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비즈니스 애널리틱스와 관련 기술의 정의 및 역사2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 데이터를 분석하여 통찰력을 도출하고 이를 기반으로 전략을 수립하는 과정입니다. 비즈니스 애널리틱스는 20세기 중반 컴퓨터 기술의 발전과 함께 시작되었으며, 통계 기법, 데이터 마이닝, 예측 모델링, 인공지능 등을 활용하여 비즈니스 성과를 개선하는 것을 목표로 합니다. 2. 데이터 과학 데이터 과학은 다양한 형태의 데이터를 분석하고 의미 있는 정보를 추출하는 학문적 분야입니다. 통계학, 수학, 컴퓨터 과학 등을 기반으로 하며, 데이터 처리, 분석, 예측 ...2025.01.26
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[보고서]딥러닝 모델링 성능 향상 기법2025.01.241. 손실함수 신경망의 성능을 개선하기 위한 방법 중 하나로 손실함수에 대해 다루었습니다. 연속형 모델의 경우 평균 제곱 오차법(MSE)을, 이산형 모델의 경우 이진 교차 엔트로피(BCE) 손실을 사용하는 것이 적합하다고 설명하고 있습니다. Pytorch에서는 nn.MSELoss()와 nn.BCELoss()를 사용할 수 있습니다. 2. 활성화 함수 신경망 훈련 시 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 다양한 활성화 함수에 대해 설명하고 있습니다. 전통적인 시그모이드 함수의 문제점을 지적하고, ReLU와 Leaky ReLU 함수를 소개하...2025.01.24
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[A+] 데이터 과학, 데이터 애널리틱스, 데이터 분석, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 단어 설명 (무역학과 글로벌비즈니스애널리틱스)2025.01.241. 데이터 과학 데이터 과학은 방대한 데이터를 수집, 처리, 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 과정을 연구하는 학문입니다. 데이터 과학은 다양한 통계적 기법과 머신러닝 알고리즘을 사용하여 데이터를 기반으로 유의미한 통찰을 도출하고, 이를 통해 비즈니스 문제를 해결합니다. 데이터 과학은 데이터 엔지니어링, 데이터 분석, 모델링, 시각화, 그리고 결과 해석의 과정을 포함하여 기업이 데이터를 통해 실질적인 가치를 얻을 수 있도록 돕습니다. 2. 데이터 애널리틱스 데이터 애널리틱스는 데이터를 기반으로 특정 문제를 분석하고, 그에 대한 ...2025.01.24
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.021. 인공지능의 개념 인공지능은 기계가 인간의 지능을 모방하거나 구현하는 기술을 의미합니다. 이는 문제 해결, 학습, 추론, 자연어 이해 등의 인간의 지능적인 능력을 컴퓨터 프로그램이나 기계가 수행할 수 있도록 하는 분야를 포함합니다. 강한 인공지능은 인간과 동등한 지능을 가진 인공 시스템을 의미하며, 약한 인공지능은 특정한 작업이나 문제 해결에 특화된 인공 시스템을 의미합니다. 2. 인공지능의 주요 기술 인공지능의 주요 기술에는 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리가 있습니다. 머신러닝은 데이터에서 학습하고 패턴을 인식하여 결정을 내리...2025.01.02
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AI 기반 컴퓨터 비전 기술을 활용한 의료 서비스 평준화2025.01.021. AI 기반 컴퓨터 비전 기술의 의료 적용 고령화 사회에서 건강과 의료에 대한 관심이 높아지고 있지만, 실질적으로 양질의 의료 서비스를 받기 위해서는 특정 병원에 대한 의존도가 높아지고 있습니다. 이에 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 지역과 관계없이 동일한 진료 기준으로 질환을 판정할 수 있는 시스템을 구축하여 모두가 평등한 의료 서비스를 받을 수 있는 환경을 만드는 것이 필요합니다. 1. AI 기반 컴퓨터 비전 기술의 의료 적용 AI 기반 컴퓨터 비전 기술은 의료 분야에서 매우 유망한 기술로 주목받고 있습니다. 이 기술은 의료 영...2025.01.02
