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, 동국대학교 Ⅰ. 개요
Ⅱ. 신경망의 특성과 학습기능
Ⅲ. 신경망의 태동
Ⅳ. 신경망의 구조
Ⅴ. 신경망의 이용
Ⅵ. 신경망의 활용사례
1. Input
2. Filter1
3. Simulator
4. MLP1
5. Text1
6. Output1
Ⅶ. 향후 신경망의 전망
참고문헌
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신경망
6. 사례기준 추론 시스템
7. 퍼지 이론
8. 유전적 프로그래밍
9. 가상현실
4장. 전문가시스템과 신경망이론
1. 전문가시스템
2. 신경망 이론
5장. 인공지능의 문제점과 대응
6장. 인공지능의 향후전망
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1) 퍼지집합(Fuzzy Sets)
2) 퍼지숫자의 대수
3) 언어측정 변수
Ⅵ. 퍼지와 퍼지컴퓨터
Ⅶ. 퍼지와 진화연산 응용 사례
Ⅷ. 퍼지와 성과측정방법 비교
1. 재무적 관점
2. 고객관점
3. 내부적 관점
4. 혁신관점
Ⅸ. 결론
참고문헌
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전략
(1) 네이버의 '하이퍼클로바X' 계획
(2) 카카오의 코GPT를 활용한 서비스 론칭 예정
5. 인공지능의 미래와 전망
(1) 기계의 창작 능력과 생성형 인공지능의 역할
(2) 사람 중심의 AI 발전을 통한 긍정적인 변화의 가능성
6. 참고문헌
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미치는 영향연구. 지능정보연구. Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 빅데이터란
2. 빅데이터의 특징
3. 빅데이터의 장단점
1) 장점
2) 단점
4. 빅데이터의 합리적인 활용방안
1) 자원
2) 기술
3) 인력
5. 나의 의견
Ⅲ. 결론
참고문헌
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