It31 딥러닝 학습 방법과 종류, 활용 방법, 도입 사례 지난 포스팅에서는 딥러닝의 정의와 특징, 그리고 알고리즘 종류에 대해서 알아보았습니다. 딥러닝의 정의, 특징, 알고리즘 종류이전 블로그 포스팅에서 머신러닝과 딥러닝의 차이에 대해서 간략하게 알아보았습니다. 머신러닝과 딥러닝의 정의, 차이, 장단점AI 기술의 발달로 '머신러닝(기계학습)'을 활용함으로써 업무를lets.hope2solveproblems.com 딥러닝 학습 방법에는 어떤 것들이 있을까요? 이번 블로그 포스팅에서는 주요 학습방법과 기타 학습방법으로 나누어 소개하겠습니다.딥 러닝의 주요 학습 방법딥러닝을 통한 물체 인식의 주요 방법은 3가지가 있습니다. 각 방법에 대해 자세히 설명드리겠습니다. 전이 학습전이학습이란 이름 그대로 다른 영역에서 학습한 것 전이, 즉 다른 영역에서 유용하게 쓸 수 있.. 2024. 12. 13. 인공지능(AI) 개발 과정 (프로세스 및 일반 개발과의 차이) 지난 포스팅에서는 인공지능으로 인해 미래에 각광받을 직업과 사라지게 될 직업에 대해서 알아보았습니다. 인공지능(4차 산업혁명)으로 인해 미래에 유망한 업무능력과 직업AI(인공지능) 기술의 발전과 함께, 'AI가 대두해, 인간의 일이 빼앗기는 것은 아닐까'라는 불안을 안고 있는 사람도 많지 않을 것이라 예상됩니다.그러나 현재는 문제 특화형 AI가 개발·도입되고lets.hope2solveproblems.com 인공지능(4차 산업혁명)으로 인해 미래에 사라질 업무능력과 직업지난 포스팅에서는 인공지능으로 인해 앞으로 더욱 각광받을 업무능력과 직업들에 대해서 알아보았습니다. 인공지능(4차 산업혁명)으로 인해 유망한 업무능력과 직업AI(인공지능) 기술의 발lets.hope2solveproblems.com 지금까.. 2024. 12. 12. 인공지능(4차 산업혁명)으로 인해 미래에 사라질 업무능력과 직업 지난 포스팅에서는 인공지능으로 인해 앞으로 더욱 각광받을 업무능력과 직업들에 대해서 알아보았습니다. 인공지능(4차 산업혁명)으로 인해 유망한 업무능력과 직업AI(인공지능) 기술의 발전과 함께, 'AI가 대두해, 인간의 일이 빼앗기는 것은 아닐까'라는 불안을 안고 있는 사람도 많지 않을 것이라 예상됩니다.그러나 현재는 문제 특화형 AI가 개발·도입되고lets.hope2solveproblems.com 이어서 이번 포스팅에서는 인공지능으로 인해 앞으로 위협받거나 없어질 직업들에 대해서 알아보도록 하겠습니다. AI의 진화에 따른 우려 사항 아직 AI로는 해결할 수 없는 문제들이 있다고 설명을 드렸습니다. 그러나 한편으로 우리 인간이 우려해야 할 사안도 많이 존재합니다. 그중에서도 더욱더 벌어지는 부의 차이.. 2024. 12. 10. 인공지능(4차 산업혁명)으로 인해 미래에 유망한 업무능력과 직업 AI(인공지능) 기술의 발전과 함께, 'AI가 대두해, 인간의 일이 빼앗기는 것은 아닐까'라는 불안을 안고 있는 사람도 많지 않을 것이라 예상됩니다.그러나 현재는 문제 특화형 AI가 개발·도입되고 있는 경우가 대부분으로 한 가지 문제 해결에만 AI가 집중하고 있는 실정입니다.이번과 다음 포스팅에서는, AI 기술의 현상이나, AI보다 인간이 뛰어난 점, AI의 진화와 함께하는 우려 사항을 통해, AI에 의해서 '없어지는 일'과 '남는 일'의 특징을 알기 쉽게 다뤄보려고 합니다. AI로 인해 우려되는 문제최근 AI를 활용한 기술이 친숙해지고 편리한 세상이 되는 것을 반기는 한편, 'AI가 발달함으로써 인간의 일이 빼앗기는 것은 아닐까?'라고 염려하는 소리도 함께 증가했습니다.각종 미디어가 모두 '이런 일은 .. 2024. 12. 10. 인공지능의 역사, 출현, 및 발전과정 요약 2 지난 블로그 포스팅에서 인공지능(AI)가 출현하기부터 제1차 AI 붐까지의 역사를 다뤄보았습니다. 인공지능의 역사, 출현, 및 발전과정 요약 1지난 블로그 포스팅에서 머신러닝의 차이와 장단점을 알아보았습니다. 머신러닝과 딥러닝의 정의, 차이, 장단점AI 기술의 발달로 '머신러닝(기계학습)'을 활용함으로써 업무를 효율화할 수 있lets.hope2solveproblems.com 이번 블로그 포스팅에서는 그 이후의 발전과정을 다뤄보도록 하겠습니다. 1974~1980 : 겨울의 시대 당시 인공지능(AI)으로는 미로 풀이나 정리 증명과 같은 단순한 가설의 문제를 다룰 수는 있어도 여러 요인이 얽혀 있는 것과 같은 현실 사회의 과제를 풀 수는 없음이 분명해집니다. 과학자들 사이에서도 "AI는 정말 사람처럼 지.. 2024. 12. 9. 인공지능의 역사, 출현, 및 발전과정 요약 1 지난 블로그 포스팅에서 머신러닝의 차이와 장단점을 알아보았습니다. 머신러닝과 딥러닝의 정의, 차이, 장단점AI 기술의 발달로 '머신러닝(기계학습)'을 활용함으로써 업무를 효율화할 수 있다고 화제를 모으고 있습니다. 또 이와 비슷한 AI 기술 중 하나로 '딥러닝'이 있습니다. 그러나 이 두 가지 차이를lets.hope2solveproblems.com 머신러닝은 AI(인공지능)의 한 부분이라고 말씀드렸습니다. 지금은 누구나 한 번쯤 들어봤을 AI도 이 정도까지 인지되기까지 모습을 바꿔가며 장대한 역사를 걸어왔습니다. 1950년대에 처음 인공지능이 출현한 이래 60년 이상 지속된 역사는 한두 마디로 표현할 수 없을 정도로 깊었고 지금도 우리 생활에 큰 영향을 미치고 있습니다. 이번과 다음 포스팅에서는 AI의.. 2024. 12. 9. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