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인공지능콘텐츠아트: 예술의 기술선도력, 뇌과학과의 연관성, 인공지능 저작권 현황2025.04.281. 예술의 기술선도력과 인공지능 설계 예술이 기술과 만나면서 기술 선도력으로 새로운 작품들을 만들어내고 있다. '오늘의 관람객' 코너는 관람객의 얼굴을 인공지능으로 재탄생시키는 작품이며, <A Synthetic Song Beyond the Sea>는 인간의 음악과 고래의 음성을 결합한 작품, <나의 기계 엄마 2>는 기계가 감정을 학습하는 작품 등 예술의 상상력과 인공지능 기술이 결합된 사례들을 설명하고 있다. 2. 뇌과학 연구성과와 인공지능의 연관성 뇌과학 기술과 인공지능이 결합하여 딥러닝 기술과 분석 기법이 발전하고 있다. 실...2025.04.28
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인공지능의 역사와 현 수준2025.05.011. 인공지능의 역사 인공지능(AI)의 역사는 1940년대부터 시작되었으며, 주요 이정표로는 앨런 튜링의 튜링 테스트 제안, 1950-60년대의 초기 AI 프로그램 개발, 1970-80년대의 전문가 시스템 개발, 1980-90년대의 신경망 및 기계 학습 알고리즘 개발, 2000년대의 딥러닝 알고리즘 개발 등이 있다. 최근 몇 년 동안 AI는 자율주행 차량, 로봇 공학, 가상 비서, 개인화된 의학 등 다양한 분야에서 빠르게 발전하고 있다. 2. 인공지능의 현 수준 인공지능은 자연어 이해, 이미지 인식, 의사결정 등 인간의 지능이 필요...2025.05.01
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[김영평생교육원]학점은행제 경영학 경영정보시스템 과제 A+2025.05.051. 약한 인공지능과 강한 인공지능 약한 인공지능은 인간의 뇌처럼 사고하거나 문제를 해결할 수는 없지만 컴퓨터를 기반으로 한 인공적인 지능을 의미한다. 반면 강한 인공지능은 인간에 가까운 사고를 하여 문제를 해결할 수 있는 인공지능이다. 강한 인공지능은 약한 인공지능이 가진 기능을 갖출 뿐만 아니라 인간 수준의 복잡하고 다양한 생각을 가질 수 있고, 또 느낄 수 있다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 컴퓨터가 스스로 학습을 진행하여 인공지능의 성능을 발전시킬 수 있는 기술이다. 기계학습은 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학...2025.05.05
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형태재인의 모형 비교 및 활용 / 상향적 하향적 정보처리 방식에 의거한 사람의 형태재인 처리과정에 대한 고찰2025.01.121. 형태재인의 정의 및 어려움 형태재인이란, 감각 기관을 통하여 입력된 대상을 장기기억 속에 존재하는 기억표상과 비교 및 대조하여 정체를 확인하는 인지 과정입니다. 사람에겐 이러한 형태재인의 과정이 매우 자연스럽지만, 사실 형태재인을 실행하는 기계를 만드는 일은 쉽지 않습니다. 수용기에 들어오는 외부 자극이 때에 따라 매우 가변적이고 불안정하기 때문입니다. 2. 상향적 정보처리 이론 상향적 정보처리를 설명하는 대표적 이론으로는 형판맞추기모형, 세부특징분석모형, 원형모형 등이 있습니다. 이러한 이론들은 망막에 맺힌 2차원 시각 정보...2025.01.12
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인공지능의 윤리적, 법적 문제2025.05.031. 제4차 산업혁명 2016년 1월 다보스포럼에서 클라우스 슈밥이 '기술혁명이 인간의 삶을 근본적으로 변화시키고 있다'는 의제로 제시한 제4차 산업혁명에 대한 논의가 세계적으로 주목받게 되었다. 이는 로봇, 인공지능, 사물인터넷의 기술융합에 의한 사이버-실물세계 연계시스템이 중심이 되는 기술혁명이다. 2. 인공지능의 발전 4차 산업혁명 시대에서는 기존사회와는 다른 고도의 디지털기술을 활용하여 기술융합, 기술과 산업의 융합을 기반으로 산업사회의 복잡한 문제를 해결할 것이다. 인공지능이 방대한 데이터, 빅데이터를 분석하고, 이를 통해...2025.05.03
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