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비즈니스 애널리틱스 관련 용어 설명2025.01.261. 데이터 과학 데이터 과학(Data Science)은 데이터를 통해 새로운 인사이트를 발견하고, 복잡한 문제를 해결하는 학문 분야입니다. 데이터 과학은 통계학, 컴퓨터 과학, 수학 등을 융합하여 데이터를 분석하고, 이를 기반으로 의사결정을 지원하는 학문적 기초를 제공합니다. 데이터 과학자는 데이터를 수집, 처리, 분석하여 유의미한 결과를 도출하며, 이를 통해 비즈니스 문제를 해결하거나 새로운 기회를 창출합니다. 2. 데이터 애널리틱스 데이터 애널리틱스(Data Analytics)는 데이터를 분석하여 과거의 패턴을 파악하고, 현재...2025.01.26
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.021. 인공지능의 개념 인공지능은 기계가 인간의 지능을 모방하거나 구현하는 기술을 의미합니다. 이는 문제 해결, 학습, 추론, 자연어 이해 등의 인간의 지능적인 능력을 컴퓨터 프로그램이나 기계가 수행할 수 있도록 하는 분야를 포함합니다. 강한 인공지능은 인간과 동등한 지능을 가진 인공 시스템을 의미하며, 약한 인공지능은 특정한 작업이나 문제 해결에 특화된 인공 시스템을 의미합니다. 2. 인공지능의 주요 기술 인공지능의 주요 기술에는 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리가 있습니다. 머신러닝은 데이터에서 학습하고 패턴을 인식하여 결정을 내리...2025.01.02
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인공지능의 개념과 기술 그리고 국내외의 활용사례2025.01.181. 약한 인공지능 약한 인공지능은 기존의 프로그래밍을 통해 직접 명령을 입력하고 자동화하는 소프트웨어와 같은 전문가 시스템을 의미한다. 지능 요소가 없어 인간의 개입이 필요하지만, 축적된 소프트웨어와 오픈소스, 협력 이력을 바탕으로 점점 정교한 프로그래밍과 설계가 가능해지고 있다. 2. 강한 인공지능 강한 인공지능은 사람처럼 생각하고 감정을 표현할 수 있으며 자의식을 가진 인공지능을 의미한다. 기계학습 시 인간의 보상 체계를 따르는 경향이 강해 상식적인 행동을 보이지 않을 수 있다는 한계가 있지만, 자율주행차와 같이 특정 분야에서...2025.01.18
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[김영평생교육원]학점은행제 경영학 경영정보시스템 과제 A+2025.05.051. 약한 인공지능과 강한 인공지능 약한 인공지능은 인간의 뇌처럼 사고하거나 문제를 해결할 수는 없지만 컴퓨터를 기반으로 한 인공적인 지능을 의미한다. 반면 강한 인공지능은 인간에 가까운 사고를 하여 문제를 해결할 수 있는 인공지능이다. 강한 인공지능은 약한 인공지능이 가진 기능을 갖출 뿐만 아니라 인간 수준의 복잡하고 다양한 생각을 가질 수 있고, 또 느낄 수 있다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 컴퓨터가 스스로 학습을 진행하여 인공지능의 성능을 발전시킬 수 있는 기술이다. 기계학습은 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학...2025.05.05
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.181. 인공지능의 개념과 역사 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 기계가 인간과 유사하게 정보를 처리하고, 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 부여하는 과학기술 분야입니다. 1950년대에 공식적으로 탄생한 이 분야는 앨런 튜링의 '튜링 테스트'를 시작으로 다양한 학문적, 산업적 발전을 거쳐 현재에 이르고 있습니다. 초기 단계에서는 논리 추론과 규칙 기반 시스템이 주를 이루었으나, 컴퓨터 하드웨어의 발전과 데이터 처리 능력의 증가로 인해 현재에는 기계학습, 딥러닝 등이 주된 연구 분야로 자리 잡고 있습니다....2025.01.18
