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김대식의 인간대 기계2024.09.211. 인간과 기계의 공존 1.1. 인공지능의 발전과 도전 1.1.1. 역사적 배경 인공지능의 역사적 배경은 1950년대 앨런 튜링의 논문 '계산 기계와 지능'에서 시작된다. 튜링은 기계가 인간처럼 생각할 수 있는지에 대한 질문을 던졌으며, 이를 테스트하기 위한 튜링 테스트를 제안했다. 이후 수십 년간 인공지능 연구는 꾸준히 진행되었지만, 초기의 기대와 달리 큰 성과를 거두지는 못했다. 그러나 21세기에 들어서면서 컴퓨팅 파워의 비약적인 발전과 빅데이터의 등장으로 인공지능은 급속도로 발전하기 시작했다. 특히, 딥러닝 기술의 발...2024.09.21
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인공지능수학 수행2024.08.161. 서론 1.1. 인공지능과 수학의 관계 인공지능과 수학의 관계는 매우 밀접하다. 수학은 인공지능 발전에 있어 핵심적인 역할을 해왔으며, 인공지능을 구현하고 활용하는데 필수적인 기반이 되고 있다. 인공지능의 발전과정을 살펴보면 수학이 어떻게 기여했는지 확인할 수 있다. 인공지능의 기원이 되었던 논리 회로와 퍼셉트론 모델은 수학적 원리를 바탕으로 설계되었다. 특히 집적 회로 기술에서 논리 기호의 적용 과정에 수학이 필수적이었다. 이후 기계학습과 딥러닝 알고리즘의 발전에도 선형대수학, 최적화 이론, 통계학 등의 수학적 기반이 핵...2024.08.16
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인공지능수학 수행평가 알려줘2024.08.171. 서론 1.1. 인공지능과 수학의 관계 인공지능과 수학의 관계는 매우 밀접하다. 인공지능은 다양한 수학적 기법과 개념을 활용하여 구현되며, 수학은 인공지능의 발전에 중요한 역할을 하고 있기 때문이다. 인공지능의 근간을 이루는 대표적인 수학적 개념들로는 선형대수, 확률과 통계, 최적화, 미분 등이 있다. 선형대수학은 인공신경망과 같은 핵심 인공지능 모델의 기반이 되며, 확률과 통계는 기계학습과 딥러닝 알고리즘의 토대가 된다. 또한 최적화 이론은 인공지능 모델의 성능을 개선하는데 활용되고, 미분 계산은 역전파 알고리즘 등 학습...2024.08.17
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인공지능의 미래2024.08.161. 서론 1.1. 인공지능의 정의와 시작 인공지능(Artificial Intelligence)은 인간의 지능적 사고 및 행동을 모방한 컴퓨터 프로그램이다. 즉, 인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기 개발 등을 컴퓨터도 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야로서, 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것을 인공지능이라고 말하고 있다. 인공지능에 대한 아이디어는 컴퓨터가 발전하면서 자연스럽게 떠오르게 되었다. '언어를 사용할 수 있고, 추상과 개념을 형성할 수 있는 기계...2024.08.16
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인공지능2024.09.091. 인공지능 AI 정의 및 유형 1.1. 인공지능의 개념 인공지능(AI)이란 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야로, 시스템에 의해 만들어진 지능, 즉 인공적인 지능을 의미한다. 이러한 인공지능은 인간에게 가져다 줄 편리함과 효율성을 위해 컴퓨터에 인간과 같은 지능을 실현하기 위한 시도 및 일련의 기술이다. 과거에는 인공지능의 개념이 단순히 기계가 사람의 지능을 모방하는 것으로 여겨졌으나, 최근에는 인간의 사고와 지적 능력을 컴퓨터 상에서 구현하고자 하는 기술적 노력을 의미한다. 즉, 인공지능은 기계나 컴퓨터 시스템이 사람과 ...2024.09.09
