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1. AI 관련동향
1) AI란 무엇인가
1.1) 머신러닝 1.2) 딥러닝
2) AI발전과정
2. AI의 현재와 미래
1) 현재사회에서의 AI
2) 미래사회에서의 AI
3. AI와 관련된 윤리적/철학적 문제
4. 공학도로서 보는 AI
5. 참고문헌
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인공지능시대를 위해 시작해야 할 두 번째 고민, LG Business Insight, 2016.
김재필 외, 인공지능(AI), 완생이 되다, Issue&Trend 디지에코 보고서, 2016.
김진석, ‘약한’ 인공지능과 ‘강한’ 인공지능의 구별의 문제, 철학연구 제117집, 철학연구회, 2017
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인공지능이란
2. 인공지능으로 야기되는 사회적・산업적인 변화 그리고 개인의 변화
3. 인공지능 발달의 긍정적이면서도 부정적인 전망
4. 인공지능 발달과 미래산업의 과제
5. 인공지능 발달과 인류의 미래라는 철학적 고민
Ⅲ. 결
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지능 로봇으로 변했고 돌이킬 수 없는 새로운 시대를 열었다. 하지만 알파고는 바둑프로그램으로 인공지능 전체를 대변하는 것이 아니며 특히 영화에 나오는 인공지능에 근접한 것도 아니다.
다만 알파고의 머신 러닝 알고리즘은 활용도가
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1. 문제 발생 장소 : Ford 자동차 제조사
2. 문제 발생 공정 : 엔진 상태 검사 공정
3. 문제 발생 내용 :
1) 자동차에서 엔진 이상 여부를 검사하기 위해 엔진을 들어내는 것은 큰 손실 발생
2) 고도로 숙련된 작업자만 엔진 이상여부를 판
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다.
딥러닝, 머신러닝 등 인공지능 기술에 대한 전문 지식을 꾸준히 쌓겠습니다.
다양한 인공지능 기술을 활용하여 사회 문제 해결에 기여할 수 있는 프로젝트에 참여하고 싶습니다.
팀원들과 협력하여 시너지를 창출하고, 회사의 성장에 기
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인공지능(AI)과 머신러닝 기술을 이용하여 통신 네트워크의 효율성을 향상시키고, 사용자 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 서비스 개발에 참여하고자 합니다. 이를 위해, 저는 최신 기술 동향에 대한 지속적인 연구와 학습을 통해 업계 변화에 발 빠
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인공지능과 머신 러닝 기술의 활용도 증대될 것으로 예상된다. 또한, 세포 수준 진단 기술은 암 등의 질병의 조기 발견과 예방에 큰 역할을 할 수 있기 때문에, 이를 위한 연구도 더욱 활발히 이루어질 것으로 예상된다. 마지막으로, 보다 효과
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머신 러닝 알고리즘을 구현하고, 다양한 데이터 셋을 이용하여 모델링을 수행하는 방법을 배웠습니다. 또한, 딥 러닝과 강화학습 등 머신 러닝의 발전 동향에 대해서도 학습하였습니다.
이 과목에서 가장 큰 성과는, 실제로 머신 러닝 알고리
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AI가 생활 속 모든 분야로 파고들고 있다는 것을 깨닫게 되면서 인공지능 분야에 남다른 관심을 갖게 되었습니다. 인공지능을 배울 수 있는 방법을 찾아 보았고, 정부에서 주최하는 인공지능 실무인력양성과정에 참여하게 되면서 인공지능을
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