"뉴럴 네트워크" 검색결과 1-20 / 115건

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  인공 뉴럴 네트워크를 이용한 CM 시스템의 설계

  한국산업경영시스템학회 양정문, 문기주, 김정자

  논문 | 8페이지 | 4,000원 | 등록일 2017.01.04 | 수정일 2023.04.05

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  인공 뉴럴 네트워크에 의한 FMS 일정관리

  한국산업경영시스템학회 양정문, 문기주, 김정자

  논문 | 8페이지 | 4,000원 | 등록일 2017.01.04 | 수정일 2023.04.05

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  뉴럴 네트워크 및 선형 회귀식을 이용한 줄눈 콘크리트 포장의 한계 응력 계산

  한국도로학회 강태욱, 류성우, 김성민, 조윤호

  논문 | 10페이지 | 4,000원 | 등록일 2016.04.02 | 수정일 2023.04.05

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  광주과학기술원(GIST) 지스트 융합기술원 융합기술학제학부 자기소개서 연구계획서

  - 출신 학과에서의 수학 소감, 흥미 있었던 과목 및 재학 중 연구 활동(학기 프로젝트 등)저는 OO대학교 대학원 IT융합공학과에서 댄싱 바디, 스피킹 핸드(DASH): 딥 뉴럴 ... 네트워크를 사용한 사인 댄스 생성 시스템 연구, 응용과학, 온라인 리뷰에 따른 고객의 의사결정 행동 이해 연구, 가시성 인식 라이트 샘플링을 사용한 향상된 직접 조명 연구 등 ... 에서 기초시스템실험, 자동차공학특론, 이미징시스템, 심화응용통신특론, 컴퓨터시스템개론, 레이더원격탐사시스템, 고급멀티미디어처리, 고급컴퓨터네트워크, 고급재료특론 등의 수업을 수강하였습니다. 이 중 가장 관심 있었던 과목은 이미징시스템, 고급컴퓨터네트워크 쪽이었습니다.

  자기소개서 | 1페이지 | 3,800원 | 등록일 2023.08.14

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  네트워크의 구체적인 개념에 대해서 서술하시오

  에서 네트워크는 뉴럴 네트워크, 소셜 네트워크, 그리고 전기회로 등이 있다.신경망이라고도 불리는 뉴럴 네트워크는 신경회로 또는 신경의 망으로 현대적 의미에서 인공 뉴런이나 노드로 구성 ... 된 인공신경망을 의미한다. 뉴럴 네트워크는 생물학적 또는 인공지능 문제를 해결하기 위한 인공 신경망으로 구분 되어질 수 있다. ANN이라고도 불리는 인공신경망은 기계학습과 인지과학 ... 네트워크의 구체적인 개념에 대해서 서술하시오● 서론? 네트워크의 정의? 네트워크의 종류● 본론? 통신망에서의 네트워크? 컴퓨터 과학에서의 네트워크? 방송망에서의 네트워크● 결론

  리포트 | 4페이지 | 2,000원 | 등록일 2021.12.16

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  머신러닝에서의 불확실성

  하여 불확실성을 모델링합니다.뉴럴 네트워크 불확실성 추정: 뉴럴 네트워크에서는 드롭아웃, 몬테 카를로 샘플링 등의 방법을 사용하여 불확실성을 추정할 수 있습니다. 이는 모델의 예측 ... 성:통계적 추론: 확률적 모델링을 사용하여 예측 결과의 불확실성을 확률 분포로 모델링합니다. 이를 통해 예측 결과의 신뢰 구간이나 예측의 불확실성을 제공할 수 있습니다.뉴럴 네트워크 불 ... 이 "양성" 또는 "음성"으로 분류할 때 해당 예측에 대한 확률 분포를 제공함으로써 의사 결정자가 예측의 신뢰도를 판단할 수 있습니다.또한, 뉴럴 네트워크에서의 불확실성 추정도 효과

