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경우
인간처럼 대화하며 인간을 돕고, 인간을 위해 악과 싸우는 모습을 보여주기도 합니다. (나중에 육체까지 가지게 되죠) 1.인공지능이란
2.인공지능의 기술
3.머신러닝
4.딥러닝
5.인공지능의 활용 및 구현
6.인공지능의 발전
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로 특히 딥러닝에서 사용된다. 경사하강법과 역전파는 상호보완적 관계로 볼 수 있는데, 즉, 역전파를 통해 각 가중치에 대한 기울기를 구한 후 경사하강법을 통해 그 기울기를 사용하여 가중치를 업데이트한다.
따라서 역전파는 기울기를 계
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러닝에 대한 관심도 증가하였다.
Ⅲ. 서론
우리나라 원격교육의 발달과정을 요약해보면 1950대에 국내 원격교육이 처음 도입되었으며 1970년대에는 제도권 차원의 원격교육 본격화(방송통신대학교)되었고 2000년대에는 사이버 대학이 설립되었
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인공지능의 역사
3. LLM(Large Language Model; 대규모 언어 모형)
4. LMM(Large Multimodal Model; 대규모 멀티모달 모형)
5. Deep Learning과의 관계
1) 딥러닝과 LLM의 관계
2) 딥러닝과 LMM의 관계
3) 결론
6. 본인의 의견
7. 참고문헌(APA 양식에 맞추어서 작성)
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대 주요국의 인재양성 정책 동향. 소프트웨어정책연구소 정책연구보고서.
김경훈, AI 국가 경쟁력 확보를 위한 중장기 로드맵 구축 연구, 정보통신정책연구원, (2021).
김의중, 알고리즘으로 배우는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 입문. 위키북스,
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대하여 조사하여 서술하였다.
II. 본 론
1. 인공지능의 개념
인공지능의 개념은 1940년대부터 등장하였지만, 2000년대에 들어서 본격적으로 인공지능이 실생활에 적용되기 시작하였다. 특히 ‘머신러닝(Machine learning)’과 패턴인식 기술, ‘딥
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통신 프로토콜은 단순히 빠른 속도와 넓은 대역폭을 제공하는 것을 넘어서 더욱 지능적이고 자율적인 네트워크 관리 능력을 갖출 것입니다. 인공지능과 머신러닝의 통합을 통해 네트워크는 자체적으로 최적의 통신 경로를 선택하고 장애를
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방송자는 기업과의 파트너십을 통해 경제적 안정성을 확보할 수 있으며, 이는 지속 가능한 방송 활동으로 이어질 것이다. 마지막으로, 지속적인 자기 개발과 변화하는 트렌드에 대한 민감성을 유지하는 것이 중요하다. 1인 방송 시장은 빠르
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머신러닝의 발전과 함께 더 나은 성능의 회로 설계가 이루어질 것으로 기대된다. 통합적 접근 방식이 여전히 진화하는 이 시점에서, 4비트 덧셈기 회로 설계는 아날로그와 디지털 기술의 융합이 이루어지는 중요한 사례로 남아 있다. 이러한
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대체와 새로운 형태의 서비스 산업 창출을 예고한다. 사람의 삶이 더 편리해지는 동시에 일자리의 변화가 불가피할 것이다. 정보통신 기술에서는 IoT(사물인터넷)의 확산이 주목받았다. 이 기술은 데이터 수집과 연결성을 통해 스마트 시티와
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