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경영정보시스템의 인공지능 개념, 기술 및 활용사례2025.11.181. 약한 인공지능과 강한 인공지능 약한 인공지능(Weak AI)은 특정 작업에 대한 지능을 표현하며 음성 인식, 이미지 인식, 추천 시스템 등에 활용된다. 강한 인공지능(Strong AI)은 어떤 작업에 대해서든 지능을 표현할 수 있는 능력을 가지지만 현재는 이론적 개념에 불과하다. 약한 인공지능은 특정 영역에서 뛰어난 성능을 발휘하지만 범위를 벗어나면 유용하지 않은 반면, 강한 인공지능은 인간의 지능을 모방하여 어떠한 문제도 해결할 수 있는 일반 지능을 가진다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습(Machine Learning...2025.11.18
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인공지능(Artificial Intelligence)에 관하여 조사하여 설명하고 인공지능을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오2025.01.251. 인공지능의 정의와 역사 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능을 모방하여 학습하고 문제를 해결하며 결정을 내리는 컴퓨터 시스템을 의미합니다. 인공지능의 역사는 1950년대 앨런 튜링(Alan Turing)의 논문 'Computing Machinery and Intelligence'에서 시작되었으며, 1956년 다트머스 회의(Dartmouth Conference)에서 인공지능이라는 용어가 처음 사용되었습니다. 2. 인공지능의 주요 기술과 접근 방법 인공지능에는 기계 학습, 심층 학습, 자연어 ...2025.01.25
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인공지능이 어떻게 사람처럼 생각하게 되는가2025.05.081. 파블로프의 개 실험 파블로프의 개 실험은 동물의 학습과 조건부 반사에 대한 연구를 통해 일반화된 원리를 밝힌 실험입니다. 개에게 음식과 종소리를 연결시켜 종소리만으로도 침샘 분비 반응이 나타나는 조건부 반사를 관찰하였습니다. 이 실험은 행동심리학과 학습 이론에 큰 영향을 주었습니다. 2. 인공 신경망의 학습 인공 신경망은 입력과 출력 사이의 연관성을 학습하는 과정을 거칩니다. 초기에는 무작위로 설정된 가중치와 편향을 학습 데이터를 통해 조정하여 정확한 출력을 만들 수 있도록 개선됩니다. 이는 파블로프의 개 실험에서 관찰된 자극...2025.05.08
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정보처리이론의 기본 입장과 수학교육 적용2025.11.151. 정보처리이론의 기본 입장 정보처리이론은 데이터 및 정보를 수집, 분석, 저장 및 처리하는 방법을 연구하는 분야이다. 컴퓨터 과학, 수학, 통계학 등 다양한 분야에서 적용되며, 데이터베이스, 인공지능, 알고리즘, 보안 등에 응용된다. 빅데이터, 인공지능, 블록체인 등의 혁신적인 기술 발전과 함께 더욱 중요한 역할을 할 것으로 예상되며, 현대 사회에서 필수적인 학습 요소이다. 2. 수학교육에서의 정보처리이론 적용 정보처리이론을 수학 교육에 적용하면 학생들이 수학 문제를 해결하는 과정에서 논리적으로 문제를 분석하고 해결하는 능력을 ...2025.11.15
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미디어를 활용한 아동교육의 사례와 개인의 입장2025.01.141. 재난대비안전교육: VR을 활용한 체험형 학습 재난대비안전교육에서 VR을 활용한 체험형 학습은 아동들에게 실제와 유사한 재난 상황을 경험하게 함으로써 재난 대응 능력을 높이는 데 기여한다. 이러한 교육 방식은 아동들의 흥미와 참여도를 높이며, 실질적인 능력 개발에 도움을 준다. 2. AI 기반 영어 교육: 개인화된 학습 경험 제공 AI 기반 영어 교육 서비스는 아동의 학습 수준과 선호도에 맞춰 교육 내용을 조정하여 개인화된 학습 경험을 제공한다. 이를 통해 아동의 영어 학습 효율을 극대화하고, 학습에 대한 동기 부여를 증진시킬 ...2025.01.14
