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러닝, 딥러닝 등 관련 기술 이해. AI 편향성 및 설명 가능한 AI(XAI)의 중요성. 금융 분야에서의 AI 활용 사례(챗봇, 로보어드바이저, 신용평가) 및 AI 가이드라인의 핵심 가치 분석.
? 빅데이터: 빅데이터의 정의 및 공통적 속성(3V: Volume, Velocity, Var
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정보과학회지, 33(3), 572-589.
임동훈. (2018). 딥러닝 기반의 사이버 보안 위협 탐지 시스템 연구. 정보시스템연구, 27(1), 81-98.
손영호. (2020). 인공지능 시대의 사이버 보안 과제와 대응 방안. 정보보호학회지, 30(2), 371-386.
강민희. (2019). 4차 산업혁
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러닝(Machine Learning), ⑥딥러닝(Deep Learning)이 무엇인지 자세히 설명하시오.
1) 데이터 과학(Data Science)
2) 데이터 애널리틱스(Data Analytics)
3) 데이터 분석(Data Analysis)
4) 인공지능(Artificial Intelligence)
5) 머신러닝(Machine Learning)
6) 딥러닝(Deep Learning
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딥러닝) 기반의 도로포장파손 실시간 탐지시스템 개발 및 적용, 넷째, 시각장애인 통화정보 데이터 활용 사례, 다섯째, 스코틀랜드 Silent herdsman의 Cattle Health Care Management System 소의 질병을 예방 및 관리, 여섯째, 미국 LA 범죄예측 시스템 등이
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정보 보호, 데이터의 공정한 사용, 알고리즘의 편향성 해소 등 윤리적 문제에 대한 깊이 있는 고민이 필요합니다. 기술의 발전은 인간의 가치와 존엄성을 해치지 않는 범위 내에서 이루어져야 할 것입니다.
특히 금융, 마케팅, 콘텐츠 제작 등
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