"딥러닝의 효율성"의 검색결과 입니다.

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인공지능 딥러닝 과학 발전> 카이스트 대학원 4차산업혁명 생성형 인공지능 전자공학과

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"딥러닝의 효율성" 검색결과 101-120 / 1,547건

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머신러닝(인공지능)을 활용한 사업제안서

. 또한 사용자의 자연어(대화)를 인식, 처리할 수 있는 딥러닝도 요구된다. 예컨대 우리가 스마트 스피커에 인간의 말로 명령을 했을 때 스마트 스피커는 내부에서 인간의 말(자연어 ... 처리 속도와 정확도를 높여아 하는데, 이는 딥러닝 기술을 통해서 구현할 수 있다.2) 스마트홈 사용자 인터페이스 개발스마트홈 사업자는 다양한 스마트홈 기기들이 원활하게 연동 ... 주제: 머신러닝(인공지능)을 활용한 사업제안서목차1_개요2_목표3_주요 사업 내용1) 인공지능 기반의 홈 자동화 시스템 개발2) 스마트홈 사용자 인터페이스 개발4_예상 효과5

리포트 | 3페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.02.22

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A+받은 인공지능의 응용 과목에서 제출한 퍼셉트론, 딥러닝 모델, 지도학습, 비지도학습, 머신러닝 응용, 머신러닝 시스템이 응용된 미래사회를 정리하였습니다.

수 있게 된다. 각 층에서 나타나는 오차는 역전파 알고리즘을 사용하여 업데이트해나간다. ? 2. Deep Learning model 딥러닝(Deep Learning)이란 여러 층 ... 을 ? 기존의 머신러닝에선 학습하려는 데이터의 여러가지 특징 중에서 어떠한 특징을 추출할지를 사용자인 사람이 직접 분석하고 판단해야만 했으나 딥러닝에서는 기계가 자동적으로 학습 ... 하려는 데이터에서 찾아 특징을 추출하여 학습하게 된다. 이처럼 딥러닝과 머신러닝의 가장 큰 차이점으로는?바로 기계의 자가 학습 여부로 볼 수 있다. ? 따라서 딥러닝이란 기계가 자동

리포트 | 5페이지 | 2,000원 | 등록일 2022.05.10 | 수정일 2024.11.18

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IT와경영정보시스템1공통 인공지능AI 학습고안된 LLM Large Language Model 대규모언어모형과 LMMLarge Multimodal Mode 대규모멀티모달모형 비교하시오00

러닝의 방식으로 진행되며, 대규모 텍스트 데이터로부터 패턴을 학습하여 언어 이해 및 생성 능력을 발전시킵니다. 이는 딥러닝이 가져온 자동화와 효율성을 보여주는 사례입니다.3 ... 과 같은 몇 가지 주요 접근 방식으로 나뉩니다. 딥 러닝 (Deep Learning)은 다층 신경망(딥 뉴럴 네트워크)을 사용하여 데이터의 특징을 자동으로 학습하는 방법입니다. 활용 ... .2. Deep Learning과의 관계 본인의 의견이 제시Deep Learning(딥러닝)과 LLM (Large Language Model; 대규모 언어 모형), LMM

방송통신대 | 5페이지 | 7,000원 | 등록일 2024.09.24

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생성형 인공지능에 대해 6하 원칙에 따라 설명하시오. 또한, 생성형 인공지능의 응용분야와 장단점에 대해서도 설명하시오

기술이다. 이 기술은 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 현대 사회에서 그 중요성이 점차 커지고 있다. 생성형 인공지능의 발전은 딥러닝 기술의 발달 ... 과 밀접한 관련이 있다. 딥러닝을 기반으로 한 생성형 인공지능은 대규모 데이터셋을 학습하여 패턴을 인식하고 새로운 콘텐츠를 생성하는 방식으로 작동한다. 이로 인해 창의적 작업 ... 웨어 개발자들에 의해 개발되고 있다.언제 (When)생성형 인공지능은 2010년대 중반부터 급격히 발전하였으며, 특히 딥러닝 기술의 발달과 함께 그 성능이 크게 향상되었다.어디

리포트 | 5페이지 | 3,000원 | 등록일 2024.08.02

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AI Biz_기말_ai알고리즘 응용사례_알고리즘중심_cnn,lstm,bert,gen(A+만점)

2022-1 AI BUSINESS 기말대체과제Deep Learning 활용 사례2022-1 AI BUSINESS 기말대체과제목 차1. CNN1-1. 딥러닝 활용을 위한 문제점1 ... -2. 사례 및 기술1-3. 딥러닝 활용을 통해 얻게 된 이익1-4. 참고문헌2. LSTM2-1. 딥러닝 활용을 위한 문제점2-2. 사례 및 기술2-3. 딥러닝 활용을 통해 얻게 된 ... 이익2-4. 참고문헌3. BERT3-1. 딥러닝 활용을 위한 문제점3-2. 사례 및 기술3-3. 딥러닝 활용을 통해 얻게 된 이익3-4. 참고문헌4. GAN4-1. 딥러닝 활용