  리포트 | 6페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.07.07

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  제2회 AI집체교육을 듣고

  의 목표는 개와 고양이를 구분하는 CNN 모델을 만드는 것이었습니다. 우선 CNN이 무엇이냐면 콘볼류셔널 뉴럴 네트워크라고 해서 이미지를 분류하는 데에 특화된 딥러닝 방법입니다. 이

  리포트 | 2페이지 | 1,000원 | 등록일 2022.10.23

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  ai와 코딩 보고서

  를 도입한 것이 복합적으로 효과를 거두어 뉴럴 네트워크는 드디어 실용화(상용화)에 이르렀다. 이것이 현대 ‘딥 뉴럴 네트워크(딥러닝)’라고 하는 AI다. 뉴럴 네트워크의 원리는 퍼셉트 ... 로부터 딥러닝에 이르기까지 같은 기본-인간의 뇌 모방-에서 출발한다. 컴퓨터에 입력된 대량의 데이터(빅데이터로 만들어진 트레이닝 세트)를 뉴럴 네트워크가 처리하는 과정에서 무수히 많 ... 은 변수가 자동으로 조절된다. 그것이 바로 ‘기계학습’의 프로세스이다. 이처럼 입력된 데이터가 많을수록 뉴럴 네트워크를 구성하는 무수히 많은 변수가 각각 최적의 값으로 튜닝

  리포트 | 3페이지 | 2,500원 | 등록일 2021.11.07

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  [레포트][리포트][4차산업혁명] 4차 산업혁명 시대의 정보과학에 관한 탐구보고서입니다.

  데이터 안에서의 구조와 특징, 패턴 등을 찾는 것이 비지도 학습이다.기계 학습과 심층 학습의 차이점은 뉴럴 네트워크와 딥뉴럴 네트워크의 차이점이다. 뉴럴 네트워크는 무언가를 보 ... 고 그것이 무엇인가를 인식하여 필요에 따라 행동을 취한다는, 인간에게는 아주 간단하고 당연한 사고방식을 컴퓨터에 학습시키려는 것이다. 뉴럴 네트워크는 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성 ... 되어있으며, 딥뉴럴 네트워크는 두 개 이상의 은닉층으로 구성된다. 결과적으로 뚜렷한 차이는 머신 러닝은 컴퓨터에게 인간이 먼저 다양한 정보를 가르치고 그것을 학습한 결과에 따라

  리포트 | 5페이지 | 1,000원 | 등록일 2020.03.07

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  인지신경과학 총정리 (뉴런에 의한 표상, 뉴런의 조직화, 기능의 국재화, 분산표상 등등)

  표상 2. 뉴럴 네트워크 (Neural Networks) 1) 함께 연결된 뉴런의 집단 또는 구조와 같은 뉴럴 네트워크 연구 2) 통증 지각은 통증 매트릭스라고 부르는 네트워크 ... 에 걸친 분산 표상 2. 뉴럴 네트워크 (Neural Networks) – 통증 매트릭스{nameOfApplication=Show} ... 의 활성화에 의해 일어나는데 , 이 네트워크는 연결된 수많은 상이한 구조들로 구성되어 있다 . 3) 확산 텐서 영상 (DTI) 신경섬유를 따라 수분이 확산되는 방식의 탐지7_ 뇌 전반

  리포트 | 28페이지 | 2,000원 | 등록일 2020.09.29

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  성균관대 AI 대학원 인공지능학과 전공 시험 예상 문제, 성대 성균관대학교 인공지능 대학원 전공 면접 입시 필기 구술 고사 예상 핵심 질문, 우수 답변, 관련 개념 요약 정리 모음, 자기소개서 작성 이후 전공 면접 준비, 석사 박사 석박사 통합 과정 합격 후기, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 선형대수, 확률 통계, 자료구조, 알고리즘, AI 논문 트렌드

