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러닝 기술을 보유한 케이큐브를 인수했다. 이처럼 딥 러닝 기술은 그 활용 범위가 매우 넓으며, 딥 러닝 기술에 대한 수요가 급증함에 따라 관련 연구도 활발히 진행되고 있다.
6. 딥 러닝 기술의 진화 및 발전 방향
딥 러닝은 다양한 응용 분야
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기업에 대한 시사점
중국 인터넷기업들과의 머니게임은 우리기업에 승산이 없으므로, 중국과 글로벌 경쟁구도보다는 상보적 지점을 찾아 전반적인 협력구도 를 형성하는 것이 유리하다고 생각한다. 중국 인터넷기업을 활용한 중소개발업체
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기업들의 AI 경쟁과 투자
(1) 마이크로소프트의 투자와 협력
(2) 구글의 대응과 경쟁
4. 국내 기업들의 AI 도전과 전략
(1) 네이버의 '하이퍼클로바X' 계획
(2) 카카오의 코GPT를 활용한 서비스 론칭 예정
5. 인공지능의 미래와 전망
(1) 기계
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기술, 자율사물증강분석양자컴퓨팅 등, 테크플러스 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 블록체인(Blockchain)
1) 개념
(1) 정의
(2) 역사
(3) 특징
2) 기술
3) 활용분야
(1) 금융 분야
(2) 행정 분야
(3) 물류와 유통분야
(4) 의료
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딥러닝(Deep Learning)에 관한 소고
1) 딥러닝의 개념과 의미
2) 딥러닝의 활용
3) 컴퓨터 파워 필요성 여부
4) 딥런닝 기술의 한계
5) 딥런닝 기술의 전망
2. 사물인터넷(internet of things)에 관한 소고
1) 사물인터넷의 정의와 의미
2) 사물인터넷
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/2023
딥러닝 시계열 알고리즘 활용한 기업부도예측모형 유용성 검증/차성재/지능정보연구/2018 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 인공지능이란
2. 인공지능의 분류
3. 기계학습
4. 딥러닝 알고리즘
5. 활용분야
Ⅲ. 결론
Ⅳ. 참고문헌
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분야에 눈을 떠서 참신한 아이디어로 스타트업에 도전하고, 대기업을 포함한 기업도 모두 자체 개발하려고 하기 보다는 핵심기술을 보유한 스타트업의 적극적인 M&A를 통해서 상생하는 산업 생태계의 구축이다. 기업은 오픈소프트웨어 정신
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기술
1) 머신러닝
2) 딥러닝
4. 인공지능의 장단점
1) 인공지능의 장점
2) 인공지능의 단점
5. 인공지능의 활용 현황
1) 자율주행차량
2) 농업분야
3) 금융 서비스 분야
4) 마케팅 및 광고 분야
5) 과학 분야
6) 의료분야
7) 사법 분야
8)
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, 2016.
마이클 네그네빗스키 저, 김용혁 역(2009), 인공지능 개론, 한빛미디어 1.서론
2.인공지능의 정의
3.인공지능의 현황
4.인공지능의 특징
5.인공 지능의 응용 분야
6.인공지능의 발달에 따른 인류사회의 변화
7.결론
8.참고자료
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기술의 증명기 (1990년대 후반)
4) 딥러닝의 시대 (2011년~현재)
3. 인공지능의 분류
4. 인공지능의 주요기술
5. 인공지능 발달이 가져올 인류사회의 변화
1) 인공지능으로 인한 일자리 감소
2) 노동 시간 축소로 인한 여가시간 증대
3) 자율주행
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