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고전적 조건형성에 대한 신경생리학적 연구 결과2025.01.041. 고전적 조건형성 고전적 조건형성은 동물이나 인간이 무조건적 자극과 조건적 자극 간의 연관성을 학습하는 과정을 의미합니다. 신경생리학적 연구에서는 이러한 학습과정이 뇌 내의 생리적 변화와 관련이 있는지를 탐구하였습니다. 주요 발견으로는 해마와 같은 뇌 영역의 중요성, 도파민과 같은 신경전달물질의 역할, 그리고 학습 과정에서 신경회로망의 변화 등이 있습니다. 1. 고전적 조건형성 고전적 조건형성은 행동주의 심리학의 핵심 개념 중 하나로, 자극과 반응 사이의 연결을 통해 새로운 행동을 학습하는 과정을 설명합니다. 이 이론에 따르면,...2025.01.04
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[인공지능의세계 A+] 기말고사 문제풀이 객관식 + 서술형 + 단답형 문제+해설2025.05.101. 기계학습 기계학습은 인간의 학습능력을 기계나 컴퓨터에서 구현한 것으로, 지도학습과 비지도학습으로 구분할 수 있다. 지도학습은 학습 데이터의 정답이 주어지는 반면, 비지도학습은 정답이 주어지지 않는다. 신경망은 자동으로 가중치를 학습하는 기계학습 방식이다. 강화학습은 보상을 통해 최적의 행동을 학습하는 방식으로, 알파고가 자체 연습 대국을 통해 좋은 수를 학습하는 데 사용되었다. 2. 클러스터링 K-Means 클러스터링은 데이터를 K개의 클러스터로 분류하는 방법이다. K-Means 클러스터링의 단점은 k의 개수를 사전에 정해야 ...2025.05.10
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컴퓨터 처리장치의 최신동향에 대하여 조사하고 설명하시오.2025.01.121. 중앙 처리 장치(CPU)의 발전 중앙 처리 장치(CPU)의 발전은 코어 수 증가, 클록 속도 향상, 에너지 효율성 증대 등의 측면에서 이루어지고 있다. 이를 통해 다중 처리 작업, 고성능 컴퓨팅, 전력 소비 감소 등이 가능해지며, 다양한 산업 분야에 혁신을 가져오고 있다. 2. 그래픽 처리 장치(GPU)와 병렬 처리의 진화 그래픽 처리 장치(GPU)의 사용 범위가 확장되어 인공지능 및 기계 학습 분야에서 활용되고 있다. GPU의 병렬 처리 능력을 활용하여 대규모 데이터셋에서의 복잡한 연산을 효율적으로 수행할 수 있다. 이와 함...2025.01.12
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MATLAB 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 예제 실습하기2025.05.161. MATLAB MATLAB은 MathWorks사에서 개발한 공학용 소프트웨어로, 행렬을 기반으로 계산, 함수나 데이터를 그림으로 그리는 기능 및 프로그래밍을 통한 알고리즘 구현 등을 제공하며, 수치계산이 필요한 과학 및 공학 분야에서 다양하게 사용되는 프로그램이다. 2. 머신러닝 머신러닝은 인공지능의 하위 분야 중 하나로, 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 학습하고 예측하는 알고리즘을 연구하고 개발하는 기술 분야이다. 알고리즘의 유형에는 지도학습, 비지도학습(자율학습), 강화학습 이렇게 크게 세가지 정도가 있다. 3. 딥러닝 딥...2025.05.16
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설명 가능한 인공지능, XAI (Explainable Artificial Intelligence)2025.05.101. 인공지능 신경망의 동작 인공지능 신경망의 동작은 사람의 뇌와 유사하지만, 내부 동작과 의사 결정 과정을 직접적으로 이해하기 어렵다. 이는 다른 사람의 뇌 안에서 일어나는 생각을 이해하기 어려운 것과 유사하다. 2. XAI (Explainable Artificial Intelligence) XAI는 인공지능 모델의 내부 동작과 의사 결정 과정을 설명 가능하게 만드는 기술을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 모델의 예측에 영향을 미치는 요인을 이해하고 신뢰성을 높일 수 있다. 3. XAI 기술 특성 XAI는 시각화, 중요도 ...2025.05.10
