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모두의인공지능2024.10.011. 인공지능의 개요 1.1. 지능의 정의 지능이란 추론, 합리적인 생각, 판단, 의견 등을 포함하는 개념이다. 지능은 사물을 이해하고 학습하며 문제를 해결할 수 있는 능력을 의미한다. 인간은 일반적으로 지능이 있는 대표적인 생물체로 여겨지지만, 개나 고양이와 같은 다른 동물들 또한 어느 정도의 지능을 가지고 있다고 볼 수 있다. 그렇다면 과연 인공물인 기계나 로봇도 지능을 가진다고 볼 수 있을까? 이에 대한 논의가 오랫동안 이어져왔다. 일반적으로 지능을 판단하는 기준으로 제시되는 것이 바로 튜링 테스트이다. 튜링 테스트는 기계...2024.10.01
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모두의 인공지능2024.09.131. 인공지능의 개념 1.1. 지능이란 무엇인가 지능이란 무엇인가는 대단히 복잡한 주제이다. 지능은 추론, 문제 해결, 학습, 지각, 언어 이해 등의 능력을 포함하는 상위 정신 과정이다. 인간 지능은 이러한 다양한 능력의 복합체로 이루어져 있으며, 그 구체적인 정의와 평가 기준에 대해서는 학자들 사이에서 여전히 논란이 있다. 개는 문제를 해결하고 새로운 기술을 습득할 수 있으므로 지능이 있다고 볼 수 있다. 그러나 돌과 같이 환경과 단순히 반응하기만 하는 무기물은 지능이 없다고 할 수 있다. 따라서 지능의 유무를 판단하는 기준은...2024.09.13
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경사하강법과 딥러닝2024.11.251. 딥러닝 모델링 성능 향상 기법 1.1. 연속형 모델 손실함수 1.1.1. 손실함수 손실함수는 신경망 모델의 예측값과 실제값 간의 오차를 정량화하는 척도이다. 이는 신경망 모델의 성능을 평가하고 학습을 진행하는 데 필수적인 요소이다. 적절한 손실함수를 선택하는 것은 모델 성능 향상을 위해 매우 중요하다. 연속형 모델의 경우, 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)가 가장 일반적으로 사용되는 손실함수이다. MSE는 예측값과 실제값의 차이를 제곱하여 평균한 값으로, 모델의 예측 정확도를 최대화하도록 학습을...2024.11.25
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머신러닝2024.11.081. 머신러닝 (Machine Learning) 개요 1.1. 머신러닝의 정의와 역사 머신러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습 능력을 부여하는 연구 분야이다. 이 기술은 컴퓨터 게임 및 인공 지능 분야의 개척자이자 미국 IBM 직원인 Arthur Samuel이 1959년에 최초로 사용한 용어이다. 사무엘은 이를 "명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습 능력을 부여하는 연구 분야"로 정의했다. 기계 학습 연구는 인공 지능, 통계 및 최적화 연구와 밀접한 관련이 있어 종종 구분하기 어려울 정도로 그 분야들이 서...2024.11.08
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미래정보기술의이해2024.10.151. AI 기술에 대한 이해 1.1. AI의 정의와 종류 AI의 정의와 종류는 다음과 같다. 과거에는 '인공지능'이라 하면 '로보캅, 터미네이터, 매트릭스, AI, 아이로봇' 등의 공상과학 영화 속 이야기가 먼저 떠오를 정도로 현실감이 없는 개념이었다. 그러나 최근에는 'Her, 트레센던스' 등의 영화에서처럼 인간의 지능과 감성을 가진 인공지능 로봇들의 이야기가 다뤄지고 있다. 이처럼 공상과학 분야에 머물러 있던 인공지능은 이제 산업용 로봇, 일상 생활 속 다양한 제품과 서비스에서 쉽게 찾아볼 수 있는 기술이 되었다. 인공지...2024.10.15
