총 163개
-
음성인식과 합성 기술 활용 트렌드와 미래 전망2025.01.051. 음성인식 기술 음성인식 기술은 인간의 말하는 음성 언어를 컴퓨터가 해석하여 문자 데이터로 전환하는 처리 과정을 말합니다. 이 기술은 다양한 분야에서 음성으로 기기 제어, 정보 검색 등에 응용되고 있으며, 헬스케어, 교육, 보안 등에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 음성인식 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 미래에는 더욱 정교해지고 다양한 응용 분야에서 사용될 것으로 예상됩니다. 2. 음성합성 기술 음성합성 기술은 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환하는 과정을 포함합니다. 이 기술은 스플라이싱 방법과 파라메트릭 방법을 사용하며, 음...2025.01.05
-
방송통신대학교 프라임칼리지 AI전공 인공지능 2차 과제(만점 취득)2025.01.241. 텐서플로(TensorFlow) 텐서플로(TensorFlow)는 구글(Google)에서 만든 딥러닝 프로그램을 쉽게 구현할 수 있도록 다양한 기능을 제공해주는 라이브러리입니다. 텐서플로 자체는 기본적으로 C++로 구현되어 있지만, Python, Java, Go 등 다양한 언어를 지원하며, 파이썬을 최우선으로 지원하고 있습니다. 또한 브라우저에서 실행 가능한 시각화 도구인 텐서보드(TensorBoard)를 제공하여 딥러닝 학습 과정을 추적하는데 유용하게 사용됩니다. 텐서플로에서 Tensor(텐서)란 딥러닝에서 데이터를 표현하는 방...2025.01.24
-
인공지능: 진로 관련 주제 심층탐구2025.11.131. 인공지능의 정의 및 개념 인공지능(AI)은 인간의 지능을 모방하여 학습, 추론, 문제 해결 등의 작업을 수행하는 컴퓨터 시스템입니다. 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 등 다양한 기술을 포함하며, 현대 사회의 거의 모든 분야에서 활용되고 있습니다. 2. 인공지능 관련 진로 및 직업 인공지능 분야의 진로는 AI 연구원, 머신러닝 엔지니어, 데이터 과학자, AI 윤리 전문가 등 다양합니다. 이들 직업은 높은 기술력과 창의성을 요구하며, 급속도로 성장하는 산업에서 좋은 취업 기회를 제공합니다. 3. 인공지능 기술의 응용 분야 인공지능...2025.11.13
-
IT와 경영정보시스템 2024년 2학기 방송통신대 중간과제물: 인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model)과 LMM(Large Multimodal Model) 비교 및 Deep Learning과의 관계2025.01.261. 인공지능(AI)의 정의 1956년 미국의 수학자이자 과학자인 존 매카시가 '인공지능'이라는 용어를 처음 제안한 이후, 인공지능 연구는 지속적으로 발전해왔으며 여러 분야에서 인간의 능력을 점점 뛰어넘고 있다. 인공지능은 컴퓨터 과학과 방대한 데이터 세트를 활용하여 문제를 해결하는 기술 분야로, 머신러닝과 딥러닝이 인공지능의 하위 분야를 구성한다. 2. 인공지능의 역사 인공지능에 대한 논의는 1950년대부터 시작되었으며, 앨런 튜링, 마빈 민스키, 존 매카시 등의 선구자들이 기계의 사고 가능성을 탐구하며 인공지능 연구의 기반을 마...2025.01.26
-
인공지능 관련 레포트(A+자료)2025.01.171. 인공지능의 개념 및 분류 인공지능(Artificial intelligence)은 데이터를 통해 인간이 가진 학습, 분석, 추론 등 다양한 능력을 모방하고 구축하는 컴퓨터 과학 기술을 말한다. 인공지능은 능력 및 학습 방식, 응용 분야 등 여러 기준을 통해 분류되며, 좁은 인공지능(ANI), 일반 인공지능(AGI), 초지능(Superintelligence) 등으로 나뉜다. 2. 인공지능의 역사 인공지능의 역사는 1943년 뉴런의 개념 도입, 1959년 퍼셉트론 개발, 2010년 딥러닝 기술 발전 등으로 이어져 왔다. 인공지능이라...2025.01.17
