리즘, 교통 분야에...2025.05.11
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인공지능의 미래와 현재2025.05.161. 인공지능의 역사적 배경과 현재 상황 현재와 미래 시점에서 인공지능을 바라보며, 그 발전 과정과 현재의 동향을 살펴보는 것은 매우 중요합니다. 20세기 후반에 진정한 의미에서의 인공지능 연구가 시작되었으며, 초기에는 단순한 알고리즘 및 패턴 인식 기술이 주를 이루었습니다. 그러나 시간이 흐르면서, 머신러닝과 딥러닝, 신경망과 같은 다양한 기술이 발전하게 되었습니다. 이러한 기술의 발전은 빅데이터의 활용을 가능하게 하였고, 정보 처리 방식에 혁신을 가져왔습니다. 현재, 인공지능은 우리 일상 생활의 많은 부분에 깊숙이 들어와 있으며...2025.05.16
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