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인공지능의 개념, 기술 및 활용사례 분석2025.11.171. 약한 인공지능과 강한 인공지능 약한 인공지능은 특정 작업이나 도메인에서 인간 수준 이상의 성능을 보이지만 다른 영역에서는 능력이 부족한 시스템입니다. 음성 인식, 언어 번역, 게임 AI 등이 예시입니다. 반면 강한 인공지능은 인간의 지능과 유사한 수준에서 다양한 작업을 수행하며 새로운 환경에 유연하게 대처할 수 있습니다. 현재 강한 인공지능은 아직 구현되지 않았으며 연구 개발이 진행 중입니다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 컴퓨터가 데이터에서 학습하여 새로운 상황에서 문제를 해결하는 인공지능 분야입니다. 주요 특징으로...2025.11.17
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머신러닝 2024년 2학기 방송통신대 출석수업과제물 과제 슬라이드 1~7의 코드 및 설명을 참조하여 신경망 구성 및 test accuracy 출력2025.01.261. Fashion MNIST 데이터셋 Fashion MNIST 데이터셋은 옷 이미지 데이터셋으로, 10개의 클래스(T-shirt/top, Trouser, Pullover, Dress, Coat, Sandal, Shirt, Sneaker, Bag, Ankle boot)로 구성되어 있습니다. 이 데이터셋을 사용하여 신경망 모델을 구축하고 학습을 진행합니다. 2. 데이터 전처리 데이터 시각화를 통해 이미지 데이터를 확인하고, 픽셀 값을 0~1 사이의 실수로 정규화하여 모델 학습에 사용합니다. 이미지 데이터를 1차원 벡터로 변환하는 과정...2025.01.26
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하둡 구현 보고서2025.05.071. VMware VMware는 가상 PC를 만들어 주는 프로그램으로, 실제 PC와 동일한 환경의 가상 PC를 만들 수 있다. 이를 통해 다른 운영체제를 설치하여 사용할 수 있다. 2. Hadoop Hadoop은 대용량 데이터를 적은 비용으로 빠르게 분석할 수 있는 소프트웨어이다. 여러 대의 컴퓨터로 데이터를 분석하고 저장하는 방식으로 비용과 시간을 단축할 수 있다. Hadoop은 HDFS(분산 데이터 저장)와 MapReduce(분산 처리) 프레임워크로 시작되었으며, 데이터 저장, 실행 엔진, 프로그래밍 등 Hadoop 생태계 전반...2025.05.07
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학습러닝, 머신러닝 분석 레포트2025.05.051. 학습(learning) 학습(learning)이란 데이터를 이용하여 모델(model)을 학습시키는 과정을 말합니다. 이 과정에서 모델은 입력 데이터(input)와 출력 데이터(output)의 관계를 학습하게 되는데, 이를 통해 새로운 입력 데이터가 주어졌을 때 모델은 예측 결과를 출력할 수 있게 됩니다. 2. 블랙박스(black box) 블랙박스(black box)란 모델이 내부에서 어떠한 일이 일어나는지 알 수 없는 상황을 말합니다. 따라서 모델이 학습하는 과정에서 입력 데이터와 출력 데이터만을 이용하여 내부의 동작 원리를 ...2025.05.05
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AI를 활용한 개인 맞춤형 학습 방법의 필요성과 효과2025.01.101. AI를 활용한 개인 맞춤형 학습 방법의 필요성 최근 교육 분야에서는 기존의 교육 방식에서 벗어나 AI를 활용한 개인 맞춤형 학습 방법의 필요성이 대두되고 있다. 이는 학생들의 능력 차이를 고려하여 각자의 학습 수준에 맞추어 학습할 수 있도록 하여 학습 효율성을 높이고, 학생들의 학습 의욕과 자신감을 높이는 데 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 또한 AI를 활용한 개인 맞춤형 학습 방법은 학생들의 학습 진도를 실시간으로 파악하여 즉각적인 피드백을 제공할 수 있으며, 학습 데이터를 수집하여 학습 분석을 통해 개인의 학습 경향을 파악...2025.01.10
