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딥러닝(Deep Learning) 기술의 활용 방안2025.05.101. 인공지능, 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning)의 관계 인공지능의 영역 안에는 기계학습이 있고, 딥러닝은 기계학습의 한 분야이다. 최근 인공지능의 여러 기술 중에서도 기계학습의 딥러닝이 아주 놀랄만한 성과를 보여주고 있다. 2. 딥러닝 기술을 의료에 활용한 사례 또는 활용 방안 의료산업에서 딥러닝 기술이 적용되면서 매우 빠른 속도로 높은 정확도의 진단이 가능해지고 있다. 이를 활용하면 진단의 정확도는 높이면서도 투입되는 시간과 비용은 현저히 줄일 수 있다. 또한 개인에 최적화된 맞춤형케어...2025.05.10
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인공지능의 개념 및 원리와 일상생활 및 교육분야에서의 활용사례2025.01.251. 인공지능의 개념과 원리 인공지능은 기계가 인간의 지능적인 행동을 모방하는 것을 목표로 하는 기술로, 기계학습, 패턴인식, 자연어 처리, 인공신경망 등의 다양한 원리와 기술이 활용된다. 이를 통해 컴퓨터 시스템이 사람의 학습, 추론, 문제 해결 등과 같은 지능적인 능력을 갖출 수 있다. 2. 일상생활에서의 인공지능 활용사례 일상생활에서 인공지능 기술은 음성 비서, 추천 시스템, 스마트 홈 기기 등을 통해 활용되고 있다. 이를 통해 사용자의 편의성과 효율성이 증진되고 있지만, 개인정보 보호와 보안 등의 이슈에 대한 고려가 필요하다...2025.01.25
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인공지능의 개념, 기술 및 활용사례 분석2025.11.171. 약한 인공지능과 강한 인공지능 약한 인공지능은 특정 작업이나 도메인에서 인간 수준 이상의 성능을 보이지만 다른 영역에서는 능력이 부족한 시스템입니다. 음성 인식, 언어 번역, 게임 AI 등이 예시입니다. 반면 강한 인공지능은 인간의 지능과 유사한 수준에서 다양한 작업을 수행하며 새로운 환경에 유연하게 대처할 수 있습니다. 현재 강한 인공지능은 아직 구현되지 않았으며 연구 개발이 진행 중입니다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 컴퓨터가 데이터에서 학습하여 새로운 상황에서 문제를 해결하는 인공지능 분야입니다. 주요 특징으로...2025.11.17
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AI(인공지능시대), 병원경영에 미치는 영향2025.01.211. 인공지능의 의미 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이란 마치 인간과 같이 사고하는 기계를 가리키는 것으로, 즉 인간과 같이 이전에 미리 학습되지 않은 상황임에도 불구하고 기존의 지식으로부터 적절한 방법을 추리하고 대안을 내어놓을 수 있는 기술을 의미한다. 인공지능은 컴퓨터과학(Computer Science)의 한 분야로, 인간의 지적 역량 - 즉 학습 역량, 지각 역량 및 추론 역량과 예측 역량 등을 기계화해 구현하는 것이다. 2. 인공지능이 병원경영에 미치는 영향 인공지능은 병원의 CRM(고객관계관리...2025.01.21
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인공지능 시대에 데이터베이스의 필요성과 중요성2025.01.281. 데이터베이스의 정의와 특성 데이터베이스는 정보를 구조적으로 저장, 관리 및 검색할 수 있도록 설계된 시스템입니다. 데이터베이스는 일반적으로 다수의 테이블로 구성되어 있으며, 데이터 간의 관계를 정의하여 데이터의 무결성과 일관성을 유지합니다. 데이터베이스는 SQL을 사용하여 데이터를 저장, 검색 및 관리하며, 접근 통제와 데이터 암호화를 통해 보안성을 확보합니다. 2. 인공지능과 데이터베이스의 관계 인공지능은 다양한 정보를 딥러닝과 머신러닝을 통해 새로운 지식을 습득합니다. 이 과정에서 인공지능은 데이터베이스에서 필요한 데이터를...2025.01.28
