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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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인공지능시대를 위해 시작해야 할 두 번째 고민, LG Business Insight, 2016.
김재필 외, 인공지능(AI), 완생이 되다, Issue&Trend 디지에코 보고서, 2016.
김진석, ‘약한’ 인공지능과 ‘강한’ 인공지능의 구별의 문제, 철학연구 제117집, 철학연구회, 2017
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인공지능이란
2. 인공지능으로 야기되는 사회적・산업적인 변화 그리고 개인의 변화
3. 인공지능 발달의 긍정적이면서도 부정적인 전망
4. 인공지능 발달과 미래산업의 과제
5. 인공지능 발달과 인류의 미래라는 철학적 고민
Ⅲ. 결
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지능 로봇으로 변했고 돌이킬 수 없는 새로운 시대를 열었다. 하지만 알파고는 바둑프로그램으로 인공지능 전체를 대변하는 것이 아니며 특히 영화에 나오는 인공지능에 근접한 것도 아니다.
다만 알파고의 머신 러닝 알고리즘은 활용도가
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1. 문제 발생 장소 : Ford 자동차 제조사
2. 문제 발생 공정 : 엔진 상태 검사 공정
3. 문제 발생 내용 :
1) 자동차에서 엔진 이상 여부를 검사하기 위해 엔진을 들어내는 것은 큰 손실 발생
2) 고도로 숙련된 작업자만 엔진 이상여부를 판
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1. 문제 발생 장소 : 자동차 부품사 CNC 가공 공정
2. CNC 가공이란 :
1) CNC 시스템을 사용하여 회전하는 작업물을 절삭하는 공정
2) 정밀하고 복잡한 형상을 가진 부품을 가공할 수 있어 다양한 산업 분야에 사용 됨
3. 문제 발생 내용 :
1) CN
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1. 문제 발생 장소 : 음향 기기 제조업체
2. 문제 발생 공정 : 오디오 검사 공정 (노이즈, 무음 등 불량 검출)
3. 문제 발생 내용 :
1) 현재 사람이 직접 청각으로 검사한다.
2) 최소 3개월 이상의 숙련공 필요 (검사 인력 한계에 의한 생산 Capa
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인공지능이 사용자 평가에 미치는 영향, 한국심리학회지, 2019.
한국정보화진흥원, 사회 속의 인공지능, 2019. 1. 인공지능이란?
2. 인공지능의 역사
3. 인공지능의 핵심 기술
1) 머신러닝
2) 딥러닝
4. 인공지능의 장단점
1) 인공지능의
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인공지능과 딥러닝-인공지능이 불러올 산업 구조의 변화와 혁신』. 서울: 동아엠엔비, 2015.
조충호 편저(2010), 인공지능 개론, 서울: 홍릉과학 출판사
금융보안원, “머신러닝 개요 및 활용 동향 금융권 인공지능을 위한 머신러닝과 딥러닝”,
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인공지능(Artificial Intelligence), ⑤머신러닝(Machine Learning), ⑥딥러닝(Deep Learning)이 무엇인지 자세히 설명하시오.
1) 데이터 과학(Data Science)
2) 데이터 애널리틱스(Data Analytics)
3) 데이터 분석(Data Analysis)
4) 인공지능(Artificial Intelligence)
5) 머신러
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