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인공지능 기술로 인한 실과 득, 그리고 AI의 윤리 의식에 대해 조사하시오2025.04.031. 서론 1.1. 인공지능의 개념과 기술 인공지능의 개념과 기술이다. 인공지능은 기계가 인간의 학습, 추론, 문제해결 등의 지능적인 기능을 수행할 수 있는 능력을 가지도록 프로그래밍하거나 학습하는 컴퓨터 과학 분야이다. 즉, 컴퓨터가 인간의 지능과 같거나 비슷한 기능을 수행할 수 있도록 하는 기술이다. 인공지능은 크게 '약한 인공지능(weak AI)'과 '강한 인공지능(Strong AI)'으로 나누어진다. 약한 인공지능은 특정 작업이나 한정된 범위에서 인간 수준 또는 그 이상의 성능을 발휘할 수 있는 인공지능으로 특정한 문제를 ...2025.04.03
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경영정보시스템 인공지능 개념 및 활용사례 조사2024.10.221. 서론 21세기에 들어서면서 인공지능(AI)은 급격히 발전하며 현대 사회의 다양한 분야에 큰 영향을 미치고 있다. 인공지능은 단순한 과학적 연구 주제를 넘어, 실생활에서 실질적인 문제를 해결하고 인간의 삶을 개선하는 데 기여하는 핵심 기술로 자리 잡았다. 특히, 인공지능 기술은 기계학습과 딥러닝 같은 첨단 알고리즘을 통해 인간이 해결하기 어려운 문제를 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 능력을 가지게 되었다. 인공지능의 개념은 넓고 복잡하지만, 이를 이해하는 것은 현대 사회에서 매우 중요하다. 또한, 인공지능의 발전과 함께 약한 인...2024.10.22
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로봇과 관련 산업 재해 통계2024.10.091. 기계학습(Machine Learning) 1.1. 기계 학습의 개념 및 배경 기계 학습의 개념 및 배경은 다음과 같다. 기계 학습은 컴퓨터의 행동(예측이나 로봇 제어 같은 행위)을 변경하고 적응해서 컴퓨터가 취한 행동들이 알맞은 행동(정답)에 가깝게 만드는 것이다. 기계학습에 내재된 다학문적 접근은 오래전이 아닌 지난 세기부터 주목을 받기 시작했다. 기계학습은 신경과학, 생물학, 통계학, 수학, 물리학 등 여러 분야의 아이디어들을 사용해서 컴퓨터를 학습시켰다. 기계 학습 기술은 주어진 데이터를 분석하여 그에 내재하는 중...2024.10.09
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머신러닝을 설명하는 보고서2025.04.161. 서론 1.1. 머신러닝의 개념과 중요성 머신러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 패턴을 발견하여 예측, 분류 또는 결정을 내리는 인공지능의 한 분야이다. 규칙을 일일히 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야이며, 인공지능의 하위 분야 중에서 지능을 구현하기 위한 소프트웨어를 담당하는 핵심 분야이다. 머신러닝은 크게 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 나뉘...2025.04.16