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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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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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Llm과lmm이 딥러닝2024.10.041. 서론 인공지능(AI) 기술의 발전은 지난 몇 년간 놀라운 속도로 이루어졌다. 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 등장은 혁명적인 변화를 가져왔다. 최근에는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 모달리티를 처리할 수 있는 대규모 멀티모달 모델(Large Multimodal Model, LMM)이 주목받고 있다. 본 자료에서는 LLM과 LMM의 특징과 구현 로직을 살펴보고, 두 모델의 차이점을 비교한 후, 이들과 딥러닝(Deep Learning)의 관계에 대...2024.10.04
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TED로 배우는 영화속2024.10.031. 인공지능과 미래사회 1.1. 알파고와 이세돌의 대국 3월 her 최근 알파고와 이세돌의 대국으로 사람들 사이에 인공지능과 미래사회에서 인공지능의 역할에 대한 관심이 높아졌다. 알파고는 영국의 인공지능 개발사인 '구글 딥마인드(Google Deepmind)'가 개발한 인공지능 바둑 프로그램이다. 작년에 벌어진 알파고와 이세돌 9단의 대국에서 전문가들 대부분이 이세돌의 승리를 점쳤었다. 그러나 실제 대국이 끝났을 때 알파고는 4:1의 압승을 거두었다. 이 대국으로 인공지능이 현재 어느 정도 발전했으며, 앞으로의 발전 가능성이 어...2024.10.03
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인공지능에 대한 연구계획서를 작성해줘2024.10.051. 인공지능의 개념과 발전 1.1. 인공지능의 정의 인공지능의 정의는 매우 다양하게 제시되어 왔지만, 크게 다음과 같이 설명할 수 있다. 인공지능은 "사람이 하였다면 지능이 관여되었을 것이라 여겨졌을 일을 컴퓨터가 하도록 하는 것"이다. 또한 "인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기계발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야"로, "컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것"을 의미한다. 즉, 인공지능은 인간의 지적 능력을 모방하여 컴퓨터 프로그램으로 구현...2024.10.05
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딥페이크2024.08.281. 딥페이크 소개 1.1. 딥페이크의 정의 및 개념 딥페이크는 인공지능을 기반으로 한 인간 이미지 합성 기술이다. 이 용어는 AI의 자체 학습 기술인 딥러닝에 가짜(Fake)라는 단어를 추가해 만들어졌으며, 영화의 CG 처리처럼 특정 부분을 합성한 것이나 기존 캐릭터의 얼굴이나 편집을 통칭한다. 과거 인물들의 사진이나 동영상을 조잡하게 합성해 올리던 것이 디지털 기술과 인공지능의 발달에 따라 여러 단계가 정교해진 결과로 볼 수 있다. 1.2. 딥페이크의 원리와 기술적 배경 딥페이크의 원리와 기술적 배경은 다음과 같다. 첫째, ...2024.08.28
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미적분2024.09.081. 인공지능과 최적화 알고리즘 1.1. 인공지능의 발전과 미분의 역할 인공지능의 발전과 미분의 역할은 매우 밀접한 관계를 가지고 있다. 인공지능은 고속 연산 작업이 가능한 하드웨어, 방대한 빅데이터, 그리고 최적화 알고리즘을 바탕으로 발전해왔는데, 이 중에서도 최적화 알고리즘에 미분이 핵심적인 역할을 담당하고 있다. 먼저, 인공지능에서 사용되는 기계학습 기법인 딥러닝의 경우 매우 복잡한 다변수 함수를 활용한다. 이러한 다변수 함수에서 최적의 모수 값을 찾기 위해서는 미분이 필수적이다. 미분을 통해 함수의 기울기, 즉 변화율을 ...2024.09.08
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ai2024.09.081. 인공지능(AI)과 현대사회 1.1. AI 기술의 발전과 영향 1.1.1. AI 기술의 발전 역사 인공지능(AI) 기술은 20세기 중반에 처음 개념화된 이후 비약적인 발전을 거듭해 왔다. 초기의 AI 연구는 주로 논리적 연산과 규칙 기반 시스템에 초점을 맞추었으나, 최근에는 딥러닝, 머신러닝 등 데이터 기반의 학습 알고리즘이 중심이 되었다. 대한민국 역시 이러한 글로벌 흐름에 발맞추어 AI 기술 개발에 힘써왔다. 1990년대부터 시작된 IT 산업의 성장과 함께 대한민국은 AI 연구에 집중하기 시작했으며, 정부와 민간 부문...2024.09.08
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미적분2024.09.111. 인공지능과 최적화 1.1. 인공지능에서의 최적화 인공지능에서의 최적화란 인공지능 시스템이 작업을 수행하는 과정에서 최선의 결과를 얻기 위해 매개변수를 조정하는 것을 의미한다. 인공지능 시스템은 방대한 데이터를 입력받아 처리하는데, 이 과정에서 성능 지표를 최적화하는 것이 매우 중요하다. 성능 지표는 예측 오차나 손실함수와 같은 수치로 나타나며, 이 지표가 가장 낮은 최적의 모형을 찾는 것이 최적화의 목표이다. 최적의 모형을 찾기 위해서는 모형의 매개변수를 조정해야 하는데, 이때 미분 및 편미분을 활용하는 경사하강법이 널리...2024.09.11
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