  1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 핵심 개념 30문제1. 문제: 딥러닝의 기본 구성 요소인 뉴럴 네트워크의 구조와 각 층의 역할에 대해 설명 해 주세요. 답변: 뉴럴 네트워크 ... 어 ReLU(Rectified Linear Unit)와 Sigmoid가 있습니다. Backpropagation (역전파): 네트워크의 오차를 기반으로 가중치를 조정하는 학습 알고리 ... 즘입니다. Gradient Descent (경사 하강법): 손실 함수를 최소화하기 위해 네트워크의 가중치를 조정 하는 방법입니다.2. 문제: 머신러닝의 감독학습

  자기소개서 | 55페이지 | 10,000원 | 등록일 2024.08.24

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  사물인터넷(IoT)이 만들어낼 미래혁명에 대하여 논하여라

  연결을 넘어 사물과 사물의 연결을 통한 정보 교환 및 사물의 자율적 판단에 의한 사람의 원하는 형태로의 작동이다.이를 위해서는 센서, 네트워크, 인공지능 등 다양한 분야에서 높 ... 은 수준의 기술이 수반되어야 한다. 또한 높은 기술을 바탕으로 막대한 비용을 투자해 센서를 설치해야 하고 초고속 네트워크로 충분한 빅데이터 확보도 필요하다. 또한 고도화된 인공지능을 통해 이를 효과적으로 분석할 수 있어야 한다.

  리포트 | 9페이지 | 8,500원 | 등록일 2022.08.06

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  4차 산업혁명과 인공지능의 발전

  를 거쳐왔지만 인간의 뇌와 같은 신경망인 뉴럴 네트워크를 학습의 주요 방식으로 사용하는 딥 러닝이 이미지 인식과 음성 인식에 큰 성과를 나타내기 시작했다. 지도 학습 방식의 딥 러닝

  리포트 | 2페이지 | 2,000원 | 등록일 2020.12.10

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  2023-전기 서울대학교 대학원 전기정보공학부 합격 자소서

  실패 사례를 분석하면서 뉴럴 네트워크가 왜 이러한 결정을 내렸는지 알 수 없다는 부분이 매우 답답하게 느껴졌습니다. 결과론적인 해석과 추측, 휴리스틱한 방법을 통한 부분적인 증명 ... 네트워크와 인간 사이의 중요한 인터페이스 역할을 할 수 있다는 점에 매력을 느꼈습니다. 이는 단순히 뉴럴 네트워크의 해석을 넘어서 메타버스나 VR/AR 등 다양한 분야에서도 활용 ... 는 것이 semantic communication의 목표입니다. 데이터의 시멘틱 정보를 잘 추출하는 것은 뉴럴 네트워크의 해석, 데이터 커뮤니케이션 등 여러 분야에 걸쳐 중요한 역할

  자기소개서 | 4페이지 | 4,500원 | 등록일 2023.01.15

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  전북대AI 융합공학전공대학원자소서, 전북대학교AI 융합공학전공대학원면접시험, 전북대AI 융합공학전공대학원기출, 전북대AI 융합공학전공대학원논술문제, 전북대AI 융합공학전공대학원지원동기, 전북대AI 융합공학전공대학원입학시험, 전북대학교AI 융합공학전공대학원입시, 전북대학교인공지능대학원학습계획서, 전북대AI 융합공학전공대학원연구계획서

  8. 뉴럴 네트워크(Neural Network)의 기본 구조를 설명하세요. 9. 역전파 알고리즘(Backpropagation)이란 무엇인가요?10. 과적합(Overfitting ... 화(Normalization)의 차이점을 설명하세요. 26. RNN(Recurrent Neural Network)이란 무엇인가요?27. LSTM(Long Short-Term Memory)이란 무엇인가요 ... ?28. CNN(Convolutional Neural Network)이란 무엇인가요?29. 오토인코더(Autoencoder)란 무엇인가요?30. GAN(Generative Adversarial Network)이란 무엇인가요?

