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1. AI 관련동향
1) AI란 무엇인가
1.1) 머신러닝 1.2) 딥러닝
2) AI발전과정
2. AI의 현재와 미래
1) 현재사회에서의 AI
2) 미래사회에서의 AI
3. AI와 관련된 윤리적/철학적 문제
4. 공학도로서 보는 AI
5. 참고문헌
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대)
1세대 모델을 통하여 수집되는 각종 생육 환경 및 사양 관련 빅데이터와 체내 삽입 혹은 체외 설치되는 소형 생체칩, 열화상 장치 등을 이용하여 획득될 수 있는 각종 개체별 생체 데이터를 기반으로 머신러닝, 딥러닝 등과 같은 인공지능
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방송통신대 가족건강간호학, 방송대 가족건강간호학, 2019학년도 가족건강간호학 출석대체
1. 서 론
2. 본 론
1) 프리드만 사정도구 사용
① 프리드만 가족사정도구에 따라 사정 시작
사회문화적 요인에 대한 사정
환경 요인에 대한 사정
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(unsupervised)학습, 그리고 강화(reinforcement)학습이 그것이다.
머신 러닝은 현재 대부분의 분야에서 활용되고 있으며, 질병의 진단과 같은 생물 정보학, 정보 검색, 음성 인식, 자동 번역과 같은 자연어 처리, 컴퓨터 시각, 가상 현실과 같은 컴퓨
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. 모든 상황에서 똑같이 성공적인 결과를 만들어내는 마케팅 방법론은 없기 때문에 데이터 기반 마케팅처럼 데이터의 양이 많아질수록 편향성 또는 왜곡이 줄어들며 객관성과 대표성이 높아지는 방식은 기업에 매우 유용하다
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대학교 대학원, 2022. 서울
임정현. \"다차원 특징 선택을 이용한 다중 모델 기반 조건부 머신러닝 기법.\" 국내박사학위논문 국민대학교, 2022. 서울
이상길. \"딥러닝 알고리즘을 이용한 자동차 현가장치 부품 수요예측 모델에 관한 연구.\" 국내
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대학교 대학원 논문, 2018.
조성준강석호, 머신러닝(인공지능)의 산업 응용, IE매거진 제23권 제2호, 대한산업공학회, 2016.
하대권성용준, 선택에 관여하는 인공지능이 사용자 평가에 미치는 영향, 한국심리학회지, 2019.
한국정보화진흥원, 사회
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머신러닝 즉 기계 학습이라는 용어의 뜻은 단지 프로그램 스스로가 학습을 한다는 의미입니다. 보다 일반적으로 표현한다면 일종의 자동화된 데이터 분석 방법이라고 할 수 있습니다. 머신 즉 프로그램이 데이터를 바탕으로 스스로 학습하고
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머신러닝 및 딥러닝 기술을 활용하여 복잡한 주행 상황에서 의사 결정을 내립니다. 이 알고리즘은 차량이 과거의 주행 데이터를 기반으로 학습하고, 새로운 상황에 적응할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 차량은 다양한 교통 상황에서의 경
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대한 통계적 기법 도입고 새로운 통계 분석을 활용하여 경쟁력 제고에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 할 필요가 있다.
4. 참고문헌
1) 안경민. \"통계적 매칭과 머신러닝 앙상블 기법을 활용한 기업혁신 및 경영성과 예측 모형 개발.\" 국내
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