2020년도 1학기 정보통신망 과제물(한국방송통신대학교)

소개

2020년도 1학기 정보통신망 과제물(한국방송통신대학교)입니다.

목차

1. 인공지능과 기계학습의 정의 및 필요성
1) 인공지능의 정의
2) 기계학습의 정의

2. 인공지능과 기계학습의 장점과 문제점

3. 인공지능과 기계학습의 정보통신망과의 관련성

4. 인공지능과 기계학습이 활용될 수 있는 정보통신망 기술

5. 결론

6. 참고문헌

본문내용

1. 인공지능과 기계학습의 정의 및 필요성
(1) 인공지능의 정의
인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력 자연언어, 이해 능력 등의 지적 능력을 컴퓨터 프로그램 기술로써 인공적으로 구현한 것이다. 이 기술을 통해서 컴퓨터가 인간의 지적 행동을 모방할 수 있다. 인공지능은 다시 몇 가지 기술로 나눠지기도 하는데 기계학습(Machine Learning, 머신러닝)과 인공 신경망, 딥 러닝 등이다. 이 중 기계학습은 기본적인 규칙이 주어진 상황에서 입력받은 정보를 활용해 스스로 학습하는 기술이다. 간단히 말해서 프로세스가 인간의 사고 순서와 비슷하게 이루어지는 기술이라고 할 수 있다. 예를 들어 애플의 시리는 사람의 음성을 인식한 후에 명령을 수행한다. 이때 사람이 어떤 문장과 표현을 이야기했는지 알아들은 후에 그 문장과 표현의 의미를 해석한다. 카네기 멜런 대학교의 Tom M. Mitchell 교수는 기계학습을 꾸준한 경험 E를 통하여 작업 T에 대한 성능 P를 높이는 것으로 정의하였다. 한 마디로 경험(데이터)의 축적이 가장 중요한 기술이라는 것이다. 그리고 이 기계학습은 인공지능의 한 범주에 포함된다.

참고자료

· SW발주기술지원센터(2018). 요구사항 상세와 실무 가이드라인. 정보통신산업진흥원
· 강정현 외(2019). 기계학습을 활용한 항공표적 긴급표적처리 발전방안 연구. 한국군사과학기술학회지
· 고창수 외(2012). 인공지능 대화시스템 연구. 지식과교양.
· 김인택 외(2017). 인공지능을 활용한 지능형 기록관리 방안. 한국기록관리학회지.
· 김희천(2020). 소프트웨어공학. 한국방송통신대학교출판문화원.
· 류기동(2019), 인공지능 기반 컨텍센터 시스템 연구. 서울과학기술대학교 : 산업정보시스템전공.
· 이호현 외(2016). 기계 학습 응용 및 학습 알고리즘 성능 개선 방안 사례 연구. 디지털 융복합 연구.
· 자비스가 필요해(2017). https://needjarvis.tistory.com/192
· 추연수, 장경애, 김선욱, 박세영(2013). 정보처리기술사. 예문사.
· Martin, James(1991). Rapid Application Development. Macmillan.
· Wikipedia(2020). URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Rapid_application_development