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인공지능 시대의 선형대수학 3장 연습문제 풀이2025.11.171. 선형대수학 인공지능 시대의 선형대수학은 현대 AI 및 머신러닝 분야의 기초 수학으로, 벡터, 행렬, 선형변환 등의 개념을 다룬다. 이 교재는 AI 응용에 필요한 선형대수학의 핵심 개념을 체계적으로 설명하며, 실무 중심의 예제와 연습문제를 통해 학습자의 이해도를 높인다. 2. 연습문제 풀이 3장 연습문제 풀이는 해설과 답안을 중심으로 구성되어 있으며, 학생들이 자신의 풀이 과정을 검증하고 올바른 해법을 학습할 수 있도록 돕는다. 각 문제의 단계별 풀이 과정을 제시하여 개념 이해와 문제 해결 능력을 동시에 향상시킨다. 3. 인공지...2025.11.17
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디지털 혁신 사례 연구: 의료, 소매, 자동차, 금융 산업2025.11.141. 의료 AI 기술 및 뇌출혈 진단 솔루션 SK는 딥러닝 기반 뇌출혈 영상판독 AI 기술을 개발하여 2021년 국내 최초로 식품의약품안전처로부터 3등급 의료기기 허가를 획득했습니다. 아주대병원과 서울과기대와의 협업으로 1,400명의 뇌 CT 영상 데이터를 학습시켰으며, 이미지 세그멘테이션 기술을 활용한 딥러닝 알고리즘을 개발했습니다. 2022년 정부 주관 '닥터앤서 클리닉' 사업에 참여하여 전국 11개 종합병원에 솔루션을 공급했습니다. 2. 소매 산업의 자동화 및 무인화 시스템 백화점의 현금 운영 및 정산 프로세스를 자동화하기 위...2025.11.14
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확률과 통계 탐구 보고서(일상생활에서 통계를 활용할 수 있는 방법)2025.01.151. 확률 동일한 원인 하에서 어떤 특정한 사건이 발생할 수 있는 가능성을 수로 나타낸 것이다. 2. 통계 다양하게 수집한 데이터를 바탕으로 이를 분석하여 수치로 나타내는 것이다. 3. 인공지능(AI) 머신러닝이나 딥러닝과 같이 인간의 학습, 추론, 자연언어 이해 역량을 컴퓨터 알고리즘으로 실현한 기술을 의미한다. 4. 머신러닝(Machine Learning) 인간의 지능을 모사한 데이터 학습을 통해서 데이터에 내재하는 패턴이나 규칙을 찾아내는 역할을 하는 AI의 핵심 알고리즘이다. 5. 딥러닝(Deep Learning) 대규모 비...2025.01.15
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규칙기반인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 정의와 장단점2025.01.211. 규칙기반 인공지능 규칙기반 인공지능은 인간의 지능을 기계에 부여하고자 하는 시도로, 계산 과정을 정의하는 기호와 기호 간 연산 규칙을 정의하는 초기 인공지능 기술입니다. 이는 자연어 처리, 수학적 정리 증명, 문제 해결, 전문가 시스템, 의사결정, 게임 등의 분야에서 성과를 보였지만, 학습 능력 부족과 패턴 인식 한계로 인해 1980년대부터 쇠퇴하게 되었습니다. 2. 머신러닝 머신러닝은 데이터를 학습하여 프로그램 스스로 결과를 얻도록 하는 인공지능 기술입니다. 특성 추출과 모델 학습을 통해 자율주행, 문자 인식, 개인비서, 의...2025.01.21
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한국과 스웨덴의 문화교류를 위한 SNS 챌린지 기획2025.11.151. 머신 러닝을 이용한 한국-스웨덴 데이터 융합 챌린지 2023년 한-스웨덴 머신 러닝을 활용한 데이터 융합 동역학 모델링 기술 개발 연구에 기반한 챌린지. 머신 러닝은 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록 도와주는 알고리즘 기술로, IT와 반도체 강국인 대한민국의 기술력을 알리고 공학 및 IT 계열 발전에 기여하기 위해 다양한 전공의 사람들이 참여할 수 있도록 설계된 챌린지이다. 2. 한국과 스웨덴 장소 추천 챌린지 한국과 스웨덴의 유래 깊은 문화와 여행지를 소개하는 챌린지. 각국 거주자들이 직접 경험한 장소의 특징을 짧은 영상 콘...2025.11.15
