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인공지능의 응용분야
1) 신경망(Neural Networks, NN)
2) 전문가 시스템(Expert Systems)
3) 자연언어 시스템(Natural Language Systems)
4) 지식베이스 시스템 (Knowledge-base System)
5) 로보트 공학(robotics)
II. 본론
1. 유비쿼터스
1)
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이크로소프트는 인공지능(AI)을 활용한 획기적인 컴퓨터 공학으로 암 문제를 10년 안에 해결하겠다고 공언했다. 또한, 페이스북의 창업자는 2100년까지 모든 질병 퇴치를 위해 1조 원의 기부를 택함과 동시에 질병까지 극복하고자 하는 의지를
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지능형 로봇을 활용한 교육은 로봇의 안면, 자율 인식과 의사 결정, 로봇의 행동 템플릿, 신체적 접촉 또는 행동 유발, 홈 네트워크 코디네이팅에 대한 적절한 인공 지능 모델링 기술 개발을 연계하면, 교육적 효과를 높이고자 하는 많은 부모
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유비쿼터스 컴퓨팅을 “Everyday Computing” 또는 “Invisible Computing”이라고 부른다. 본 글에서는 그가 말하는 유비쿼터스 컴퓨팅이 현실화되기 위해서 여러 가지 인공지능 분야 기술이 필요하며, 유비쿼터스 컴퓨팅의 실현이 곧 인공지능의 목표
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지능형 홈 네트워크 사업은 산자부가 중심 추진체이지만, 정통부와 과기부가 공동으로 협력하는 유형이고, 지능형 정보가전의 경우 산업자원부, 홈서버/홈게이트웨이, 홈네트워킹 및 유비쿼터스 컴퓨팅 등은 정통부와 과기부 등의 공동협력
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인공지능이 사람이 알아들을 수 없는 자신만의 언어를 발명해 다른 AI와 소통하기 시작했다. AI가 새로운 언어로 소통하기 시작하자 당황한 개발자들은 해당 AI의 작동을 일단 중지시켰다. 작년 7월 29일 <캘리포니아 글로벌 뉴스>에 따르면
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인공지능이란 기술은 꿈도 못 꾸는데 체스로 인간을 이기는 경지까지 도달하였다. 특히 로봇분야 같은 경우 잠재 가능성은 가히 무궁무진하다. 만화 속에서만 나왔던 거대 로봇은 언잰가 전장에 투입될지 아무도 모른다. 과학 기술은 자꾸 발
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유비쿼터스의 영향
3.1 미래의 u우체국
3.2 유비쿼터스에 의한 가정 내의 변화
4. 국내 기업 및 연구소의 지능형 홈 네트워크 개발 현황
4.1 삼성전자의 Digital Home
4.2 LG전자의 Dream Home
4.3 광주과학기술원의 UbiHome
Ⅲ 우리나
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유비쿼터스 기술의 핵심인 센서에 대한 수요는 점차 높아지고 있는데 지능형 로봇용 센서 및 차세대 PC용 센서 등의 시장 성장이 클 것으로 전망한다.(한국정보사회진흥원,2008)
또한 소방 방재분야에서도 국가중요문화재 등에 사용되고 있으
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지능적으로 네트워크를 구성하여 통신하는 것이다. 이를 위해 USN의 전체적인 구조와 함께 기술적으로 우선 개발되어야 할 네트워크 프로토콜, Middle ware, OS에 대해 표준화 동향과 기술 동향에 대해 살펴보았다.
USN은 아직 세계적으로 공인받는
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(사)한국인공지능협회에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
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인공지능과학기술인협동조합에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진
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인공지능 분야에 남다른 관심을 갖게 되었습니다. 인공지능을 배울 수 있는 방법을 찾아 보았고, 정부에서 주최하는 인공지능 실무인력양성과정에 참여하게 되면서 인공지능을 공부 하기 시작했습니다. 1.자기소개
2.학업 및 연구계획
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인공지능 기술을 활용하여 실제 사회 문제를 해결할 수 있는 능력을 향상시키고자 합니다.
저는 끊임없는 노력과 열정을 가지고 KAIST 인공지능학과에서 최고의 인공지능 교육을 받고, 인공지능 기술을 통해 인간의 삶을 개선하는 데 기여하는
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인공지능 분야는 다양한 분야와 융합되어 발전하고 있기 때문에, 다양한 분야에 대한 이해와 지식이 필요합니다. 따라서 면학 과정에서는 컴퓨터 공학뿐만 아니라, 데이터 분석, 통계학, 경영학, 심리학 등 다양한 분야에서 배움을 쌓아 나가
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인공지능 분야에서 전문성을 갖춘 연구자가 되겠습니다.
4.기타
○ 리더십 및 협업 능력
대학교 시절 동아리 회장 역임을 통해 팀 운영, 행사 기획, 대외 협력 등 리더십 역량을 키웠습니다. 당시 다양한 팀 프로젝트 참여하여 팀원과의 소통,
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고려 사항도 따릅니다. 지속적인 연구와 발전을 통해 제너레이티브 AI의 미래는 다양한 영역에 혜택을 주고 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 개선할 수 있는 보다 지능적이고 상황에 맞는 인식 시스템을 만들 수 있는 가능성을 제시합니다.
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