리포트 | 10페이지 | 4,000원 | 등록일 2022.08.09

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대구가톨릭대학교 - 기말과제 (A+) '직업윤리 보고서' (4차산업혁명시기의 인공지능,빅데이터 분야)

(AlphaGo)는 딥러닝을 이용하여 바둑 돌의 위치와 가능한 경우의 수를 분석하는 바둑 프로그램으로, 수많은 경우의 수를 빠르게 계산하고 최적의 솔루션을 찾아냈다. 이를 본 사람 ... 한 지능을 갖는 것을 최종 목표로 하여 외부에서 저장되는 정보 외에 머신 러닝, 딥 러닝과 같은방식을 통해 스스로 학습하고 주위 환경을 인식하고 그에 따라 적절한 판단을 통해 자율 ... 를 학습하므로 사생활 침해 문제와 개인정보 침해 문제가 야기될 수 있다. 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘의 특성상 개발 초기 단계에서부터 제작되고 상용화될 때까지 무수히

리포트 | 13페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.10.23

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빅데이터의 기술 요건 네 단계에 대해 설명하세요

하고 분석하기 위해서는 분산 컴퓨팅 및 병렬 처리 기술이 필요하다.이를 통해 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있으며, 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있다. 또한, 머신 러닝과 딥러닝 기술을 활용하여 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고 예측하는 것이 가능하다. ... 을 개발하는 것이 중요하다.둘째, 저장 단계에서는 수집된 빅데이터를 안정적으로 보관하고 관리하는 것이 중요하다.대용량의 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위해서는 분산 파일 시스템 ... 의 압축과 암호화 기술을 적용하여 보안과 효율성을 높일 수 있다.셋째, 처리 단계에서는 수집된 빅데이터를 분석하고 가공하는 과정을 의미한다. 대규모의 데이터를 실시간으로 처리

리포트 | 2페이지 | 1,500원 | 등록일 2024.03.28

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[A+레포트] 인공지능 기술을 활용하여 경쟁우위를 보유한 기업의 사례를 제시하시오.

를 제공했다.아마존은 또한 자사의 클라우드 서비스인 AWS를 통해 기업 고객에게 AI 서비스를 제공한다. AWS의 AI 서비스는 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 등의 기능을 포함 ... 이 경쟁우위를 확보하는 데 있어 중대한 변화를 가져왔다. 이러한 기술의 진보는 데이터 분석, 고객 서비스, 제품 개발, 공급망 관리 등 다양한 분야에서 기업의 운영 효율 ... 하고, 운영 효율성을 극대화하며, 새로운 비즈니스 기회를 창출하기 위해 AI를 다양한 방면에서 적극적으로 활용하고 있다. 이러한 AI 기술의 활용은 아마존을 전자상거래 분야의 선두 주자

리포트 | 4페이지 | 3,000원 | 등록일 2024.04.20

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[A+] 인공지능의 기본 개념과 원리 및 일상생활과 교육 분야에서의 활용 사례

습니다. 둘째, 딥 러닝은 인공 신경망을 사용하여 데이터를 계층적으로 처리하고, 복잡한 패턴과 관계를 학습하는 기술입니다. 딥 러닝은 특히 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 ... 와 같은 분야에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이러한 원리는 AI가 자율적으로 데이터를 분석하고, 새로운 정보에 적응할 수 있게 합니다. 예를 들어, 딥 러닝 모델은 수천 개의 이미지 ... . 서론인공지능(AI)은 현대 기술의 최전선에 있으며, 우리의 생활과 다양한 산업에 큰 변화를 가져오고 있습니다. AI는 복잡한 문제를 해결하고, 새로운 가능성을 탐색하며, 효율

리포트 | 4페이지 | 2,500원 | 등록일 2024.07.06

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유니콘 기업 뤼이드 기업 조사

에 효율적으로 구현하는 데이터 플랫폼과 분산 컴퓨팅시스템 , 모델 고도화를 위한 실시간 AB 테스트 플랫폼과 독보적인 딥러닝 서비스의 기획 및 운영 노하우까지 , 뤼이드의 교육 ... 소개 산타 토익 산타 공인중개사 맞춤형 AI 튜터 구현 지원 분산연산시스템 딥러닝 AI 서비스 운영 노하우 인공지능에 대한 높은 이해도 프로그래밍 능력 외국어 능력01 회사 소개 ... 산타 공인중개사 산타 공인중개사는 뤼이드 인공지능 튜터를 공인중개사 시험에 접목시킨 모바일 학습 서비스이다 . 공인중개사 전용 딥러닝 AI 엔진을 탑재한 산타 공인중개사는 최소

