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지능은 실제 사고하거나 해결할 수 있다는 점이 약한 인공지능과 차이가 있다. 기계학습은 주변 환경에서 획득한 데이터를 기반으로 스스로 지식을 구축해 성능을 향상시키는 시스템이다. 딥러닝은 인간의 신경망을 모델화해 만든 알고리즘
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인공지능 윤리원칙 분류 모형 및 윤리 측정지표 개발과 신뢰성에 관한 연구. 성균관대학교. 박사학위 논문. Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 인공지능 알고리즘의 본질
2. 인공지능기술의 발전이 인권침해를 발생시키는 국내외 사례들
1) 사례1
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인공지능 시스템이 이 마음 이론을 구현할 수 있다면, 사용자와의 상호작용이 더욱 자연스럽고 효과적일 것이다.
셋째, 생성형 AI 모델은 확률적 알고리즘에 의존하여 추론을 수행하기 때문에 오류를 포함한 출력을 생성할 가능성이 있다. 모
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인공지능의 개념과 발전 과정 요약
인공 지능이라는 용어는 1956년에 만들어졌으며, AI는 증가된 데이터 볼륨, 고급 알고리즘, 컴퓨팅 성능 및 스토리지 개선 덕분에 더욱 대중화되었습니다.
1950년대 초기 AI 연구에서는 문제 해결 및 상징적
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인공지능의 발전에는 윤리적인 문제들이 동반될 것이다. 개인 정보 보호, 알고리즘의 투명성, 인공지능의 결정 프로세스에 대한 투명성 등이 중요한 고려사항이 될 것이다. 또한, 인공지능이 일부 작업을 대체함에 따라 사회적 불평등이 증가
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인공지능이 스스로 의미를 구조화하여 말하는 것이 아니라 이전 단어 다음에 올 다음 단어를 확률적으로 계산해 가장 그럴듯한 답변을 내놓는 알고리즘에 불과하다는 것을 의미한다. 실제로 ChatGPT는 답변해야 하는 내용이 길어질수록 문맥을
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A)하는데 약 33조원을 투자했다. 2014년에는 AI `알파고`를 개발한 회사인 영국 AI 기업 `딥마인드 테크놀로지`를 인수했다.
3) 리쇼어링으로 인한 개발도상국 실업률 증가
인간의 노동력이 필요 없는 공장은 낮은 임금을 찾아 개발도상국
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인공지능과 강인공지능. AI용어사전
채반석 (2016.03.17). 인공지능. 용어로 보는 IT 목차
1. 서론
2. 본론
1) 약한 인공지능과 강한 인공지능
2) 기계학습의 개념과 특징
3) 딥러닝 알고리즘의 개념과 특징
4) 인공지능 활용사례
3. 결론
4.
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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 La
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인공지능의 문제해결 능력은 특정의 형식화와 추론기구로부터가 아니고 시스템이 소유하고 있는 지식에 달려있다.
제 1기의 인공지능 연구 : 추론조직의 해명과 그 알고리즘 개발이 중심이 되었다
지식표현을 위하여 지식공학이라는 인공지
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