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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.181. 인공지능의 개념과 역사 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 기계가 인간과 유사하게 정보를 처리하고, 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 부여하는 과학기술 분야입니다. 1950년대에 공식적으로 탄생한 이 분야는 앨런 튜링의 '튜링 테스트'를 시작으로 다양한 학문적, 산업적 발전을 거쳐 현재에 이르고 있습니다. 초기 단계에서는 논리 추론과 규칙 기반 시스템이 주를 이루었으나, 컴퓨터 하드웨어의 발전과 데이터 처리 능력의 증가로 인해 현재에는 기계학습, 딥러닝 등이 주된 연구 분야로 자리 잡고 있습니다....2025.01.18
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A+ 받은 컴퓨터식 사고와 상담 심리학 _기말과제_ 챗봇상담 경험 보고서_워봇2025.04.281. 심층기계학습(딥러닝) 심층기계학습(딥러닝)은 일반적인 기계 학습 모델보다 더 깊은 신경망 계층 구조를 이용하는 기계 학습 기술이다. 주로 여러 개의 은닉층(hidden layer)으로 구성된 인공 신경망을 활용하며, 이는 인간 뇌의 신경 회로망을 모사한 것이다. 심층 기계 학습은 문제를 해결하기 위해 스스로 필요한 특징을 찾아 적절하게 표현하는 학습 능력이 뛰어나 사진에서 개체 인식, 기계 번역, 바둑 등의 분야에서 뛰어난 성능을 보인다. 2. 텍스트 생성 딥러닝 알고리즘 워봇 챗봇은 구글과 오픈AI의 텍스트 생성 딥러닝 알고...2025.04.28
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A+인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.05.151. 인공지능의 개념 인공지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 과제를 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 이론과 개발을 의미합니다. 인공지능 기술에는 시각 인식, 음성 인식, 의사 결정과 언어 간 응용 또는 번역 능력 등이 포함됩니다. 2. 인공지능의 분류 인공지능은 크게 강한 인공지능과 약한 인공지능으로 구분됩니다. 강한 인공지능은 인간처럼 자유롭게 생각하고 감정을 표현할 수 있는 인공지능을 의미하며, 약한 인공지능은 자기의식이 없는 기계학습 기술이 만들어내는 전문가 시스템을 의미합니다. 3. 기계학습 기계학습은 컴퓨터 프로그램이 ...2025.05.15
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음성신호 분석을 통한 감정 파악 제안서2025.05.151. 음성 신호 분석을 통한 감정 파악 사람과 사람 간의 의사소통 과정에서 서로의 감정을 파악할 수 있는 수단으로 목소리, 몸짓, 표정 등 여러 가지가 존재하며, 그 중 목소리가 비교적 다른 행동에 비해 감정 파악이 용이하다는 연구 결과가 발표되었습니다. 그러나 목소리를 들을 수 있는 환경이나 듣는 사람에 따라 감정 판단이 달라질 수 있는 문제점이 있습니다. 따라서 음성 분석을 통해 감정을 파악함으로써 의사소통을 용이하게 하고자 합니다. 2. AI와 감정 인식 기술 AI의 발전 속도가 빨라지면서 AI와 인간의 교감 가능성에 대한 새...2025.05.15
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미래 기술이 가져올 삶의 변화2025.01.251. 사물인터넷(IoT) 사물인터넷은 일상생활에서 편리함을 제공합니다. 불이 자동으로 켜지고, 좋아하는 음악이 재생되며, 커피가 자동으로 추출되는 등 IoT 기술을 통해 일상 생활이 간편해질 수 있습니다. 하지만 이러한 편리함으로 인해 집안일에 대한 보람이 줄어들 수 있다는 우려도 있습니다. 2. 스마트 자동차 스마트 자동차는 자율주행 기능으로 인해 운전자가 직접 운전할 필요가 없어졌습니다. 이를 통해 교통사고 위험이 줄어들고 운전 시간이 단축되었습니다. 또한 자동차가 땅, 물, 공중에서 모두 운전이 가능해져 교통체증이 해소되었습니...2025.01.25