리포트 | 21페이지 | 3,000원 | 등록일 2021.12.08

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[IT기업으로본중국] 기말과제 (AI 정의. 앞으로 AI 때문에 사라질 직업, AI 발전이 내 전공에 대한 영향, 한중IT 기업들이 유사 서비스를 제공해도 차이가 있다. 원인은 많지만 홉스테드 문화이론을 통해 설명하세요.) (ㅊㅈ대학교)

기에 사라질 것입니다. 변호사, 그중 민사와 행정 관련 변호사가 사라질 것입니다. 비지도 학습을 통한 딥러닝 인공지능은 인간 변호사보다 판례를 분석 효율이 높으며, 동시에 많은 의뢰를 담당 ... 있게 하는 기술입니다. 인공지능은 신경망 개념을 시작으로 머신러닝 개념, 딥러닝 개념을 중심으로 발전했습니다.신경망이란 알고리즘을 프로그램에 반영하여 프로그램이 스스로 패턴 ... 을 갖춘 신경망입니다. 러닝 시스템은 시계열 데이터를 활용하여 주가 예측과 같은 미래 예측을 목적으로 사용됩니다. 머신러닝과 딥러닝은 신경망에서 파생된 개념이지만 학습 방법의 차이점

리포트 | 2페이지 | 2,500원 | 등록일 2022.04.01 | 수정일 2022.06.03

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경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.

경영정보시스템인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.목 차Ⅰ.서론Ⅱ.본론1. 인공지능이란2. 인공지능의 분류3. 기계학습4. 딥러닝 알고리즘5. 활용분야Ⅲ.결론 ... 는데, 강한 인공지능으로 알고리즘을 설계하게 되면 인공지능은 스스로가 데이터를 찾아서 학습하는 딥러닝을 수행할 수 있게 된다.2) 약한 인공지능약한 인공지능의 경우에는 자의식이 없 ... 라고 할 수 있을 것이다.4. 딥러닝 알고리즘1) 개념과 특징딥러닝 알고리즘은 크게 3가지가 있다. RNN은 이름에 순환이라고 하는 것이 들어있음에서 알 수 있는데, 정보의 흐름

리포트 | 5페이지 | 2,000원 | 등록일 2023.08.02

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[인공지능융합개론, 디지털헬스, 산업공학] 산업별 인공지능(AI) 도입 효과 분석

. 인공지능 기술 개요 인공지능은 인간의 학습, 추론, 인식 기능을 모사하는 기술로, 주로 머신러닝(기계학습), 딥러닝, 자연어처리(NLP), 컴퓨터 비전, 강화학습 등의 형태로 발전 ... 하고 있다. 3.5 농업 및 식품 산업 AI 기반 작물 병해 예측, 기후 데이터 기반 수확량 예측 기술이 확산되고 있다. 예: 네덜란드의 플랜티코는 딥러닝 기반 작물 생육 자동제어 ... 을 하고 있다. IBM Watson Health는 자연어처리와 머신러닝을 활용해 암 환자 치료법을 제시하는 시스템을 운영해 왔다. 국내에서는 루닛(Lunit)과 뷰노(VUNO) 같

리포트 | 4페이지 | 2,500원 | 등록일 2025.07.15

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인공지능의 역사와 생성형 AI의 등장 - Generative AI의 발전 과정

형 AI의 기술적 기반생성형 인공지능(AI)은 딥 러닝과 신경망이라는 현대 컴퓨터 과학의 중요한 기술적 기반을 바탕으로 발전해왔습니다. 이러한 기술들은 AI가 대량의 데이터를 분석 ... 하고 학습하여, 새롭고 독창적인 콘텐츠를 생성할 수 있는 능력을 제공합니다.딥 러닝은 데이터로부터 복잡한 패턴과 관계를 학습하는 데 사용되는 기계 학습의 한 분야입니다. 이는 여러 층 ... 을 가진 신경망을 사용하여, 사람의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방합니다. 딥 러닝은 특히 이미지, 음성, 텍스트와 같은 비정형 데이터에서 매우 효과적입니다.신경망은 이러한 딥

리포트 | 6페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.04.30 | 수정일 2024.05.07

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인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model 대규모 언어 모형)과 LMM(Large Multimodal Model 대규모 멀티모달 모형)을 비교, 설명하고, Deep Learning과의 관계에 대해 논하시오.

