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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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인공지능의 학습과 강한 인공지능의 등장 가능성2025.05.091. 인공지능의 학습 인공지능의 핵심적인 특징은 그것이 학습을 할 수 있다는 것이다. 인공지능의 학습은 기본적으로 수많은 예시를 통해 이루어진다. 대표적인 학습 방식으로 머신러닝(Machine Learning)이 있다. 머신러닝(또는 기계학습)은 컴퓨터를 학습시켜 스스로 규칙을 형성하도록 하는 인공지능 개발 방식이다. 즉 머신러닝은 알고리즘(Algorithm)을 만들어 내는 알고리즘으로, 머신러닝을 통해 컴퓨터가 스스로 프로그램을 작성하기 때문에 사람은 별도의 프로그램을 작성할 필요가 없다. 딥 러닝 (Deep learning)은 ...2025.05.09
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비즈니스 애널리틱스 관련 용어 설명2025.01.261. 데이터 과학 데이터 과학(Data Science)은 데이터를 통해 새로운 인사이트를 발견하고, 복잡한 문제를 해결하는 학문 분야입니다. 데이터 과학은 통계학, 컴퓨터 과학, 수학 등을 융합하여 데이터를 분석하고, 이를 기반으로 의사결정을 지원하는 학문적 기초를 제공합니다. 데이터 과학자는 데이터를 수집, 처리, 분석하여 유의미한 결과를 도출하며, 이를 통해 비즈니스 문제를 해결하거나 새로운 기회를 창출합니다. 2. 데이터 애널리틱스 데이터 애널리틱스(Data Analytics)는 데이터를 분석하여 과거의 패턴을 파악하고, 현재...2025.01.26
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인공지능의 개념 및 원리를 제시하고, 일상생활과 교육분야에서 인공지능 활용사례에 대해 기술하시오2025.01.251. 인공지능의 개념 인공지능은 컴퓨터나 기계가 인간의 학습, 추론, 문제 해결 등의 지적 업무를 수행하는 데 사용되는 기술이다. 이는 기계가 인간의 지능을 모방하고 흉내내어 인간과 유사하게 학습하고 작업을 수행할 수 있는 능력을 의미한다. 인공지능의 개념은 기술적 발전과 함께 지속적으로 발전해왔으며, 최근에는 기계학습과 딥러닝과 같은 새로운 접근 방식이 등장하여 인공지능의 개념과 의미가 점차 확장되고 있다. 2. 인공지능의 원리 인공지능의 원리는 주로 기계학습과 딥러닝이라는 두 가지 주요 개념에 근간을 두고 있다. 기계학습은 컴퓨...2025.01.25
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효율적인 텍스트 분류를 위한 fastText 모델2025.01.261. 텍스트 분류 이 논문은 웹 검색, 정보 검색, 감정 분석과 같은 애플리케이션에서 자연어 처리의 필수 작업인 텍스트 분류 문제를 다룹니다. 저자들은 신경망 기반 모델은 정확하지만 훈련과 테스트 단계 모두에서 계산 비용이 많이 들고 느린 경향이 있기 때문에, 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있는 확장 가능하고 효율적인 모델이 필요하다고 지적합니다. 이 논문에 적용된 모델인 fastText는 높은 정확도를 유지하면서 텍스트 분류의 계산 비효율성 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 2. 데이터 세트 이 논문에서는 텍스트 분류 작업에 잘...2025.01.26
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트랜스포머 알고리즘의 개념과 적용 사례2025.01.251. 트랜스포머 알고리즘의 개념 트랜스포머 알고리즘은 주의 메커니즘을 기반으로 하는 딥러닝 모델로, 입력 데이터의 각 요소가 다른 모든 요소와의 관계를 고려하여 변환된다. 이를 통해 순차적인 처리 대신 병렬 처리가 가능하게 되어 학습 속도가 크게 향상되었다. 트랜스포머는 인코더와 디코더로 구성되어 있으며, 각 단계에서 다중 헤드 자기 주의 메커니즘을 사용한다. 이 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 논문에서 처음 소개되었다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 모델은 인코더와 디코더 블록으로 구성되어 있다. 인코더는...2025.01.25
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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(대규모 언어 모형) LLM은 자연어 처리(NLP) 분야에서 필수적인 역할을 하는 인공지능 시스템입니다. LLM은 인간의 언어 이해 및 해석 방식을 모방하여, GPT-4나 BERT와 같은 대표적인 AI 모델을 만들어냈습니다. 이러한 모델들은 문장 생성, 번역, 요약 등에서 강력한 성능을 발휘하며, 마치 언어 전문가가 문법과 의미를 분석하는 것과 유사한 방식으로 작동합니다. 2. LMM(대규모 멀티모달 모형) LMM은 언어뿐만 아니라 이미지, 소리, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 인공지능입니다. 이...2025.01.26
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IT와 경영정보시스템 2024년 2학기 방송통신대 중간과제물: 인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model)과 LMM(Large Multimodal Model) 비교 및 Deep Learning과의 관계2025.01.261. 인공지능(AI)의 정의 1956년 미국의 수학자이자 과학자인 존 매카시가 '인공지능'이라는 용어를 처음 제안한 이후, 인공지능 연구는 지속적으로 발전해왔으며 여러 분야에서 인간의 능력을 점점 뛰어넘고 있다. 인공지능은 컴퓨터 과학과 방대한 데이터 세트를 활용하여 문제를 해결하는 기술 분야로, 머신러닝과 딥러닝이 인공지능의 하위 분야를 구성한다. 2. 인공지능의 역사 인공지능에 대한 논의는 1950년대부터 시작되었으며, 앨런 튜링, 마빈 민스키, 존 매카시 등의 선구자들이 기계의 사고 가능성을 탐구하며 인공지능 연구의 기반을 마...2025.01.26
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.231. 인공지능의 개념 인공지능은 인간의 지적 활동을 모방하거나 이를 능가하는 기계를 만드는 학문 및 기술을 의미합니다. 인공지능은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 구분됩니다. 약한 인공지능은 특정한 작업이나 문제를 해결하기 위해 설계된 시스템을 의미하며, 강한 인공지능은 인간과 동일한 수준의 인지 능력과 지능을 가지는 시스템을 의미합니다. 2. 인공지능 기술 인공지능 기술의 핵심은 기계학습(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘에 있습니다. 기계학습은 데이터를 통해 학습하고 경험을 바탕으...2025.01.23
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학습러닝, 머신러닝 분석 레포트2025.05.051. 학습(learning) 학습(learning)이란 데이터를 이용하여 모델(model)을 학습시키는 과정을 말합니다. 이 과정에서 모델은 입력 데이터(input)와 출력 데이터(output)의 관계를 학습하게 되는데, 이를 통해 새로운 입력 데이터가 주어졌을 때 모델은 예측 결과를 출력할 수 있게 됩니다. 2. 블랙박스(black box) 블랙박스(black box)란 모델이 내부에서 어떠한 일이 일어나는지 알 수 없는 상황을 말합니다. 따라서 모델이 학습하는 과정에서 입력 데이터와 출력 데이터만을 이용하여 내부의 동작 원리를 ...2025.05.05
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