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전략
4. AI 인프라 구축 정책
5. 모두의 AI 프로젝트
6. AI 인재 양성 정책
7. AI 관련 법제도 정비
8. AI 산업 육성 정책
9. 국제 협력 및 글로벌 전략
10. 정책 추진 체계와 거버넌스
11. 기대 효과와 과제
12. 결론
13. 참고문헌
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부 다 그렇지는 않을 것이라 생각하고, 지방에서 인강으로 공부하는 아이들을 안심시키고, 위로해주고자 하셨던 말이라고 생각하지만, 우리 교육도 이러한 문제가 전혀 가지고 있지 않는 것은 아니라고 생각한다. 아이들이 지식의 의미를 이
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프로젝트
ㅇ 구글은 팀을 굉장히 중요하게 생각한다. 요즘 부족한 것은 돈이 아니라 훌륭한 팀이라고 한다. 2012년부터 2015년 여름까지 4년에 걸쳐 구글이 수행한 프로젝트 “아리스토텔레스”는 “전체는 부분의 합보다 크다”는 아리스토텔
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인공지능(AI; ARTIFICIAL INTELLIGENCE) 기술은 21세기 초반에 가장 기대되는 산업이다. 일본의 경우 이른바 제 5 세대 컴퓨터 개발 프로젝트라 하여 1982년부터 인공지능기술을 지원할 하드웨어와 소프트웨어의 개발에 박차를 가하고 있다.
그렇다면
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프로젝트는 인공지능이 얼마나 복잡한 전략 게임을 이해하고 이길 수 있는지 보여주었다. 자율주행차는 인공지능이 실제 세계에서 안전하게 작동하면서 인간의 운전 능력을 모방할 수 있음을 보여주었다. 지능형 로봇은 물리적 환경을 조작
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사용에 있어 인간 중심적 가치를 유지하는 것이 중요합니다. 기술이 인간의 자율성, 존엄성, 복지를 증진하는 방향으로 발전하도록 하는 윤리적 가이드라인과 사회적 합의가 필요합니다.
8.3 마무리
챗GPT의 등장은 인공지능 기술의 새로운 장
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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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인공적으로 조성한 숲을 말한다.
“공원녹지”라 함은 쾌적한 도시환경을 조성하고 시민의 휴식과 정서함양에 기여하는 공원, 녹지, 공공공지, 하천, 유수지, 저수지, 그 밖의 식생공간 등을 말한다. [1] 기업도시의 개요
1. 기업도시의
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인공신경망
4. 모형의 평가
10강. CRM전략의 수립
1. 고객전략으로서의 CRM
2. 전사적 crm 전략수립단계
3. CRM 프로세스 전략 프레임워크
11강 CRM 중심의 마케팅 전략
1. 기존 마케팅 vs CRM 중심의 마케팅
2. 캠페인 관리
3. 로열티 프로그램
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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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해 문제 해결과 갈등 조정 경험을 쌓고자 노력해왔습니다.
한 예로, 학부 시절 소속된 인공지능 동아리에서 대규모 팀 프로젝트를 진행할 때 팀원 간 역할 분담을 두고 의견 충돌이 있었던 적이 있습니다. 일부 팀원들은 알고리즘 구현에만 집
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인공지능을 통해 사람들의 삶의 질을 향상시키고 싶은 목표를 가진 지원자입니다. 학부 시절, 데이터 기반 사고와 문제 해결 능력을 키우기 위해 컴퓨터공학과 수학을 복수전공하며 다양한 머신러닝 프로젝트를 진행했습니다. 특히 졸업 프
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프로젝트 발굴 및 교육 과정 연계
-기업 멘토링 및 인턴십 프로그램 개발
셋째, 인공지능 기술의 윤리와 사회적 영향에 대한 교육을 강화하겠습니다.
편향성, 보안, 프라이버시 등 윤리적 문제를 다루고 기술의 사회적 영향을 종합적으로 고
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프로젝트에 참여하여 글로벌 교육 혁신 동향을 반영한 융합교육 모델을 개발하고, 국내외 교육 현장에 적용할 방안을 모색하겠습니다. 이러한 활동을 통해 국내 교육계의 국제 경쟁력 강화에 기여하겠습니다.
일곱째, 인공지능 윤리 및 데이
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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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