다. 이러한 모델은 대규모의 텍스트 데이터를 학습함으로써 사람처럼 언어를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖추게 된다. 특히, 최근의 LLM은 딥러닝(Deep Learning) 기술 ... 다른 특성을 보여주지만, 딥러닝을 기반으로 하는 근본적인 유사성을 공유하고 있다. 두 모델 모두 인공지능의 발전에 중요한 역할을 하고 있으며, 각각의 특성에 맞게 다양한 산업 ... 에서 응용되고 있다.2. LLM, LMM, Deep Learning과의 관계1) 딥러닝(Deep Learning)의 역할딥러닝은 LLM과 LMM의 핵심적인 기술적 기반이다. 딥러닝은 인공

방송통신대 | 8페이지 | 4,500원 | 등록일 2024.10.03

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기계학습을 활용한 의료 혁신

영상 진단과 패턴 인식 기술영상 의학은 기계학습이 가장 활발히 활용되는 분야다. 딥러닝 기반 합성곱 신경망(CNN)은 방사선 영상, CT, MRI 이미지에서 암, 폐렴, 뇌졸중 ... 창출에서의 기계학습신약 개발은 전통적으로 평균 10년 이상, 수십억 달러의 비용이 소요된다. 그러나 기계학습은 신약 후보 물질의 발굴 속도를 획기적으로 단축시키고 있다. 딥러닝 모델 ... ) 유전체 분석과 정밀의학에서의 기계학습 활용(5) 신약 개발과 약물 재창출에서의 기계학습(6) 환자 모니터링과 예측 의료 서비스(7) 의료 행정 및 운영 효율화(8) 기계학습 의료

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.20

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[A+레포트] 디지털 전환이 기업 경영에 미치는 영향

한다.• 인공지능(AI): 머신러닝과 딥러닝 등의 기술을 통해 자동화 및 데이터 분석의 고도화를 실현한다.• 사물인터넷(IoT): 다양한 기기와 센서가 연결되어 데이터를 주고받고, 이 ... , 분석하여 더 나은 의사결정을 지원한다.• 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing): 물리적 서버 대신 가상화된 클라우드 인프라를 활용하여 IT 자원을 효율적으로 관리

리포트 | 11페이지 | 3,200원 | 등록일 2024.10.05

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강화학습의 기본 개념과 기계학습 패러다임 속 위치

-러닝이 확립되었다. 2010년대 이후에는 딥러닝의 발전과 함께 심층 강화학습이 주목받으며, 알파고의 바둑 승리나 로보틱스의 자율 제어 등 혁신적인 사례들이 이어졌다. 이는 강화학습 ... 교지도학습은 명확한 정답 데이터를 제공받기 때문에 학습의 효율성과 안정성이 높다. 반면 강화학습은 정답이 없고, 오직 보상 신호를 통해서만 학습해야 하므로 탐색과 활용의 균형을 잡 ... 패러다임 중에서도 가장 ‘행동 중심적’ 성격을 지니며, 시행착오를 통한 자기 강화 과정이 핵심이다.(5) 대표적 강화학습 알고리즘의 개관강화학습의 대표적 알고리즘으로는 Q-러닝

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.09.03

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10대 전략 기술 트렌드

해 정형화되지 않은 데이터인 ‘비정형 데이터’ 증가로 인해 다양한 분석기법이 주목받는다.4) 딥러닝 알고리즘의 개념과 특징딥러닝 알고리즘이란 기계 학습의 하위 집합으로써 인간이 지닌 ... 두뇌와 같이 작동할 수 있게 모델링도니 알고리즘인 인공 신경망이 빅데이터를 학습하는 것을 뜻한다. 이러한 딥러닝은 인간의 두뇌 작동 방식을 바탕으로 느슨하게 모델링한 알고리즘, 즉 ... 신경망 계층으로 지원되는데 빅데이터를 통한 학습이 신경망에서 신경을 구성하고 학습이 완료될 시 새 데이터를 처리하는 딥러닝 모델이 된다. 딥러닝 모델은 여러 데이터 소스에서 정보

리포트 | 6페이지 | 2,000원 | 등록일 2023.09.05

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양자컴퓨터와 인공지능의 융합 가능성

(1) 인공지능 발전의 현주소와 한계딥러닝과 강화학습은 인공지능의 핵심 방법론으로 자리 잡았지만, 학습에는 막대한 양의 데이터와 GPU 자원이 필요하다. 예컨대 대규모 언어모델 ... 양자컴퓨터와 인공지능의 융합 가능성목차1. 서론2. 본론(1) 인공지능 발전의 현주소와 한계(2) 양자컴퓨터의 특성과 인공지능과의 접점(3) 양자 머신러닝(QML)의 개념과 원리 ... (LLM) 학습에는 수십억 개의 매개변수와 수천 대의 GPU가 동원된다. 이는 비용과 시간, 에너지 소비 측면에서 비효율적이다. 또한 고전적 컴퓨터는 고차원적 데이터 공간에서 최적

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.31

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