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[보고서]딥러닝 모델링 성능 향상 기법2025.01.241. 손실함수 신경망의 성능을 개선하기 위한 방법 중 하나로 손실함수에 대해 다루었습니다. 연속형 모델의 경우 평균 제곱 오차법(MSE)을, 이산형 모델의 경우 이진 교차 엔트로피(BCE) 손실을 사용하는 것이 적합하다고 설명하고 있습니다. Pytorch에서는 nn.MSELoss()와 nn.BCELoss()를 사용할 수 있습니다. 2. 활성화 함수 신경망 훈련 시 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 다양한 활성화 함수에 대해 설명하고 있습니다. 전통적인 시그모이드 함수의 문제점을 지적하고, ReLU와 Leaky ReLU 함수를 소개하...2025.01.24
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IT와경영정보시스템1공통 인공지능AI 학습고안된 LLM Large Language Model 대규모언어모형과 LMMLarge Multimodal Mode 대규모멀티모달모형 비교하시오002025.01.261. LLM (Large Language Model; 대규모 언어 모형) LLM은 주로 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 모델로, 자연어 처리(NLP) 작업에 초점을 맞춥니다. 이러한 모델은 대량의 텍스트 데이터를 통해 언어의 구조, 의미 및 맥락을 이해하고 생성하는 능력을 가지고 있습니다. 예시로는 GPT(Generative Pre-trained Transformer), BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 등이 있습니다. 2. LMM (Large Multim...2025.01.26
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미래 유비쿼터스 컴퓨팅 사회를 논하시오2025.01.251. 사물인터넷 사물, 공간, 사람 등 일상생활에 존재하는 모든 물질에 통신 기능과 센서를 내장하여 인터넷에 연결하는 기술로, 제품의 상태를 실시간으로 확인하고 실시간으로 수집된 정보를 분석하여 모든 물질에 대해 필요한 서비스를 제공하는 기능을 한다. 사물인터넷 기술을 포함하는 미래 서비스로는 원거리에서 사물을 제어하거나 데이터 분석을 통해 상황을 예측하여 서비스를 제공하는 것이 가능하다. 2. 스마트 자동차 정보통신 기술과 자동차 내의 안전 관련 장비를 결합하여 운전자와 보행자의 안전과 편의를 높이기 위한 여러 기능을 탑재한 이동...2025.01.25
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부경대 전자공학과 객체지향프로그래밍 과제2(얼굴 인식)2025.05.101. 얼굴 인식 알고리즘 구현 이 과제는 OpenCV2 라이브러리를 사용하여 웹캠으로 캡처한 얼굴 이미지를 데이터셋으로 구축하고, 이를 이용해 딥러닝 학습을 수행하여 얼굴을 인식하는 것을 목적으로 합니다. 과제 수행을 위해 3단계로 나누어 진행하였습니다. 첫째, 웹캠으로부터 얼굴 이미지를 캡처하여 데이터셋을 구축하였습니다. 둘째, OpenCV의 내장 메서드를 사용하여 데이터셋으로부터 학습을 수행하고 학습 모델을 생성하였습니다. 셋째, 생성된 학습 모델을 이용하여 실시간 비디오 화면에서 얼굴을 인식하고 정확도를 표시하였습니다. 이 과...2025.05.10
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인공지능의 개념 및 원리를 제시하고, 일상생활과 교육분야에서 인공지능 활용사례에 대해 기술하시오2025.01.251. 인공지능의 개념 인공지능은 컴퓨터나 기계가 인간의 학습, 추론, 문제 해결 등의 지적 업무를 수행하는 데 사용되는 기술이다. 이는 기계가 인간의 지능을 모방하고 흉내내어 인간과 유사하게 학습하고 작업을 수행할 수 있는 능력을 의미한다. 인공지능의 개념은 기술적 발전과 함께 지속적으로 발전해왔으며, 최근에는 기계학습과 딥러닝과 같은 새로운 접근 방식이 등장하여 인공지능의 개념과 의미가 점차 확장되고 있다. 2. 인공지능의 원리 인공지능의 원리는 주로 기계학습과 딥러닝이라는 두 가지 주요 개념에 근간을 두고 있다. 기계학습은 컴퓨...2025.01.25
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