  자기소개서 | 332페이지 | 9,900원 | 등록일 2024.07.13

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  빅데이터 관련 기술 및 언택트 교육 관련 아이디어

  를 변별하기 위해 특허 자체의 특성이 반영된 내재적 지표와 특허가 속한 기술환경의 특성이 반영된 외재적 지표를 활용하여, 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network)를 기반 ... 었다.KPAS는 위에서 기술했다시피 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network)를 기반으로 특허를 평가하는 기술보증기금 고유의 특허등급산출 시스템이다. 딥 뉴럴 네트워크 또는 딥 ... 것이다. 특히, 딥 뉴럴 네트워크는 복잡한 비선형 관계들을 모델링 할 수 있는데, 이를 통해 특허 요소들의 예측 변수와 그게 상응하는 반응을 보이는 변수의 관계를 수학적으로 설명

  리포트 | 3페이지 | 5,000원 | 등록일 2024.07.14

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  인공지능의 이해와 미래

  Learning), 딥러닝(Deep Learning), 그리고 뉴럴 네트워크(Neural Networks)로 구성된다.기계 학습(Machine Learning)은 인공지능의 하위 ... 하거나 뛰어넘을 수 있는 새로운 가능성으로 떠오르고 있다. 이런 특성 때문에 그 정의 또한 계속 변화하는 중이다.나. 인공지능의 이론적 기초_ 기계 학습, 딥러닝, 뉴럴 네트워크

  리포트 | 45페이지 | 13,000원 | 등록일 2024.10.04 | 수정일 2024.10.14

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  연세대학교 인공지능대학원 인공지능학과 학업계획서

  고 석사 졸업을 했습니다. 석사 졸업 후에 뉴럴모델링 회사에서 5년 동안 근무한 경력이 있습니다.2. 진학동기제가 연세대학교 인공지능대학원에 진학하고자 결심한 이유는 뉴럴 네트워크 ... , 가지치기, 지식증류 비교 연구, MARS: EEG 기반 BCI의 공간 스펙트럼 및 시간적 특징 선택을 위한 다중 에이전트 강화 학습 연구, 초밀집 네트워크에서의 컴퓨터 비전 기반 셀 할당 연구 등을 하고 싶습니다.

  자기소개서 | 1페이지 | 3,800원 | 등록일 2024.11.17

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  고려대학교 일반대학원 컴퓨터학과 연구계획서

  , 딥 뉴럴 네트워크 및 손 처적 기반의 웨어리스 IoT 장치 컨트롤러 연구, 개인의 신체적 특성에 맞춘 의류 추천방법 연구 등을 하고 싶습니다.저는 또한 유비쿼터스 센서 네트워크

  자기소개서 | 1페이지 | 3,800원 | 등록일 2023.10.11

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  인공지능 - 인공지능과 딥러닝 활용 사례 및 방안

  아키텍처를 사용한다. 딥러닝의 딥(Deep)은 뉴럴 네트워크를 구성하는 숨겨진 레이어의 수를 지칭하는데 기존의 뉴럴 네트워크는 숨겨진 레이어가 2-3개에 불과하지만 딥 네트워크는 150 ... 개에 달한다. 가장 보편적으로 사용되는 뉴럴 네트워크 중 하나가 CNN이다. CNN은 입력된 데이터를 2D 컨벌루션 레이어를 사용하여 특징을 자동으로 일반화하기 때문에 수동 ... 으로 특징을 추출할 필요가 없어진다. 추출하고자 하는 특징은 미리 훈련되는 것이 아니며 뉴럴 네트워크가 이미지를 보고 훈련하는 것과 동시에 학습한다. (3) 기대효과 최근 딥러닝 알고리즘

  리포트 | 4페이지 | 2,000원 | 등록일 2021.09.19

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