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인공지능 자동차와 파파고 아이폰의 시리, 겔럭시의 빅스비 등 많은 AI가 우리의 삶에 가깝게 다가오고 있다.
책에서도 나왔고 세계에서 논란이 되었었던 알파고와 이세돌의 바둑 경기를 봐도 AI의 발전이 벌써 많이 진행되었다는 것을 느낄
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인공지능이 단순히 문제 해결 도구에서 벗어나, 인간과의 상호작용을 통해 보다 자연스럽고 실용적인 방식으로 발전하는 방향으로 나아가고 있다.
1) 주요 기술
딥러닝(Deep Learning)은 인공지능의 핵심 기술로 자리 잡았다. 딥러닝은 대규
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구지원이 가시화 되고 있다. 딥러닝에 의한 판단과 의사 결정 결과에 대해 인간이 이해할 수 있는 방법으로 설명을 할 수 있는 기능은 그동안 딥러닝 방식의 인공지능에 대해 가장 강하게 제기되던 비판 중 하나였다. 과거 규칙과 지식 기반이
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인공지능 개발자들이 갖춰야 할 책임의식
인공지능의 데이터 편향성 등의 문제로 인해 인공지능이 특정 소수 민족이나 인종을 차별하는 경향이 발견된 사건들이 있었다. 이러한 문제는 인공지능이 어떻게 학습하고 결정하는지에 따라 발생
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었을 경우 사람들은 인공지능을 완벽하게 신뢰 할 가능성이 높고 이는 인공지능의 오작용이 일어났을 때 인간에게 막대한 피해를 입힐 수 있다는 것이다. ‘인공지능의 오작용’은 ‘윤리적 문제’에서도 말 할 수가 있는데, 요새 인공지능
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인공지능 딥러닝 분야에서 가장 중요한 역량은 무엇인가요?
기본 개념과 수학적 이해, 데이터 처리 능력, 모델 설계 및 최적화 능력이 핵심입니다. 이론과 실습을 균형 있게 익히고, 문제 해결에 창의적으로 접근하는 자세도 중요합니다. 더불
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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 기계학습 이론에서는
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인공지능이 단순한 계산 도구를 넘어 인간과 사회의 문제를 함께 해결할 수 있는 중요한 동반자가 될 수 있다고 믿고 있는 지원자 ○○○입니다.
학부 과정에서는 수학과 프로그래밍 기초를 토대로 머신러닝과 딥러닝을 학습하며 작은 프로
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인공지능 관련 교과목(‘딥러닝 이론과 실제’, ‘고급 머신러닝’, ‘인공지능 모델의 응용’)을 이수하여 이론적 기반을 강화하고자 합니다. 이후 의료 데이터를 다루는 병원 또는 산업체와의 산학협력 프로젝트에도 적극 참여하여 실증적
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인공지능학과에서의 연구 계획은 주로 세 가지 주요 분야로 나뉘어집니다. 첫째, 기계 학습 및 딥러닝 기술의 발전입니다. 저는 이미지 인식 및 자연어 처리 분야에 특히 관심이 있으며, 이를 통해 AI 기술의 최신 트렌드와 발전 방향을 탐구하
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