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딥러닝의 EEG 신호 분석에서의 활용과 CNN의 원리2025.01.141. 딥러닝 기반 EEG 분석 딥러닝 기법들은 동작상상, 감정인식 등 EEG 데이터 분류 작업에서 우수한 성능을 보인다. 딥러닝 알고리즘은 EEG 데이터 수집과 전처리, 딥러닝 모형 학습, 신호 분류 및 해석의 과정으로 구성된다. 전처리 과정에서는 입력받은 뇌파 신호를 분류하기 쉬운 형태로 바꿔주어 분류의 정확도를 높여야 한다. 2. EEG분석을 위한 딥러닝 기법 EEG 분석을 위한 딥러닝 기법에는 CNN, RNN, GAN, Autoencoder 등이 있다. 입력되는 데이터의 특징에 따라 CNN보다 RNN이 자극에 의한 변화를 인식...2025.01.14
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고려대학교 객체지향프로그래밍 A+ 기말고사 치팅시트2025.05.101. 프로그래밍 언어 프로그래밍 언어는 컴퓨터가 수행할 수 있는 모든 것을 설명할 수 있어야 하며, 프로그래머가 의도한 바를 정확히 표현할 수 있어야 합니다. 튜링 기계는 무한한 테이프, 읽기/쓰기/삭제 장치, 상태 테이블을 가지고 있으며 튜링 완전하거나 튜링 동등합니다. 실제 컴퓨터는 선형 한정 레지스터 기계(거의 만족)입니다. 대부분의 언어가 튜링 완전하기 때문에 문제가 되지 않습니다. 프로그래밍 언어는 오류 방지, 사용성 등의 기준을 만족해야 합니다. 2. 프로그래밍 패러다임 프로그래밍 패러다임은 좋은 프로그래밍 언어의 기준을...2025.05.10
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생성형 인공 지능 입문 족보 대비 문제은행(오프라인 기말고사, 세종대)2025.01.151. 생성형 인공지능이란? 생성형 인공지능은 데이터 전처리, 모델 학습, 결과 생성으로 구성되며, GPT와 ChatGPT와 같은 모델이 대표적입니다. 생성형 인공지능은 텍스트, 이미지, 소리, 동영상 등 다양한 콘텐츠 생성에 활용되지만, 데이터 의존성, 모델 복잡성, 윤리적 문제 등의 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 데이터 증강, 전이 학습, 하드웨어 개선, 효율적인 알고리즘 개발 등의 방안이 필요합니다. 2. 언어 처리 신경망 개요 RNN은 순차 데이터 처리를 위해 필요하지만, 기울기 소실 문제가 있습니다. LSTM과 GRU...2025.01.15
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.091. 인공지능의 개념 인공지능은 인간의 학습, 추론, 문제 해결 등의 능력을 컴퓨터 프로그램이나 시스템을 통해 모방하거나 수행하는 기술을 의미합니다. 인공지능의 주요 특징 중 하나는 기계가 데이터를 학습하고 경험을 쌓아 나가는 능력을 가지고 있다는 것입니다. 이를 통해 기계는 문제를 해결하거나 패턴을 파악할 수 있으며, 인간의 학습과정을 모방하여 새로운 상황에 대처할 수 있게 됩니다. 2. 머신러닝과 딥러닝 머신러닝은 데이터를 기반으로 컴퓨터 시스템이 학습하고 예측을 수행하는 기술이며, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등의 방...2025.01.09
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고령화 사회에서 건강한 노화를 위한 개인과 사회의 대응2025.01.261. 고령화의 현재와 그로 인한 변화 한국은 전 세계에서 가장 빠르게 고령화가 진행되고 있는 나라 중 하나로, 이로 인해 경제, 노동 시장, 복지 시스템, 가정 구조 등 사회 전반에 큰 변화가 일어나고 있다. 특히 노년층의 빈곤율이 높고 독거노인 비율이 급증하는 등 다양한 문제가 대두되고 있다. 2. 건강노화의 개념 건강노화는 단순히 질병이 없는 상태를 의미하는 것이 아니라, 나이 듦에 따라 신체적·정신적·사회적 안녕을 유지하며 건강하게 나이 드는 것을 말한다. 이를 위해서는 개인의 내재적 능력과 외부 환경의 긍정적인 조합이 필요하...2025.01.26
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