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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
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인공지능콘텐츠아트: 예술의 기술선도력, 뇌과학과의 연관성, 인공지능 저작권 현황2025.04.281. 예술의 기술선도력과 인공지능 설계 예술이 기술과 만나면서 기술 선도력으로 새로운 작품들을 만들어내고 있다. '오늘의 관람객' 코너는 관람객의 얼굴을 인공지능으로 재탄생시키는 작품이며, <A Synthetic Song Beyond the Sea>는 인간의 음악과 고래의 음성을 결합한 작품, <나의 기계 엄마 2>는 기계가 감정을 학습하는 작품 등 예술의 상상력과 인공지능 기술이 결합된 사례들을 설명하고 있다. 2. 뇌과학 연구성과와 인공지능의 연관성 뇌과학 기술과 인공지능이 결합하여 딥러닝 기술과 분석 기법이 발전하고 있다. 실...2025.04.28
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방송통신대학교(방통대) 머신러닝 과목 출석수업과제물 리포트2025.01.241. 머신러닝의 일반적 처리 과정 머신러닝의 일반적인 처리 과정은 학습과 추론으로 구성됩니다. 학습 단계에서는 데이터 전처리, 특징 추출, 학습 진행, 결정 함수 생성 등의 과정을 거치고, 추론 단계에서는 테스트 데이터 전처리, 특징 추출, 추론 진행, 처리 결과 획득 등의 과정을 거칩니다. 2. 머신러닝의 4가지 주제 머신러닝의 4가지 주요 주제는 분류, 회귀, 군집화, 특징 추출입니다. 분류는 입력을 미리 정의된 이산적인 출력으로 매핑하는 문제이고, 회귀는 입력을 연속적인 실수 값으로 매핑하는 문제입니다. 군집화는 데이터를 교집...2025.01.24
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.101. 인공지능의 개념 인공지능(AI)은 인간의 지능을 기계나 컴퓨터 소프트웨어로 구현하는 기술 또는 분야를 의미합니다. 즉, 인공지능은 기계가 인간의 학습, 추론, 문제해결 등의 지능적인 기능을 수행할 수 있는 능력을 가지도록 프로그래밍하거나 학습하는 컴퓨터 과학 분야입니다. 인공지능은 크게 '약한 인공지능(weak AI)'과 '강한 인공지능(Strong AI)'으로 나뉩니다. 약한 인공지능은 특정 작업이나 한정된 범위에서 인간 수준 또는 그 이상의 성능을 발휘할 수 있는 인공지능이며, 강한 인공지능은 모든 인간 지능 활동을 수행할...2025.01.10
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.05.161. 약한 인공지능과 강한 인공지능 약한 AI는 인간의 전체적인 인지능력을 필요로 하지 않는 정도의 문제 해결과 추론을 할 소프트웨어의 구현 및 연구를 가르킨다. 반면 강한 AI는 인간의 지능을 가지고 생각을 할 수 있는 컴퓨터를 말한다. 강한 AI는 아직 연구와 신중한 개발이 진행 중이다. 2. 기계학습 기계학습은 컴퓨터 시스템이 데이터를 학습하고 패턴을 파악하여 결정을 내릴 수 있도록 하는 기술이다. 이는 예측, 분류, 군집 등의 작업에서 효과적으로 활용된다. 기계학습은 데이터의 양과 품질이 핵심적인 역할을 하며, 데이터의 수학...2025.05.16
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인공지능의 역사와 현 수준2025.05.011. 인공지능의 역사 인공지능(AI)의 역사는 1940년대부터 시작되었으며, 주요 이정표로는 앨런 튜링의 튜링 테스트 제안, 1950-60년대의 초기 AI 프로그램 개발, 1970-80년대의 전문가 시스템 개발, 1980-90년대의 신경망 및 기계 학습 알고리즘 개발, 2000년대의 딥러닝 알고리즘 개발 등이 있다. 최근 몇 년 동안 AI는 자율주행 차량, 로봇 공학, 가상 비서, 개인화된 의학 등 다양한 분야에서 빠르게 발전하고 있다. 2. 인공지능의 현 수준 인공지능은 자연어 이해, 이미지 인식, 의사결정 등 인간의 지능이 필요...2025.05.01
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스포츠 심리학의 시대별 발전2025.01.181. 초기 연구 시대 (19세기 말 ~ 20세기 초) 스포츠 심리학의 태동기는 주로 사회심리학적 연구로 시작되었다. 이 시기에는 노먼 트리플렛의 자전거 경주 실험과 같이 사회적 요인이 개인의 수행에 미치는 영향을 탐구하는 연구가 주를 이루었다. 이러한 초기 연구는 스포츠 심리학의 기초를 다지는 데 중요한 역할을 하였다. 2. 발전기 (1920년대 ~ 1960년대) 1920년대부터 스포츠 심리학은 더욱 체계화되기 시작했다. 이 시기에는 독일의 카를 디엠이 첫 스포츠 심리학 연구소를 설립하고, 다양한 심리 측정 도구가 개발되었다. 이를...2025.01.18
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용 사례에 대해 조사2025.05.141. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 약한 인공지능은 특정한 문제를 해결하는 것을 목적으로 하는 지능적 행동을 말하며, 사용자가 입력한 데이터를 기반으로 질문에 응하는 등의 특정 작업을 수행한다. 반대로 강한 인공지능은 사람 같은 지능을 가지고 있는 인공 지능으로, 추론과 문제해결, 판단과 의사소통, 자아와 감정, 양심과 지혜의 영역까지 확장한 개념이다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터 시스템이 데이터를 자동으로 학습하고 그 패턴을 인지하여 변수에 대한 예측, 분류, 결정 등의 작업을 수행...2025.05.14
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컴퓨터 처리장치의 최신동향에 대하여 조사하고 설명하시오.2025.01.121. 중앙 처리 장치(CPU)의 발전 중앙 처리 장치(CPU)의 발전은 코어 수 증가, 클록 속도 향상, 에너지 효율성 증대 등의 측면에서 이루어지고 있다. 이를 통해 다중 처리 작업, 고성능 컴퓨팅, 전력 소비 감소 등이 가능해지며, 다양한 산업 분야에 혁신을 가져오고 있다. 2. 그래픽 처리 장치(GPU)와 병렬 처리의 진화 그래픽 처리 장치(GPU)의 사용 범위가 확장되어 인공지능 및 기계 학습 분야에서 활용되고 있다. GPU의 병렬 처리 능력을 활용하여 대규모 데이터셋에서의 복잡한 연산을 효율적으로 수행할 수 있다. 이와 함...2025.01.12
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경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.2025.01.291. 인공지능의 개념 인공지능은 인간의 지능을 모방하거나 이를 초월하는 컴퓨터 시스템을 개발하는 학문이다. 인공지능의 개념은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 구분된다. 약한 인공지능은 특정한 작업을 수행하도록 설계된 시스템이며, 강한 인공지능은 인간과 유사한 수준의 지능을 가지고 자율적으로 문제를 해결하고 학습할 수 있는 능력을 지닌 시스템을 의미한다. 2. 인공지능 기술: 기계학습과 딥러닝 인공지능의 핵심 기술로는 기계학습과 딥러닝 알고리즘이 있다. 기계학습은 데이터를 기반으로 모델을 학습시키고, 이를 통해 새로운 데이터에...2025.01.29
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