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Learning - Machine Learning with Deep Neural Network, NAVER LABS
LG 경제연구소 조용수 수석연구원. ‘똑똑한 기계들의 시대, 인공지능의 현주소’
곽동민, 박세원, 이한남 저, 2015.04.15., 「머신러닝에서 딥러닝까지」, 퍼플
김지원 외 4명, 2015, 다양한 딥러닝
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AI Now’의 공동 설립자인 케이트 크로포드가 ‘편향의 문제’를 주제로 진행한 기조연설이 큰 관심을 불러 일으킨 것은 학자들도 이런 문제를 인식하고 있다는 증거이다.
머신러닝과 인공지능에서 활용하는 대규모 데이터에 담길 수 있는 편
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러닝을 활용해 이력서 파일분석이나 잠금화면 콘텐츠 추천, 문자인식을 통한 문제풀이기능 등을 제공하고 있다.
5. 맺음말
현재 4차산업이 도입되고 있는 추세이고 벌써 인공지능 자동차와 파파고 아이폰의 시리, 겔럭시의 빅스비 등 많은 AI
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인공지능 플랫폼(General A.I. 1. 인공지능 플렛폼의 의미
1) 인공지능 플렛폼의 출현
2) 맞춤형 인공지능의 플렛폼
2. AI as a Service Platform (서비스 플랫폼으로서의 인공지능)
1) 인공지능의 진화
2) 기존 머신러닝 vs 딥러닝
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인공지능, 용어로 보는 IT, 채반석, 블로터, 2016.03.17
‘생성 AI’ 활용한 멀티미디어 라이브 공연 열린다, AI Times, 이주영 기자 2023.06.23.
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=151880
머신러닝, 두산백과 두피디아
딥러닝, 시사상식사전, 박문각
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인공지능의 역사적 고찰
2. 인공지능에 대한 고찰
3. 인공지능에 대한 주요 정책 및 동향
4. 금융권에서 인공지능의 사용
5. 인공지능의 한계 및 금융권에서의 AI를 활용한 신사업 개척
Ⅵ. 기대되는 성과, 시사점 및 정책 등 활용 방안
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인공지능 플렛폼의 의미
1) 인공지능 플렛폼의 출현
2) 맞춤형 인공지능의 플렛폼
2. AI as a Service Platform (서비스 플랫폼으로서의 인공지능)
1) 인공지능의 진화
2) 기존 머신러닝 vs 딥러닝
3) 인공지능의 플랫폼화
3. 주
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인공지능 비서 자비스의 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
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지능 기술의 정의 및 중요성
1.1. 인공지능 기술의 개요
인공지능(AI) 기술은 컴퓨터 시스템이 인간의 지능을 모방하여 학습, 추론, 문제 해결, 언어 이해 등 다양한 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술이다. AI는 머신러닝(기계학습), 딥러닝(
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인공지능(AI) 시대 주요국의 인재양성 정책 동향. 소프트웨어정책연구소 정책연구보고서.
김경훈, AI 국가 경쟁력 확보를 위한 중장기 로드맵 구축 연구, 정보통신정책연구원, (2021).
김의중, 알고리즘으로 배우는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝
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