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인공지능의 개요
제2장 문제풀이
제3장 탐색에 의한 문제풀이
제4장 게임트리
제5장 지식과 인공지능
제6장 논리에 의한 지식표현
제7장 퍼지이론
제8장 컴퓨터 시각과 패턴인식
제9장 기계학습
제10장 신경회로망
제11장 심층학습
* 각 장별 출
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인공지능의 개요
제2장 문제풀이
제3장 탐색에 의한 문제풀이
제4장 게임트리
제5장 지식과 인공지능
제6장 논리에 의한 지식표현
제7장 퍼지이론
제8장 컴퓨터 시각과 패턴인식
제9장 기계학습
제10장 신경회로망
제11장 심층학습
* 각 장별 출
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인공지능을 위한 자연언어처리
음성인식, 형태소분석, 통사분석, 의미분석
언어이해 인공지능
자연언어처리를 위한 인공지능
형태론, 구문론, 의미론, 화용론적 언어지식 지식표현
지식의 습득 기계학습 (대규모의 말
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인공지능이 주를 이루고 있지만, 기술이 점차 발전하면 자발적인 사고를 할 수 있는 강한 인공지능이 등장하게 될 것이다. 인간이 컴퓨터가 학습하기 위한 데이터를 일일이 제공하여야 했던 기계학습의 한계를 넘어서기 위해 인간의 신경망
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지능정보연구/2018
2. 초등학생 인공지능 윤리 의식 척도 개발/이혜령/한국인공지능윤리학회/2023 Ⅰ.서론
Ⅱ.본론
1. 인공지능이란
2. 인공지능의 분류
3. 기계학습
4. 딥러닝 알고리즘
5. 활용분야
Ⅲ.결론
Ⅳ.참고문
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학습자에게 미치는 영향
4.3 교육자에게 미치는 영향
4.4 교육 시스템에 미치는 영향
5. 챗GPT의 부작용 및 문제점
5.1 개인정보 유출 위험
5.2 허위 정보 생성 및 확산
5.3 윤리적 문제와 사이버 범죄
6. 챗GPT의 잠재적 기회
6.1 개인화된 학
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인공지능이 사람이 알아들을 수 없는 자신만의 언어를 발명해 다른 AI와 소통하기 시작했다. AI가 새로운 언어로 소통하기 시작하자 당황한 개발자들은 해당 AI의 작동을 일단 중지시켰다. 작년 7월 29일 <캘리포니아 글로벌 뉴스>에 따르면
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인공지능이란 기술은 꿈도 못 꾸는데 체스로 인간을 이기는 경지까지 도달하였다. 특히 로봇분야 같은 경우 잠재 가능성은 가히 무궁무진하다. 만화 속에서만 나왔던 거대 로봇은 언잰가 전장에 투입될지 아무도 모른다. 과학 기술은 자꾸 발
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지능이론에서는 학생의 프로파일 상에 나타난 개인의 강점과 약점 중에서 강점에 기초를 두고 개인의 교육계획이 수립되어야 한다고 주장한다. 다중지능이론에서는 어떠한 지능이 높은 학생은, 어떠한 학습상의 특징이 있기 때문에, 어떠한
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학습의 차이점
<표 Ⅱ-3> 협동학습과 전통 조별학습의 차이점
<표 Ⅱ-4> JigsawⅢ 모형에 의한 수업절차
<표 Ⅱ-5> 점수에 따른 소그룹 보상법
<표 Ⅱ-6> 자율적 협동학습 모형
<표 Ⅲ-1> 대상 학생들의 지능 및 읽기 수준
<표 Ⅲ-2> 대상 학생들의
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(사)한국인공지능협회에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
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(사)한국인공지능협회에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
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(사)한국인공지능협회에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
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(사)한국인공지능협회에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
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(주)인공지능팩토리에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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1.주요 연구(관심)분야 또는 희망전공
저는 인공지능(AI) 및 기계학습 분야에서 특히 딥러닝과 자연어 처리(NLP) 기술에 관심을 두고 있습니다. 이 두 가지 분야는 최근 기술 혁신의 중심에 있으며, 다양한 산업에서 실용적 응용이 활발히 이루어
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기계학습 이론”과 “딥러닝 구조의 이해”를 가장 중점적으로 배우고 싶습니다. 이 두 과목은 인공지능의 기초부터 심화까지 체계적으로 이해하는 데 핵심적이며, 제가 장기적으로 진행하고 싶은 연구에 필요한 기반이기 때문입니다. 특히
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1.주요 연구(관심)분야 또는 희망전공
저는 컴퓨터학부에서 인공지능(AI) 및 기계학습(Machine Learning)에 대한 깊은 관심을 가지고 있으며, 특히 딥러닝(Deep Learning)과 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에 대해 연구하고자 합니다. AI는 여
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인공지능, 로보틱스, 바이오센서, 스마트그리드 등 다양한 융합 분야로 확장되고 있음을 고려하여, AI 프로그래밍, 기계학습, 딥러닝 등의 과목도 교차 수강하거나 비교과 활동으로 보완할 계획임을 말씀드리고자 하는 바입니다.
(4) 비교과 활
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대량의 센서 데이터를 처리하고, 이를 통해 발생할 수 있는 고장 예측 모델을 인공지능 기술을 통해 구축하여, 사전 대응을 가능하게 할 수 있도록 할 것입니다. 저는 기계학습(ML) 알고리즘을 활용해, 데이터를 기반으로 고장 가능성을 분석하
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