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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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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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재료역학을 배워야 하는 이유와 재료역학의 근본 목적이 무엇인지 조사하세요2025.05.051. 재료역학이란 재료역학은 물질이 외부의 힘을 받을 때의 행동을 다루는 역학의 한 분야이다. 재료의 응력, 변형, 변형 사이의 관계와 그것들이 다른 하중 조건에 어떻게 반응하는지에 대한 연구 등이 해당한다. 재료 역학은 구조물, 기계 및 기타 기계 시스템을 안전하고 신뢰할 수 있으며 효율적으로 설계 및 분석하는 데 필수적이다. 2. 재료역학을 배워야 하는 이유 재료역학을 배워야 하는 이유는 다음과 같다: 1) 하중을 받는 재료의 거동 이해, 2) 안전하고 효율적인 구조물 설계, 3) 재료 및 구조물의 고장 예측, 4) 신소재 개발...2025.05.05
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아마존의 클라우드 컴퓨팅 활동 요약2025.04.291. 광고 및 마케팅 기술 AWS는 퍼스트 파티 데이터 플랫폼, 데이터 협업, 광고 플랫폼, 광고 인텔리전스 및 다양한 고객 경험을 재정립하는데 도움이 되는 컴퓨팅, 기계 학습 및 분석 기능을 제공하여 광고 및 마케팅 혁신을 가속화하고 있다. 2. 금융 서비스 AWS는 뱅킹, 결제, 자본 시장, 보험 분야의 금융 서비스 기관에 안전하고 복원력 있는 글로벌 클라우드 인프라 및 서비스를 제공하여 미래의 니즈에 대응하는데 도움을 주고 있다. 3. 게임 기술 AWS for Games는 게임 구축, 실행 및 성장에 도움이 되는 6가지 솔루션...2025.04.29
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AI 인공지능의 장단점과 합리적 사용방안2025.05.111. 인공지능의 정의와 의미 인공지능은 사람과 유사한 수준의 인지 능력을 갖추어 문제 해결, 의사 결정, 자동화, 패턴 인식 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 인공지능(Artificial Intelligence)이란 기계 혹은 시스템에 의해 만들어진 지능을 의미한다. 인공지능은 컴퓨터 프로그램을 이용해 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연어의 이해능력 등 모든 지능적인 행동들을 모방할 수 있다. 2. 인공지능의 장점 인공지능은 빠른 데이터 분석과 처리, 예측과 예방, 자동화와 생산성 향상, 정확성과 일관성, 개인화와 맞춤 ...2025.05.11
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모방학습 4단계 상세 설명 및 개인 경험 공유2025.01.291. 모방학습의 4단계 모방학습은 데이터 수집, 데이터 전처리, 정책 학습, 평가 및 개선의 4단계로 구성됩니다. 데이터 수집 단계에서는 전문가나 시범자의 작업을 기록하여 학습에 필요한 데이터를 확보합니다. 데이터 전처리 단계에서는 수집된 데이터를 정제하고 구조화하는 과정이 필요합니다. 정책 학습 단계에서는 전처리된 데이터를 바탕으로 모델이 최적의 행동 정책을 학습하게 됩니다. 마지막으로 평가 및 개선 단계에서는 학습된 모델의 성능을 평가하고, 필요에 따라 모델을 개선하는 과정이 이루어집니다. 2. 모방학습 적용 사례 및 경험 프로...2025.01.29
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기계공학 관련 퍼즐2025.04.281. 자동차 자동차는 사람이나 짐승의 힘이 아닌 인공적인 동력으로 차체에 달린 바퀴를 노면과 마찰시켜 그 반작용으로 움직이는 교통수단입니다. 자전거와 같이 사람의 힘으로 바퀴를 회전시켜 움직이는 이륜차는 자동차에는 포함되지 않지만 '차'에는 포함됩니다. 2. 전기회로 보호 장치 전기회로에 과전류 즉 정격전류 이상의 전류가 흐를 때 이로 인한 사고를 예방하기 위해 전류의 흐름을 끊는 기계 장치가 있습니다. 3. 열전달 물체와 물체 사이에서 열이 이동하지 못하게 막는 것을 단열이라고 합니다. 열이 이동하는 것을 막아 온도 차이를 유지할...2025.04.28
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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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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
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인공지능과 산업 (평생학습)2025.01.031. 인공지능과 평생학습 인공지능은 훈련되지 않은 상황에서 대처할 능력이 부족하며, 재교육을 하지 않으면 계속해서 같은 실수를 반복하게 됩니다. 새로운 학습 모델을 만들어 추가하는 것은 비효율적입니다. 데이터가 계속 증가하면 새로운 분류와 세분화가 필요하여 시간과 비용이 낭비됩니다. 인간은 멀티태스킹을 하며 새로운 자극을 통해 학습하고 적응하지만, 기계는 순서대로 연속학습을 해야 합니다. 자율지능이 있다면 이러한 문제를 개선할 수 있지만, 인간이 이해할 수 없는 영역이어야 합니다. 1. 인공지능과 평생학습 인공지능 기술의 발전은 평...2025.01.03
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