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[A+과제]한양대 교양 AI와 법 기말 레포트 - 인공지능 활용과 관련된 법적문제2025.05.051. 창작 AI의 저작권 문제 최근 AI 기술의 발전으로 창작 AI가 등장하면서 이에 따른 저작권 문제가 대두되고 있다. 주요 쟁점은 AI 창작물의 저작권 귀속 문제와 창작 AI에 의한 저작권 침해 가능성이다. 현재 AI 창작물에 대한 저작권 귀속은 시기상조라는 의견이 지배적이며, 대신 AI 사용자에게 권리를 부여하되 기여도에 따라 달리 적용하는 방안이 논의되고 있다. 더 시급한 문제는 창작 AI의 저작권 침해 가능성으로, 이에 대해서는 데이터 의거관계 입증, 학습데이터 세트의 저작권, 실질적 유사성 판단 등의 문제가 제기되고 있다...2025.05.05
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빅데이터와 통계학_탐구보고서_확통(세특)2025.01.111. 빅데이터와 통계학 빅데이터는 기존의 데이터 베이스 관리도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석의 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형의 데이터 세트 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 정보 통신 기술의 발달, 빅데이터에 대한 효율적인 저장 및 분석의 가능, 국가간 기술 격차 감소로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 의료산업, 맞춤형 마케팅, 제조업 등 다양한 분야에서 빅데이터가 응용되고 있다. 따라서 빅데이터 시대에 가치를 추출하고 결과를 분석하는 분야와 밀접한 관련이 있는 ...2025.01.11
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데이터 마이닝의 기술적 동인2025.01.251. 데이터 마이닝의 기술적 동인 데이터 마이닝의 기술적 동인은 컴퓨터 기술의 발전, 인터넷과 월드 와이드 웹의 등장, 하드웨어 기술의 발전, 소프트웨어 기술의 발전, 인공지능과 기계 학습의 발전, 빅데이터의 등장, 데이터의 중요성에 대한 인식 증가, 개인정보 보호와 윤리적 문제에 대한 관심 증가, 다양한 응용 분야의 확장 등으로 요약될 수 있다. 이러한 동인들이 결합되어 데이터 마이닝 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, 앞으로도 그 중요성과 활용 범위는 더욱 확대될 것으로 예상된다. 1. 데이터 마이닝의 기술적 동인 데이터 마이닝...2025.01.25
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설명 가능한 AI 학습 지원 시스템 개발2025.11.171. Knowledge Tracing(KT)와 Deep Knowledge Tracing(DKT) Knowledge Tracing은 학습자의 지식 상태를 모델링하는 분야로, 학습 이력 데이터를 활용하여 학습자의 숙련도를 정량적으로 진단합니다. 기존의 통계 기반 BKT 모델의 한계를 극복하기 위해 딥러닝의 LSTM 구조를 이용한 DKT가 개발되었으며, 복잡하고 긴 학습 이력에 대한 유의미한 정보 추출이 가능합니다. 본 연구에서는 DKT를 사용하여 학습자의 인지적 지식 상태를 모델링하고 예측 정확도를 높였습니다. 2. 설명 가능한 인공지...2025.11.17
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모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 3 (Python 코딩)2025.05.131. 모수적 추정 모수적 추정을 통해 데이터를 반영하여 분포 모델을 도출하는 과정과 그 중요성에 대해 다루고 있습니다. 기본적인 수식 y = ax + b*sin(x)에서 a와 b를 임의로 바꾼 후 단 10개의 데이터를 생성하고, 이를 바탕으로 추정을 수행합니다. MCMC 샘플링을 통해 posterior 분포를 추정하고, 이를 시각화하여 파라미터의 불확실성과 추정치의 변동성을 확인합니다. 2. 데이터 기반 모델링 주어진 데이터를 바탕으로 모수적 추정을 수행하여 모델을 도출하는 과정을 설명하고 있습니다. 10개의 데이터만을 사용하여 비...2025.05.13
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