AI 인공신경망을 통한 뇌신경망의 구현에 대한 보고서

소개

1. 논문의 각종 서식을 준수한 자료입니다.
2. 다양한 참고문헌을 바탕을 둔 성실도가 돋보이는 논문입니다.
3. 최근 과학적 이슈와 관련된 보고서입니다.

목차

1. 서론
1.1. 동기
1.2. 연구 방법

2. 본론
2.1. 인공신경망의 개념과 원리
2.2. 인공 뇌의 개념과 목표
2.3. 인공신경망과 인공 뇌의 차이점
2.4. 구현을 위해 필요한 점
2.5. 구현 가능성과 한계

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

1. 동기
21세기는 인공지능(AI) 기술의 발전으로 많은 변화를 맞이하고 있다. Chat gpt, Gamma, Adobe Photoshop, Runway ML, Remini, MyFitnessPal, Fitbit, Ada Health, Mint, Robinhood, Zest AI 등 단순한 자료조사 뿐만 아니라 쇼핑, 금융, 건강, 미용, 편집 등 다양한 분야에서 편리하고 실용적으로 쓰이고 있다. 학생들부터 직장인들까지 다양한 연령이 사용하며, 학교 영어B 지문이나, 융합인재 수업 등 다양한 수업에서는 AI에 관해서 구체적으로 배우기도 한다. 학교에서 배웠던 내용과, 1학기 수업량 유연화 주간에 썼던 인간의 뇌를 구현한 슈퍼컴퓨터라는 주제를 확장하고 연관지어 인공신경망에 관련된 보고서를 쓰려고 한다.
2. 연구 방법
AI는 현재 다양한 분야에서 쓰이며 주목받고 있다. 그중에서 주목받는 분야 중 하나는 바로 인간의 뇌를 모방한 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)과 인공뇌(Artificial Brain)로, AI 연구의 핵심 기술이다. 인공신경망은 뇌의 신경세포(뉴런) 간의 연결 방식을 모방하여 학습과 문제 해결 능력을 구현하는 기술이다. 인공뇌는 이를 더 확장하여 인간의 뇌 전체 기능을 재현하고자 하는 개념이다. 이 보고서에서는 인공신경망과 인공뇌의 개념, 차이점, 주요 기술 및 미래 전망과 구현을 위해서 필요한 점 및 구현 가능성에 대해 논의하고자 한다. 학생신분으로 전문화된 연구를 하지는 못했지만 다양한 논문과 자료를 활용해서 보고서를 작성했고, 전기정보공학적 관점에서 보았을 때 한계점과 구현 가능성을 제시해 보았다.

참고자료

· Aaron Courville Journal of Machine Learning Research (JMLR), "Artificial Neural Networks and Their Applications" by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
· Artificial General Intelligence Proceedings, "A Survey on Artificial General Intelligence" by Ben Goertzel
· Nature Electronics, "Neuromorphic Computing: The Next Wave of AI Hardware" by Michael Davies, Chris Eliasmith
· Science, "The Human Brain Project: A Roadmap to Understanding the Brain" by Henry Markram et al.
· Minds and Machines, "Ethics of Artificial Intelligence: Challenges and Opportunities" by Nick Bostrom, Eliezer Yudkowsky