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조선대 알고리즘2024.10.121. 서론 3차 산업혁명 이후 사이버범죄가 점차 증가하고 있으며, 정보기술(IT)의 발전에 따라 보안 문제가 대두되면서 해킹범죄가 많이 발생하고 있다. 4차 산업혁명으로 인해 더욱더 많은 해킹범죄가 발생할 것으로 예상된다" 2. 4차 산업혁명 2.1. 정의 4차 산업혁명은 3차 산업혁명 이후 소프트웨어와 로봇기술, 인공지능, 생명과학이 발전함에 따라 사물과 지능정보기술의 결합으로 인해 경제·사회에 변화를 일으킨 차세대 산업혁명이다. 즉, 3차 산업혁명 이후 정보기술(IT)의 발달과 더불어 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 빅...2024.10.12
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미적분2024.10.141. 인공지능과 최적화 1.1. 인공지능의 딥러닝과 경사하강법 인공지능의 딥러닝에는 '경사하강법'이 이용된다. 경사하강법은 인공지능이 빅데이터를 학습하는 방법으로, 손실함수를 미분하여 기울기의 절댓값이 작아지는 방향으로 그 지점을 옮겨 손실함수의 최솟값을 구하는 기법이다. 인공지능에서 사용하는 함수는 파라미터가 많기 때문에 매우 복잡하므로, 주로 '편미분'을 사용한다. 편미분은 변수 각각의 기울기를 계산하여 방향이 있는 기울기 벡터를 얻는 것이다. 기울기 벡터의 크기가 클수록 기울기 값이 크며, 이는 최솟값에 가까움을 의미한다...2024.10.14
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파이썬으로 배우는 인공지능수학2024.10.111. 퍼셉트론과 인공지능의 역사 1.1. 퍼셉트론의 탄생과 한계 퍼셉트론(Perceptron)은 1958년 미국의 심리학자 프랭크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)에 의해 개발된 인공 신경망의 초기 모델이다. 퍼셉트론은 인간의 뇌에서 작동하는 뉴런의 기초적인 기능을 모사한 것으로, 입력값과 가중치의 선형 조합을 통해 출력값을 계산하는 알고리즘이다. 이러한 퍼셉트론의 등장은 인공지능 역사에 있어 중요한 이정표가 되었다. 로젠블라트는 퍼셉트론 개념을 바탕으로 단순한 패턴 인식 문제를 해결할 수 있는 기계를 개발했다. 퍼셉트...2024.10.11
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기하공차 교수자료2024.10.101. 서론 1.1. 금속 가공의 필요성 인간이 살아가면서 일상생활에 다양한 도구와 제품을 사용하고 이를 구성하는 것은 가공된 금속이다. 아주 간단한 것에서부터 복잡한 물건까지, 시계, 카메라 등과 같이 정밀하고 작은것에서부터 선박, 항공기, 자동차와 같은 큰 것에 이르기까지 문명의 발전 속도에 따라 금속을 가공한 물건은 점점 복잡하고 다양해지고 있다. 금속은 매우 단단하여 복잡한 형상을 만들고 가공하기 어렵기 때문에, 금속을 깎거나 구멍을 뚫고 연마하기 위한 기계가 바로 공작기계다. 따라서 주축회전속도 또는 이송속도를 고속화하고 ...2024.10.10
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딥러닝2024.09.291. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 개요 1.1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계는 매우 밀접하다. 인공지능은 기계가 인간의 지적 능력을 모방하여 학습, 추론, 문제 해결 등의 지적 활동을 수행하는 것을 의미한다. 이 인공지능의 영역 안에 머신러닝과 딥러닝이 포함되어 있다. 머신러닝은 데이터를 활용하여 스스로 학습하고 예측하는 기술로, 알고리즘을 통해 데이터에서 패턴을 찾아내어 문제를 해결한다. 예를 들어 개와 고양이의 사진을 분류하는 데 있어 기존의 인공지능은 개와 고양이의 특성을 프로...2024.09.29
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