-
딥러닝의 최신 동향: ChatGPT, Gemini, Lamma, Claude, Hyper Clovax 등2025.01.171. Gemini Gemini는 구글의 AI 연구팀이 개발한 차세대 언어 모델로, 인간 수준의 이해력과 자연스러운 대화를 목표로 하고 있습니다. Gemini는 다중 언어 지원, 컨텍스트 이해, 확장성 등의 특징을 가지고 있으며, 구글 검색 엔진, 음성 비서, 번역 서비스 등 다양한 애플리케이션에 적용되고 있습니다. 2. Lamma Lamma는 Meta(구 Facebook)의 AI 연구팀이 개발한 새로운 딥러닝 모델로, 텍스트 생성, 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. Lamma는 대규모 사전 학습, 적...2025.01.17
-
인공지능을 활용한 조명제어시스템 조사2025.11.151. 지능형 건물 조명 시스템 딥러닝 기술을 사용하여 실내 인원을 실시간으로 모니터링하고 위치를 파악하는 시스템입니다. Convolutional neural network와 Cerebellar model articulation controller를 결합하여 사람의 위치 좌표를 조명 컨트롤러로 전송하고 조명 스위치를 제어함으로써 전기 낭비를 줄입니다. 감시 카메라 데이터를 활용하며 기존 기술 대비 비용 절감이 가능하고 적용이 용이합니다. 2. 스마트 가로등 및 동적 조명 제어 Light weight deep neural network...2025.11.15
-
생명과학분야에서의 인공지능 활용 - Alphafold를 중심으로2025.05.081. 단백질 구조 예측의 중요성 단백질은 여러 개의 아미노산이 서열을 이루고 결합한 것이다. 단백질의 구조를 알아내는 것이 현대 생물학에서 매우 중요하다. 단백질의 구조에 따라 기능과 작동 방식이 달라지기 때문이다. 코로나 바이러스 연구와 암 치료를 위한 표적항암제 개발에서 단백질 구조 정보가 중요한 역할을 한다. 2. 단백질 구조 예측의 어려움 단백질은 마구잡이로 접혀 3차원의 형태로 존재하기 때문에 그 구조를 알기가 어려웠다. 기존에는 X선을 이용한 단백질 결정 분석 방식이 유일한 방법이었지만, 비용과 시간이 많이 들어 적절한 ...2025.05.08
-
일본 문화/영화 완벽 분석(A+) "어느 가족" - 인물 분석, 장면 분석, 의미 분석2025.01.221. 인물 분석 1. 오사무 시바타: 공사장에서 일하다 사고를 당했지만 산재처리를 받지 못해 도둑질을 함. 2. 노부요 시바타: 유흥업소에서 일하다 결혼 후 세탁업에서 일하다 다리미 사고로 흉터가 남음. 3. 아키 시바타: 유흥업소에서 일하며 외국인 노동자에게 정을 줌. 4. 쇼타: 오사무가 구해온 아이로, 도둑질을 싫어하고 부끄러워함. 5. 유리: 가정폭력 피해자이지만 순수함이 있음. 이들은 혈연관계는 아니지만 가족처럼 생활하며 화목한 가정을 이루고 싶어함. 2. 장면 분석 1. 쇼타가 슈퍼마켓에서 물건을 훔치는 장면: 빈곤층의 ...2025.01.22
-
딥러닝을 이용한 이미지 세그멘테이션과 디노이징2025.05.051. 이미지 세그멘테이션 이미지 세그멘테이션은 이미지를 픽셀 단위로 끊어 분류하는 문제입니다. 신경망을 학습시켜 각 픽셀이 어떤 범주에 해당하는지 예측하도록 합니다. 2. 이미지 디노이징 이미지 디노이징은 이미지에 섞인 노이즈를 걸러 흐린 이미지를 선명하게 하는 문제입니다. 3. U-Net U-Net은 이미지 세그멘테이션과 디노이징을 위한 대표적인 딥러닝 모델입니다. 인코더-디코더 구조를 가지며, 인코더에서 추출한 특징을 디코더에서 참조할 수 있어 정보 복원에 도움이 됩니다. 하지만 설계 자유도가 낮고 메모리가 많이 필요한 단점이 ...2025.05.05
4 / 17
