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인공지능은 기계가 인간에 가깝게 생각하고 판단할 수 있게 하는 시스템을 말한다. 여기서 주의할 사항은 인공지능 시스템은 인간처럼 사고하는 시스템이 아니라는 것이다. 인공지능은 인간에 못 미치는 사고력을 가질 수 있고 인간을 뛰어
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인공지능의 응용분야
(1) 신경망(Neural Networks, NN)
(2) 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms, GA)
(3) 퍼지이론 (Fuzzy Theory)
(4) 에이전트 시스템 (Agent System)
(5) 전문가 시스템(Expert Systems)
(6) 패턴인식 (Pattern Recognition)
(7) 자연언어 시스템(Natural Langu
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기계의 지능화
2. 인공지능이란
3. 인공지능의 응용분야
1) 신경망(Neural Networks, NN)
2) 전문가 시스템(Expert Systems)
3) 자연언어 시스템(Natural Language Systems)
4) 지식베이스 시스템 (Knowledge-base System)
5) 로보트 공학(robotics)
II.
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I. 서 론
인공지능(AI, Artificial Intelligence)에 대하여 널리 알게 되었던 계기는 2016년 이세돌 9단과 인공지능 알파고의 세기적 바둑 대결이다. 인공지능은 기계가 인간에 가깝게 생각하고 판단할 수 있게 하는 시스템을 말한다. 여기서 주의할 사
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인공지능: 기술들
3. 인공지능: 연구분야
4. 인공지능: 최근 연구분야
5. 급진적 구성주의: 소개
6. 급진적 구성주의: 설명(1)
7. 급진적 구성주의: 설명(2)
8. 급진적 구성주의: 설명(3)
9. 급진적 구성주의: 설명(4)
10. 급진적 구성
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습득함으로써 시스템 스스로 행동을 향상시키는 과정
② 직접적인 지식의 전달, 귀납적 지식 형성, 외부의 긍정적 반응과 부정적 반응
- 중략 - 제1장 인공지능의 개요
제2장 문제풀이
제3장 탐색에 의한 문제풀이
- 주관식 출제예상문제
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인공지능 기술을 활용하는 과정에서 발생할 수 있는 개인정보 노출 및 보안 위협에 대한 대응책을 마련해야 한다. 데이터 보호 및 개인정보 보호 정책을 강화하고, 안전한 데이터 처리 및 저장 시스템을 구축하는 것이 중요하다.
2) 기술과 인
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기계적 학습 이용
- 데이터 마이닝의 방법
: 군집방법, 의사결정 나무분석, 연관성 규칙
4) 의사결정지원시스템의 응용사례
- 의사결정지원시스템과 유사시스템
· 인공지능시스템 : 인간의 지능에 대응하는 기능 컴퓨터로 실현
· 전문가시스
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시스템 반도체 중에서도 특히 소프트웨어가 융합된 지능형 반도체가 주목받고 있다.
인공지능은 동시다발적으로 많은 데이터를 처리해야 하므로 GPU나 NPU 같은 프로세서가 필요하다. 프로세서에 대량의 데이터를 한꺼번에 보내려면 D램과 낸
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인공지능 AI는 쉽게 지치고, 고장 나지 않습니다.
#3. Main Opinion. 장점. 인공지능 AI는 로봇뿐 아니라, 디지털 시스템에서도 활용되고 있다.
#4. Main Opinion. 장점. 인공지능은 가장 합리적인 결정을 생산적이고 효율적으로 해낼 수 있다.
#5. Main Opi
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