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.04.301. 인공지능의 개념 인공지능이란 인간의 지능을 갖추어 인간의 학습 능력을 바탕으로 추론, 지각, 이해를 수행하는 컴퓨터 프로그램 기술을 의미한다. 약인공지능과 강인공지능의 두 가지 형태로 분류되며, 인간의 지시 여부에 따라 구분된다. 약인공지능은 인간이 요구하는 특정 분양의 일을 인간의 지시에 따라 수행하는 인공지능이며, 강인공지능은 인간의 사고와 정보처리 과정을 구현하기 위한 것으로 현재로서는 요원한 영역이다. 2. 머신러닝과 딥러닝 기계학습 또는 머신러닝은 인공지능을 구현하는 방법의 하나로, 알고리즘을 통해 데이터를 분석하고 ...2025.04.30
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범죄의 심리학적 원인에 대해서2025.05.121. 지능이론 심리학적 관점을 주장하는 이론은 범죄자가 사실 도덕적으로 죄가 없는 사람이고 인격은 유년기부터 발달하는 것으로 유년기에 성장한 방식에 따라 이후 범죄자가 되는지 아닌지를 판단한다. 범죄자가 마주했던 사회적, 환경적 인자를 개인의 인격 발달상황을 변화시키지 않는다고 본다. 범죄자가 일반인보다 더 열등할 것으로 보는 가정을 바탕으로 유전적인 소양에서 잠재된 무제적 특성이 범죄로 나타난다고 가정했고 이러한 과정은 인류학적인 연구 방법으로 범죄자의 외관상 특성을 수량화했다. 2. 정신분석 이론 프로이트의 정신분석 이론은 정신...2025.05.12
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인공지능의 이해2025.05.101. 인공지능(AI)의 개념 인공지능(AI)은 컴퓨터가 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 모방하고 구현하는 기술이다. 이를 위해 컴퓨터 과학의 여러 분야에서 연구가 이루어지고 있으며, 대표적으로는 기계학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등이 있다. 2. 인공지능(AI)의 관련 기술 인공지능(AI)은 기계나 컴퓨터 프로그램을 사용하여 인간의 학습 능력, 추론 능력, 판단 능력, 의사 결정 능력 등을 모방하거나 개선하는 기술이다. 이를 위해 기계학습, 딥 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 강화학습, 자율주행 등 다양한 기술이 사용...2025.05.10
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데이터베이스 - 인공지능시대 데이터베이스의 필요성과 중요성2025.04.281. 데이터베이스 데이터베이스는 기업에서 데이터를 수집, 저장, 관리하는 핵심적인 기술이다. 인공지능 기술이 발전하면서 데이터의 가치와 중요성이 더욱 높아지고 있으며, 데이터베이스는 기업이 데이터를 효과적으로 활용하고 새로운 비즈니스 모델을 개발하는 데 필수적인 역할을 하고 있다. 데이터베이스는 기업의 목적과 전략에 맞게 데이터를 체계적으로 관리하고 분석할 수 있도록 설계되어야 하며, 이를 통해 기업은 시장 경쟁력을 확보할 수 있다. 2. 인공지능 인공지능은 4차 산업혁명의 핵심 기술로, 기업들이 다양한 데이터 원천으로부터 인사이트...2025.04.28
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광운대 인공지능응용학과 대학원 입시 기출문제 분석2025.11.121. 인공지능 기본 개념 및 연구 분야 인공지능은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연언어 이해능력 등을 컴퓨터로 구현한 기술입니다. 주요 연구 분야는 지도학습, 비지도학습, 강화학습, 자연언어처리, 컴퓨터 비전, 음성인식 등을 포함합니다. 딥러닝은 신경망을 이용한 기계학습 기법으로 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 현재 인공지능 분야에서 가장 주목받는 연구 영역입니다. 2. 인공지능 기술의 산업 응용 및 미래 전망 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 교육, 자율주행, 스마트시티 ...2025.11.12
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