총 70개
-
정보통신 기술을 활용한2024.10.301. 사물인터넷(IoT) 1.1. IoT의 정의와 필요성 사물인터넷(IoT)의 정의와 필요성은 다음과 같다. 사물인터넷(Internet of Things, IoT)이란 모든 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결시키는 기술을 의미한다. 즉, 사람, 사물, 공간, 데이터 등 모든 것이 서로 유무선 통신 및 네트워크 기술로 연결되어 상호 간에 정보를 생성하고, 수집하고, 공유하며, 활용하여 지능적이고 초연결화된 인터넷 환경을 만드는 기술이다. 전통적인 인터넷이 사람 간의 정보 교류였다면, 사물인터넷은 사물 간의 정보 교류...2024.10.30
-
미적분의 쓸모2024.11.281. 미적분의 활용과 가치 1.1. 미적분의 필요성과 활용 분야 1.1.1. 일상생활에서의 미적분 활용 일상생활에서의 미적분 활용은 매우 다양하다고 할 수 있다. 먼저 일상생활에서 흔히 접하는 과속 단속 카메라의 경우 미적분을 활용하여 차량의 순간 속도를 측정한다. 고정식 단속 카메라는 차량이 특정 지점을 지나갈 때의 순간 속도를 미분의 원리를 이용하여 측정하고, 구간 단속 카메라는 거리를 적분하여 평균 속도를 계산한다. 또한 이동식 단속 카메라는 주파수 변이에 따른 도플러 효과를 이용한다. 이처럼 미적분은 실생활에서 교통 단속...2024.11.28
-
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
-
일반적인 인공지능과 딥러닝 차이, 딥러닝특징과 사례2024.10.211. 인공지능의 이해 1.1. 약한 인공지능과 강한 인공지능 약한 인공지능은 특정 작업을 수행하는 데 초점을 둔 인공지능의 한 형태이다. 이는 사람의 도움 없이 특정 작업을 자동화하거나, 입력된 데이터를 처리하여 응답을 생성하는 데 활용된다. 그러나 이러한 시스템은 제한된 범위 내에서만 작동하며, 작업 외의 다른 도메인에서는 작동하지 않는다. 예를 들어, 음성 인식 시스템은 음성 명령을 인식하고 실행하는 데 탁월하지만, 이 작업 이외의 지식이나 추론 능력은 갖고 있지 않다. 약한 인공지능은 기존의 작업을 자동화하고 생산성을 높이는...2024.10.21
-
인공지능 대학원 면접 준비 자료2024.10.081. 인공지능학 대학원 입시 안내 1.1. 인공지능학 전공 소개 인공지능학은 인간의 지능을 모방하여 기계가 스스로 학습하고 문제를 해결할 수 있게 하는 학문 분야이다. 특히, 기계학습과 딥러닝 기술을 기반으로 하는 인공지능은 다양한 응용 분야에서 혁신적인 발전을 이루어내고 있다. 인공지능학 전공에서는 인공지능의 원리와 알고리즘을 심도 있게 학습하고, 이를 실제 문제 해결에 적용하는 능력을 배양한다. 주요 교과 내용으로는 기계학습, 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 강화 학습 등 인공지능의 핵심 기술들을 다룬다. 또한, ...2024.10.08
-
인공지능 대학원 전공 면접 준비자료2024.10.081. 인공지능학 대학원 입학 준비 1.1. 인공지능의 정의와 역사 인공지능은 기계가 인간 지능을 모방하는 능력이다. 인공지능의 역사는 오랜 시간에 걸쳐 발전해왔으며, 이는 수많은 과학자와 연구자들의 노력의 결과이다. 인공지능의 개념은 1950년대에 처음 제안되었다. 당시 앨런 튜링이 기계가 지능적으로 행동할 수 있는지 검증하는 "튜링 테스트"를 고안했다. 이후 1956년 다트머스 대학에서 열린 인공지능 워크숍에서 존 매카시, 마빈 민스키, 클로드 섀넌 등 과학자들이 인공지능 분야의 발전 가능성을 논의했다. 이를 계기로 인공지능...2024.10.08
-
수학의 쓸모2024.10.281. 수학의 쓸모 1.1. AI 시대, 우리에게 수학이 필요한 이유 빅데이터와 AI는 우리 삶의 여러 영역을 점점 더 차지하고 있으며, 이러한 변화의 중심에는 수학이 자리 잡고 있다. 수학은 급변하는 미래를 예측하고 이해하는 데 필수적인 학문이다. 오늘날 수많은 혜택은 수학을 잘 활용했기 때문에 가능해졌다. 따라서 사회를 이해하고자 하는 사람들은 수학을 이해할 필요가 있다. 수학은 인간의 언어이자 세상을 이해하는 도구이다. 빅데이터와 AI의 발전으로 수학의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 데이터 과학, 확률과 통계, 최적화 등 ...2024.10.28
-
인공지능 이해2025.04.081. 서론 1.1. 4차산업 혁명과 인공지능 4차 산업혁명 시대가 도래했다. 20세기 중반 컴퓨터, 인터넷 등의 발명으로 일어난 3차 산업혁명을 기반으로 디지털, 바이오, 물리학 등이 융합하는 혁명적인 변화가 일어나고 있다. 이러한 4차 산업혁명의 핵심 기술이 바로 인공지능이다. 인공지능은 인간의 의식, 판단, 추론, 문제 해결, 언어, 행동과 같은 지적 능력을 컴퓨터 시스템이 모방하여 수행할 수 있게 하는 기술이다. 인공지능 기술의 발전으로 다양한 분야에서 새로운 활용이 이루어지고 있으며, 이는 우리 삶에 큰 변화를 가져다주고 ...2025.04.08
-
통계학 빅데이터2025.04.071. 서론 1.1. 빅데이터와 통계학의 관계 빅데이터는 현대 사회에서 매우 중요한 개념으로, 기업과 기관들은 이를 활용하여 의사결정 과정을 개선하고 미래 가치를 창출하기 위해 노력하고 있다. 이를 위해서는 빅데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있는 기술이 필수적이며, 이에 통계학은 중요한 역할을 한다. 빅데이터는 기존의 데이터베이스 관리도구로는 수집, 저장, 관리, 분석하기 어려운 대량의 정형 및 비정형 데이터를 의미한다. 정보 통신 기술의 발달, 빅데이터 분석 기술의 발전, 국가 간 기술 격차 감소 등으로 빅데이터에 대한 ...2025.04.07
-
인공지능2025.07.281. 인공지능 AI 개념과 특성 1.1. 인공지능의 정의와 발전 과정 인공지능(Artificial Intelligence)은 인간의 지능으로 수행할 수 있는 다양한 인식, 사고, 학습 활동 등을 기계가 할 수 있도록 구현하는 기술이자 그 기술을 연구하는 학문 분야이다. 1950년대부터 철학, 수학 등 다양한 분야에서 기계에 의한 지적활동에 대한 논의가 시작되었으며, 1960년대에는 실세계 문제 적용을 위한 전문가 시스템 연구가 진행되었다. 1970년대에는 현실 적용의 어려움으로 인한 반격이 있었지만, 1980년대 이후 상업적 데이...2025.07.28
6 / 7