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인공지능 기반 효소 예측 기술 DeepEC2025.01.031. 열화학 반응과 반응엔탈피 열화학 반응은 열을 에너지 원천으로 하여 진행되는 반응으로, 발열 반응과 흡열 반응으로 구분된다. 반응엔탈피는 생성물질의 엔탈피에서 반응물질의 엔탈피를 뺀 값으로, 반응의 방향과 정도를 나타낸다. 2. 효소 효소는 세포의 생화학반응을 촉진하는 단백질 촉매로, 기질과 결합하여 효소-기질 복합체를 형성함으로써 화학 반응의 활성화 에너지를 낮추어 반응 속도를 증가시킨다. 효소는 열화학 반응에 관여하지만 반응 엔탈피를 유발하지는 않는다. 3. 합성곱 신경망 합성곱 신경망은 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 ...2025.01.03
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슈퍼 마리오 - 인공지능은 어떻게 게임을 할까?2025.05.081. 데이터 기반 학습 인공지능은 슈퍼 마리오 게임 플레이 데이터를 사용하여 게임의 규칙과 패턴을 학습합니다. 이를 통해 어떤 상황에서 점프를 해야 하는지, 어떤 적과의 접촉을 피해야 하는지 등을 학습하게 됩니다. 2. 강화 학습 인공지능은 게임 플레이를 통해 보상과 벌점을 받고, 이를 통해 자동으로 학습하게 됩니다. 예를 들어 도착 지점에 도달하면 보상을 받고, 적에게 맞으면 벌점을 받는 식으로 학습하면서 게임을 플레이합니다. 3. 신경망과 패턴 인식 인공지능은 신경망 모델을 사용하여 게임 화면의 정보를 분석하고, 적의 위치, 장...2025.05.08
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딥러닝의 EEG 신호 분석에서의 활용과 CNN의 원리2025.01.141. 딥러닝 기반 EEG 분석 딥러닝 기법들은 동작상상, 감정인식 등 EEG 데이터 분류 작업에서 우수한 성능을 보인다. 딥러닝 알고리즘은 EEG 데이터 수집과 전처리, 딥러닝 모형 학습, 신호 분류 및 해석의 과정으로 구성된다. 전처리 과정에서는 입력받은 뇌파 신호를 분류하기 쉬운 형태로 바꿔주어 분류의 정확도를 높여야 한다. 2. EEG분석을 위한 딥러닝 기법 EEG 분석을 위한 딥러닝 기법에는 CNN, RNN, GAN, Autoencoder 등이 있다. 입력되는 데이터의 특징에 따라 CNN보다 RNN이 자극에 의한 변화를 인식...2025.01.14
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AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계2025.01.151. 인공지능(AI) 인공지능(AI)은 인간의 인지 기능을 모방하여 만들어진 기술로, 학습, 추론, 문제 해결과 같은 지능적 행동을 컴퓨터가 수행할 수 있게 합니다. AI는 처음에는 간단한 규칙과 로직을 기반으로 작동하는 시스템에서 출발했지만, 시간이 흐르며 머신러닝과 딥러닝과 같은 고급 기술로 발전했습니다. AI 기술은 지식 표현, 추론, 계획, 학습, 자연어 처리, 지각 등 다양한 기능을 통해 인간의 능력을 확장하고 산업 혁신을 촉진하고 있습니다. 2. 머신러닝 머신러닝은 데이터로부터 학습하여 패턴을 인식하고 예측을 수행하는 A...2025.01.15
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개미도 뇌가 있을까? (ant brain)2025.05.081. 범고래의 뇌 범고래의 뇌는 인간의 뇌보다 크기가 크고 더 많은 뉴런을 가지고 있지만, 인간의 지능은 단순히 크기나 뉴런 수로만 측정할 수 없는 개념입니다. 인간의 뇌는 복잡한 연결망, 창의성, 추상적 사고, 사회적 지능 및 문화적 영향력과 관련이 있습니다. 2. 해파리의 뇌 해파리는 뇌가 없지만 신경 네트워크의 분산된 구조를 통해 지능적인 움직임을 보입니다. 해파리는 감각 세포와 근육 세포가 분산되어 있으며, 신경망을 통해 연결되어 있어 감각 정보를 처리하고 움직임을 조정할 수 있습니다. 3. 곤충의 뇌 곤충들은 작은 몸집에도...2025.05.08
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