[김영평생교육원]학점은행제 경영학 경영정보시스템 과제 A+

소개

"학점은행제 경영학 경영정보시스템 과제"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
1) 약한 인공지능과 강한 인공지능
2) 기계학습의 개념과 특징
3) 딥러닝 알고리즘의 개념과 특징
4) 인공지능과 다른 산업에 적용한 사례

3. 결론

본문내용

I. 서론
현재 우리가 살아가는 시대에는 4차 산업 혁명이 도래했고, 인공지능은 그 주요 기술이 되었다. 우리 생활 속에서도 물건을 추천 받을 때, 번역기를 돌릴 때, 음악을 들을 때 등 여러 상황에 인공지능 기술은 녹아 들어있다. 이러한 인공지능이 그 활용 범위가 점차 넓어지고 급속도로 발전하면서 기존에는 인간만이 할 수 있다고 여겨졌던 영역까지도 침범할 수 있다는 사실이 점차 증명되고 있어 인공지능 기술에 대한 사람들의 관심은 더욱 높아지고 있다. 본고는 본론에서 이러한 인공지능에 관해 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 분류하여 그 개념을 설명하고 비교할 것이며, 기계학습과 딥러닝 알고리즘의 개념과 특징을 정리하고 이러한 인공지능이 다른 산업에서 적용된 사례에 대해서 설명하고자 한다.

II. 본론
1. 약한 인공지능과 강한 인공지능
인공지능이란, 국립국어원의 표준국어대사전에 따르면 ‘인간의 지능이 가지는 학습, 추리, 적응, 논증 따위의 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템. 전문가 시스템, 자연 언어의 이해, 음성 번역, 로봇 공학, 인공 시각, 문제 해결, 학습과 지식 획득, 인지 과학 따위에 응용한다’라고 정의된다. 그렇다면 ‘약함’과 ‘강함’은 무엇일까? 이는 인공지능들을 서로 구분하고 비교하는 기준 중 하나이다. 이러한 약함과 강함은 인공지능 기술이 어느 정도의 수준으로 적용되었는가를 의미한다.

약한 인공지능이란 인간의 뇌처럼 사고하거나 문제를 해결할 수는 없지만 컴퓨터를 기반으로 한 인공적인 지능에 관해 일컫는다. 이러한 약한 인공지능은, 무언가를 학습하고 응용하는 기계 학습, 빅데이터를 분석하여 유의미한 결과를 도출해내는 딥러닝, 전반적인 상황 판단 및 대처 능력, 시청각적인 이해 능력, 스스로 움직이는 능력 등과 같은 기능 중 몇가지를 갖춘 시스템이라 할 수 있다.

참고자료

· 국립국어원 표준국어대사전 https://stdict.korean.go.kr/search/searchResult.do
· 김진석. (2017). ‘약한’ 인공지능과 ‘강한’ 인공지능의 구별의 문제. 철학연구, 117(),111-137.
· 한선관. (2021). 인공지능 개념과 알고리즘 학습을 위한 교육 콘텐츠. 한국컴퓨터정보학회논문지, 26(1), 37-44.
· 이광영. (2022.02.16) ‘CES 혁신상’ 받은 지능형 IoT, 국민 편의•안전성 높인다. iT 조선. https://it.chosun.com/site/data/html_dir/2022/02/16/2022021601720.html