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PCA & SVD2025.01.131. PCA (주성분 분석) PCA는 데이터의 분산(variance)을 최대한 보존하면서 서로 직교하는 새 기저(축)를 찾아, 고 차원 공간의 표본들을 선형 연관성이 없는 저차원 공간으로 변환하는 기법입니다. 데이터의 분산을 최대로하는 새로운 기저를 찾기 위해서는 데이터 행렬 A의 공분산 행렬을 구해야 합니다. 공분산 행렬의 고유분해(Eigendecomposition)를 통해 가장 큰 고유값 몇 개를 고르고, 그에 해당하는 고유벡터를 새로운 기저로 하여 데이터 벡터들을 정사영시키면 PCA 작업이 완료됩니다. 2. SVD (특이값 분...2025.01.13
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보육학개론 ) 보육의 미래는 정책 측면(유보통합)과 사회 환경, 기술발전의 측면 등으로 살펴볼 수 있습니다. 다양한 범주2025.01.181. 보육의 미래 보육의 미래는 정책 측면(유보통합)과 사회 환경, 기술발전의 측면 등으로 살펴볼 수 있습니다. 다양한 범주 중 한 가지를 선택하셔서 보육의 미래 모습에 대해 보고서를 작성해보세요. 2. 디지털 학습 콘텐츠 보육 환경에서는 디지털을 활용한 공부와 이를 활용한 콘텐츠가 풍부하고 다양해질 것으로 생각됩니다. 예를 들어 AI를 활용한 학습 환경은 아이들에게 더욱 다양하고 흥미로운 경험을 제공할 수 있을 것으로 생각합니다. 3. 인공지능 및 빅데이터 기술 인공지능 및 빅데이터 기술로 각각의 아이의 맞춤 학습 수준과 성향에 ...2025.01.18
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4차 산업혁명 시대에서 미래 사회의 진로에 적응하기 위한 핵심 자원2025.01.241. 4차 산업혁명 시대에 필요한 인재상 4차 산업혁명 시대는 디지털 전환이 가속화되는 시대로, 이에 걸맞는 역량을 가진 인재가 필요하다. 이 시대에 부응하는 인재상은 단순히 기술적 능력을 보유하는 것에 그치지 않으며, 창의적 문제 해결 능력, 디지털 리터러시, 협업과 융합적 사고력 등 다양한 역량을 요구한다. 2. 4차 산업혁명 시대에서 미래 사회의 진로에 적응하기 위한 핵심 자원 미래 사회에서 성공적인 진로를 개척하기 위해 가장 중요한 다섯 가지 자원은 프로그래밍 능력, 데이터 분석 역량, 의사소통 능력, 창의적 문제 해결 능력...2025.01.24
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통계학과 머신러닝에서의 회귀 분석 목적 비교2025.04.271. 통계학에서의 회귀 분석 통계학에서의 회귀 분석은 여러 변수 사이의 경향성을 분석하는 방법으로, 한 변수의 값이 다른 변수의 값을 설명할 수 있도록 두 변수의 관계를 수식으로 표현하고 데이터로부터 추정하는 분석을 의미한다. 단순 선형 회귀 분석, 다중 선형 회귀 분석, 비선형 회귀 분석 등 다양한 방법이 있다. 2. 머신 러닝에서의 회귀 분석 머신 러닝은 인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술이다. 머신 러닝에서의 회귀 분석은 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 도출...2025.04.27
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딥러닝(Deep Learning) 기술의 활용 방안2025.05.101. 인공지능, 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning)의 관계 인공지능의 영역 안에는 기계학습이 있고, 딥러닝은 기계학습의 한 분야이다. 최근 인공지능의 여러 기술 중에서도 기계학습의 딥러닝이 아주 놀랄만한 성과를 보여주고 있다. 2. 딥러닝 기술을 의료에 활용한 사례 또는 활용 방안 의료산업에서 딥러닝 기술이 적용되면서 매우 빠른 속도로 높은 정확도의 진단이 가능해지고 있다. 이를 활용하면 진단의 정확도는 높이면서도 투입되는 시간과 비용은 현저히 줄일 수 있다. 또한 개인에 최적화된 맞춤형케어...2025.05.10
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