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4차 산업혁명과 서비스 마케팅2025.11.171. 4차 산업혁명의 정의 및 핵심 기술 4차 산업혁명은 정보통신기술의 융합으로 이루어지는 차세대 산업혁명입니다. 핵심 기술로는 빅데이터, 인공지능(AI), 증강현실(AR), 가상현실(VR)이 있습니다. 빅데이터는 방대한 양의 정형/비정형 데이터를 수집, 저장, 처리, 관리하며, 인공지능은 머신러닝과 딥러닝을 통해 컴퓨터가 학습하고 판단할 수 있도록 합니다. AR은 현실에 가상 정보를 증강시키고, VR은 가상 공간에 현실감을 부여하는 기술입니다. 2. 빅데이터를 활용한 서비스 마케팅 사례 유튜브는 소비자의 시청 이력을 기반으로 맞춤...2025.11.17
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정보기술이 간호정보에 효율적으로 활용되는 방안2025.01.281. 전자 건강 기록(EHR)의 도입과 활용 전자 건강 기록(Electronic Health Records, EHR)은 간호정보 시스템에서 가장 핵심적인 역할을 한다. 최근 연구에 따르면, EHR 도입 이후 환자의 진료 기록 접근 속도가 평균 30% 향상되었으며, 기록 오류율은 15% 감소하였다. 이러한 수치는 EHR이 간호사의 업무 효율성을 크게 높이고 있음을 보여준다. 또한, EHR은 환자의 과거 진료 기록을 쉽게 조회할 수 있게 함으로써, 보다 정확한 진단과 치료 계획 수립에 기여하고 있다. 2. 간호 정보 시스템(Nursin...2025.01.28
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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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광물자원 탐사와 머신러닝 기술의 융합2025.11.171. 광물자원 탐사 방법 광물자원 탐사는 직접적 방법과 간접적 방법으로 나뉜다. 직접적 탐사는 시추를 통해 지각 내부에 구멍을 뚫어 암석 표본을 얻는 방식이다. 간접적 탐사는 지진파 탐사, 중력 탐사, 자기 탐사, 전기 탐사 등이 있다. 지진파 탐사는 지하 암석의 성질에 따른 파동의 반사와 굴절을 이용하고, 중력 탐사는 암석과 광물의 밀도 차이를 측정한다. 자기 탐사는 지역의 자기장 변화를 측정하여 광상을 찾으며, 전기 탐사는 전자기파를 이용하여 광석의 위치를 파악한다. 2. 머신러닝 기술의 원리와 알고리즘 머신러닝은 데이터의 특성...2025.11.17
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벡터와 행렬의 효과적 활용법 및 머신러닝 응용2025.11.171. 행렬 분해(Matrix Factorization) 행렬 분해는 큰 행렬을 작은 간단한 행렬들로 분해하여 원래 행렬에서 찾을 수 없었던 패턴과 정보를 발견하는 방법입니다. 영화 추천 시스템에서 사용자와 영화 정보를 행과 열로 나타낸 행렬을 분해하여 각 사용자와 영화의 특성을 파악하고 추천을 수행합니다. 선형 대수학의 기본 원리에 근거하며, 복잡한 데이터에서도 간단하게 패턴을 찾을 수 있어 다양한 분석에 활용됩니다. 2. 벡터의 개념과 연산 벡터는 크기와 방향을 가지는 수학적 개념으로, 덧셈, 뺄셈, 스칼라 곱, 벡터 곱 등의 연...2025.11.17
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