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사물인터넷 이해2024.12.141. 신기술 개요 1.1. 딥러닝(Deep Learning) 1.1.1. 딥러닝의 개념과 의미 딥러닝은 스스로 학습하는 컴퓨터로 컴퓨터가 사람처럼 스스로 학습·추론·소통할 수 있는 인공지능 기술을 의미한다. 딥러닝은 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술로, 많은 데이터를 분류하고 같은 집합들끼리 묶어 상하의 관계를 파악하는 기술이다. 딥러닝 기술을 적용하면 사람이 어떤 정보를 받아들일 때 거대한 뉴런 네트워크가 가동되어 인지·판단하는 것과 같이 컴퓨터가 스스로 인지·추론·판단할 수 있게 된다. 1942년 미국 의...2024.12.14
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기하 의학 탐구2024.10.201. 프랙탈과 자연에서의 응용 1.1. 동기 및 목적 프랙탈이 기하학적인 구조와 연관도 있고 현대물리와 수학에서 빼놓을 수 없는 개념이다. 그만큼 중요한 만큼 한번쯤은 탐구해볼 가치를 느끼고 탐구를 하게 되었다"프랙탈은 자기유사성이라는 특성을 지닌 복잡한 기하학적 구조를 말한다. 프랙탈은 자연계에서 자주 발견되며, 그 구조는 수학적 원리를 통해 설명될 수 있다. 이 보고서에서는 프랙탈의 정의와 특징, 그리고 자연에서의 응용 사례를 살펴봄으로써 프랙탈이 자연의 복잡성을 이해하는 데 중요한 수학적 도구라는 것을 보여주고자 한다. 1....2024.10.20
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딥러닝2025.06.061. 딥러닝 개요 1.1. Teachable Machine을 이용한 머신러닝 모형 구축 Teachable Machine은 구글에서 개발한 머신러닝 툴로, 이를 활용하여 손쉽게 자신의 머신러닝 모형을 만들 수 있다. 먼저 구글 이미지에서 '귀멸의 칼날'이라는 애니메이션 주인공 4명의 사진을 각각 10장씩 수집하였다. 이를 Teachable Machine의 입력값으로 사용하여 학습을 진행하였다. 학습 설정은 에포크 50, 배치 크기 16, 학습률 0.001로 진행하였고, 결과를 검증하기 위해 4장의 테스트 이미지를 활용하였다. 그...2025.06.06
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미적분 생명2024.11.291. 화학반응과 미적분 1.1. 화학반응의 속도와 미적분 우리 일상생활에서는 주변에서 일어나는 많은 화학반응을 볼 수 있다. 연소반응, 음식물을 익히는 과정, 빵을 굽는 등의 화학반응이 대표적이다. 이러한 화학반응은 우리에게 익숙하여 화학반응임을 인지하지 못하고 지나치는 경우가 많다. 그러나 우리 몸속에서도 끊임없이 화학반응이 일어나고 있는데, 이러한 화학반응에서 미적분의 개념이 활용된다는 사실은 흥미롭다"." 화학반응의 속도는 일정한 시간 동안의 농도 변화량을 시간으로 나눈 값으로 정의된다. 예를 들어, 포도당의 분해 반응을 ...2024.11.29
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프랙탈 자연2025.04.011. 서론 1.1. 프랙탈의 정의와 특성 프랙탈은 작은 구조가 전체와 비슷한 형태로 끝없이 되풀이 되는 구조이다. 프랙탈은 비규칙적, 비대칭적 구조를 가질 수 있으며 규칙성/비규칙성, 단순성/복잡성, 다양성/일관성들의 대조적인 특성들이 상호보완적으로 공존한다. 또한 프랙탈은 자기유사성 혹은 자기 불변성을 가진다. 우주는 곧 자연이고 자연은 곧 인간이다. 빅뱅으로 탄생된 우주에서 볼 수 있는 프랙탈은 자연과 밀접한 관계가 있다. 우리는 우주의 일부이며, 프랙탈을 통해 우주, 자연, 그리고 우리 자신을 이해할 수 있다. 우주 속의...2025.04.01
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