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인공지능의 개념과 기술 그리고 국내외의 활용사례를 미디어 등을 조사하여 제출하시기 바랍니다. 서론 (1)

경영정보시스템 인공지능의 개념과 기술 그리고 국내외의 활용사례를 미디어 등을 조사하여 제출하시기 바랍니다.
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최초등록일 2024.07.19 최종저작일 2024.06
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인공지능의 개념과 기술 그리고 국내외의 활용사례를 미디어 등을 조사하여 제출하시기 바랍니다.  서론 (1)
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    소개

    경영정보시스템

    인공지능의 개념과 기술 그리고 국내외의 활용사례를 미디어 등을 조사하여 제출하시기 바랍니다.

    목차

    Ⅰ. 서론
    Ⅱ. 본론
    Ⅲ. 결론
    Ⅳ. 참고자료

    본문내용

    서론

    2020년 전후부터 뜬구름처럼 우리에게 막연한 공포를 안겨주던 인공지능 및 4차 산업 기술들은 가트너사에서 해마다 명확한 기술 혁신 방향 및 현황을 보고하는 등, 우리가 살아가는 삶의 일부분으로 점차 자리를 잡고 있다. 정보시스템 분야에서도 단순한 정보 분리 및 경영 의사결정의 보조 도구로 이용되던 MIS 및 ESS를 넘어, 기존의 사례들을 학습하고, 합리적 의사결정 사례의 결과들의 값을 근거로 최적 결과만을 의사결정자에게 추천해줄 수 있다. 물론, 외부 환경 변화 등을 고려하여 인간이 모든 결정을 해야 하는 건 당연하지만, 수많은 보고서들을 직접 읽고, 그에 따른 의사결정을 위한 시간 소비를 최소로 줄일 수 있다는 데 큰 의의가 있지 않을까 생각한다.
    본론에서는 인공지능의 주요 분류와 사례, 딥러닝 및 기계학습의 개념들을 숙지하며, 향후 경영정보환경에서 가장 큰 이슈가 될 개념 요인들을 익힌다.

    본론

    1. 인공지능의 분류

    인공지능의 개념은 크게 약한 인공지능, 강한 인공지능으로 분류할 수 있다. 약한 인공지능은 기계학습 기술을 가진 전문가들이 스스로 의식하고 설계한 시스템을 말한다. 지능이라고 할 수 있는 복잡한 사고체계나 능력은 없지만 특정 분야에서 지능적인 행동을 한다. 실제 사용 예로는 구글 번역기, 구글 맵스, IBM의 왓슨, 자율주행차가 있다.

    참고자료

    · Sap story hub. “가트너, 2022년 9대 전략 기술 트렌드 제시”. 2022.
    · 류성일(2017), 4차 산업혁명을 이끄는 인공지능 딥러닝을 중심으로. Kt BigData Project-TF.
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    이 문서는 인공지능의 주요 분류와 사례, 딥러닝 및 기계학습의 개념을 자세히 설명하고 있으며, 향후 경영정보환경에서 주요 이슈가 될 요인들을 정리하고 있다.
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