인공신경망 (ANN - Artificial Neural Networks)

소개글

인공신경망 (ANN - Artificial Neural Networks)에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 인공 신경망이란?
2. 인공 신경망이라는 것, 도대체 어떻게 작동할까?
3. 인공 신경망의 유형.
4. 인공 신경망의 장점.
5. 인공 신경망의 단점.
6. 인공 신경망을 설계하는 방법.
7. 인공 신경망 훈련과 데이터 모델.
8. 인공 신경망의 미래.

본문내용

인공 신경망은 인간의 두뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방하도록 설계된 컴퓨터 시스템입니다. 어떻게 프로그램에 불과한 인공지능 혹은 인공신경망이 개와 고양이의 이미지를 구별할 수 있을까요? 마치 인간과 같은 고등동물만이 할 수 있다고 생각했었던 것을 말이죠. 개와 고양이의 이미지를 구별한다는 것은 데이터의 패턴을 인식한다는 것이고, 그것이 가능하다면 마찬가지로 이를 응용하여 수많은 산업분야에 적용 할 수 있을 것 입니다. 예를 들어 지문인식, 얼굴패턴인식, 음성인식, 등등. 따라서 이러한 원리를 이해하는 것은 다가올 미래를 대비하는 가장 현명한 결정일 수 있습니다.

위에서 단지 개와 고양이라고 예시를 든 것이지만, 이렇게 패턴을 구분할 수 있는 능력은 다르게 말하면 산업 전반에 수없이 많은 기회를 창출하고 발전시킬 수 있습니다. 따라서, 데이터 패턴을 구별할 수 있는 인공 뇌를 구현하는 것은 우리에게 더없이 많은 기회를 가져다 줄 것이 분명합니다.

키워드

인공,   지능,   머신,   신경망,   학습,   뉴런,   뇌,   두뇌,   기계