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러닝은 오늘날 거의 모든 산업에서 널리 사용되고 있으며, 데이터 분석, 예측, 자동화를 통해 기업의 성과를 극대화하는 중요한 기술이다.
6) 딥러닝(Deep Learning)
(1) 딥러닝의 정의
딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 하위 분야로, ‘인공 신경망(A
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방송통신대학교출판문화원.
천인국(2020), 인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.
스튜어트 러셀 , 피터 노빅(2016), 인공지능. 1: 현대적 접근방식 3판, 제이펍. a~h로 표시된 8개의 도시를 연결하는 도로망이 있다. [
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방송통신대학교출판문화원.
천인국(2020), 인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.
스튜어트 러셀 , 피터 노빅(2016), 인공지능. 1: 현대적 접근방식 3판, 제이펍. 1. 균일비용 탐색, 언덕오르기 탐색, A* 알고리즘을 설
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딥러닝 등 속도·범위·깊이의 차원이 다른 파괴적 혁신기술이 야기하는 4차 산업혁명이 가속화 되고 있으며 ICT 산업의 혁신을 넘어 생산방식·시장구조·생활양식 등 산업·경제·사회의 근본적인 생태계 변화를 이끌 것으로 예상된다. 초연결
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역사를 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)이 무엇인지 실제 사례를 포함 설명하시오
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딥러닝 기반 splice-AI로 치매 예측”, (한국뇌연구원 보도자료, 2021.1.21.)
“5년 걸리던 희귀질환 진단, AI 의사는 15분 만에 뚝딱!”, (대한민국정책브리핑, 2021.4.20.)
“AI로 1분만에 MRI 뇌구조 분석, 치매 등 뇌질환에 도전”, (경향신문, 2021.5.16.)
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인공지능의 주요 활용 사례
7. 생성형 인공지능을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술
1) IoT(사물인터넷)
2) 보안 기술
3) 빅데이터(Big Data)
4) 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)
5) 딥러닝(Deep Learning)
8. 나의 의견
Ⅲ. 결론
참고문헌
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닝 알고리즘을 활용했다.
20년 이상 노하우를 기반으로 AWS은 2015년부터 ‘아마존 머신러닝 서비스’를 제공하기 시작한 것이다. AWS는 2016년에는 물류센터의 재고관리 노하우를 담은 딥러닝 사례를 공개한 바 있다.
딥러닝을 활용한 물류창고
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딥러닝 기술의 금융보안 적용 연구, 국민대학교 컴퓨터공학과 컴퓨터공학 전공, 정지만, 2017
3) 70th anniversary of publication Warren McCulloch & Walter Pitts A logical calculus of the ideas immanent to nervous system, CW Lynn, 2018
4) 딥러닝의 소개와 금융업 적용 사례, 박
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서도 스마트 공장 및 예측 유지보수 시스템이 도입되어 생산 효율성을 25% 이상 향상시키고, 다운타임을 30% 이상 감축하는 등 경쟁력을 높이고 있다. 예를 들어, 한국의 한 전자부품 업체는 딥러닝 기반 결함 검출 시스템 도입 이후 불량률이 15
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