총 3,578개
-
관찰학습의 한계점과 개선방안2025.11.151. 관찰학습의 정의 및 중요성 관찰학습은 주변 환경에서 일어나는 사건과 현상을 주목하여 정보를 습득하고 지식을 쌓아가는 학습 방법이다. 유아 시절부터 일상생활에서 끊임없이 활용되며, 새로운 경험을 통해 기존 지식을 보완하고 새로운 기술을 습득하는 데 중요한 역할을 한다. 이는 우리가 세상을 이해하고 배우는 데 필수적인 학습 방법 중 하나이다. 2. 관찰학습의 한계점 관찰학습은 개인의 관찰 능력과 경험에 따라 정보 해석이 달라져 오해나 오류가 발생할 수 있는 주관적 한계를 가진다. 또한 실험 환경에서는 적용 가능하지만 현실 세계의 ...2025.11.15
-
기계 학습 - 기술부채의 고금리 신용카드 [논문리뷰]2025.04.261. 기술부채 기술부채는 실행속도와 엔지니어링 품질 사이의 딜레마를 지칭하는 것으로, 이를 적절하게 관리하지 않으면 유지보수 비용의 가파른 상승과 깨지기 쉬운 시스템 등으로 인해 혁신의 속도를 상당부분 늦출 수 있다. 전통적인 방식으로 이를 해결하기 위한 방법에는 리팩토링, 단위 테스트 범위 확대, 의존성 감소, 더 이상 사용되지 않는 코드의 삭제, 엄격한 API 관리와 체계적인 문서화 등이 있다. 2. 기계학습 시스템의 기술부채 기계학습 시스템에는 자체적으로 내재된 부채가 있어서 이를 제대로 관리하지 못할 경우 의도된 기대에서 멀...2025.04.26
-
프라임칼리지 AI 전공 입학동기와 학습전략2025.11.171. 대학 입학 동기 및 성취목표 28세 남성이 과거 공무원 시험 실패와 취업 실패 경험을 통해 기초 학습의 중요성을 깨달았다. 프라임칼리지 첨단공학부 AI 전공에 입학하여 머신러닝, 데이터 공학, 데이터 분석 기술을 습득하고자 한다. 데이터 분석 전문가 및 텐서플로 개발자 자격증 취득을 목표로 하며, 기초를 튼튼히 쌓아 취업 성공을 이루려 한다. 2. 학습전략 및 시간관리 매주 배운 내용을 주말 내에 소화하는 목표로 벼락치기를 지양한다. 수업 후 즉시 퀴즈와 과제를 수행하여 실습을 강조한다. 미리 교재를 조사하고 KOCW 강좌를 ...2025.11.17
-
경영정보시스템의 인공지능 개념, 기술 및 활용사례2025.11.181. 약한 인공지능과 강한 인공지능 인공지능은 약한 인공지능(Weak AI)과 강한 인공지능(Strong AI)으로 분류된다. 약한 인공지능은 특정 문제를 푸는 기술로 인간이 학습시킨 데이터를 기반으로 문제를 해결하며 자발적 문제 해결은 불가능하다. 스팸 메일 필터링, OTT 서비스의 콘텐츠 추천 등이 예시이다. 반면 강한 인공지능은 자발적 사고가 가능하여 학습되지 않은 상황에서도 문제를 해결할 수 있으며, 자아를 가진 로봇이 좋은 예이다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습(머신러닝)은 인간이 학습하는 것처럼 컴퓨터도 학습시키는...2025.11.18
-
인공지능 특징 및 관련 산업군 정리2025.05.011. 인공지능의 역사 인공지능은 1956년 미국 다트머스 컨퍼런스에서 처음 등장했으며, 이후 논리학, 심볼릭 AI, 전문가 시스템, 기계 학습 등 다양한 분야에서 발전해왔습니다. 1980년대 중반에는 전문가 시스템과 인공신경망 분야에서 발전이 있었고, 1990년대에는 기계 학습 기술이 대중화되면서 인공지능 연구에 다시 활기가 돌아왔습니다. 2000년대에는 대량의 데이터 처리와 딥러닝 기술의 발전으로 인공지능 기술이 급속히 발전하고 있으며, 현재 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 2. 인공...2025.05.01
-
생성형 인공지능 AI 시대의 바람직한 수학 학습 및 교육 방향2025.01.261. 기초 연산 능력의 역할 축소와 수학적 사고력 강화 기존의 암기와 반복 학습 중심의 수학 교육에서 벗어나, AI가 단순 계산을 대신할 수 있게 되면서 학생들은 논리적 사고력과 창의적 문제 해결 능력을 배양하는 데 중점을 두어야 한다. 2. 문제 해결 중심의 수학 학습 실생활에서 발생할 수 있는 복잡한 문제를 해결하는 능력을 키우는 것이 중요하다. 수학적 모델링을 통해 현실 문제를 해석하고 해결하는 과정이 요구된다. 3. AI와의 협력 학습 능력 배양 AI가 가진 방대한 데이터와 분석 능력을 활용하여 학습자는 더욱 깊이 있는 수학...2025.01.26
-
군집화 (Clustering) 비지도 학습2025.05.101. 군집화 (Clustering) 군집화(Clustering)는 비지도 학습(Unsupervised Learning)의 한 종류로, 데이터를 서로 유사한 특성을 가진 그룹으로 분류하는 기법입니다. 이를 통해 데이터의 숨겨진 구조나 패턴을 찾거나 비슷한 특성을 가진 데이터를 그룹화하여 관측 및 분석할 수 있습니다. 군집화는 다양한 분야에서 활용되며, 고객 세그먼테이션, 이미지 분류, 소셜 미디어 분석 등에 사용될 수 있습니다. 대표적인 군집화 알고리즘으로는 K-평균 군집화, DBSCAN, 계층적 군집화 등이 있습니다. 2. 불량분석...2025.05.10
-
인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.05.121. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 인공지능은 강한 인공지능과 약한 인공지능으로 구분됩니다. 강한 인공지능은 사람과 같은 지능을 가진 인공지능이고, 약한 인공지능은 특정 문제 또는 분야에 국한해 인간처럼 지능적 행동을 할 수 있는 인공지능입니다. 강한 인공지능은 마음을 가지고 사람처럼 느끼며 지능적으로 행동하는 기계이지만, 약한 인공지능은 사람의 지능적 행동을 흉내낼 수 있는 수준에 불과합니다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 컴퓨터 시스템의 패턴과 추론에 의존해 명시적 지시 없이도 태스크에 대한 수행에 사용하는 알고...2025.05.12
-
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
-
유아의 생활 및 경험과 관련된 과학적 지식 습득이 가능한 상황2025.01.281. 유아의 과학 학습의 중요성 유아의 과학 학습은 단순히 지식을 전달받는 데 그치지 않고, 놀이와 경험을 통해 세상을 탐구하는 과정에서 자연스럽게 이루어진다. 유아는 생물, 물질, 자연 현상 등 주변 환경에서 다양한 과학적 요소를 접하며 이를 놀이로 확장할 수 있다. 생활 속 경험을 기반으로 한 학습은 유아의 흥미를 유발하고 학습 지속력을 높이는 데 효과적이다. 2. 물의 상태 변화 실험 유아가 물의 상태 변화를 경험하며 과학적 개념을 습득하는 활동은 대표적인 사례 중 하나다. 유아는 얼음을 만지고, 녹는 과정을 관찰하며, 끓는 ...2025.01.28
5 / 358
