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위한 인공지능 활용 방안.\"-- (2020) 1. 서론
2. 본론
(1) 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교
(2) 기계학습의 개념과 특징
(3) 딥러닝 알고리즘의 개념과 특징
(4) 인공지능을 다른 산업에 적용한 사례
3. 결론
4. 출처 및 참고문헌
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러닝, 딥러닝 등 관련 기술 이해. AI 편향성 및 설명 가능한 AI(XAI)의 중요성. 금융 분야에서의 AI 활용 사례(챗봇, 로보어드바이저, 신용평가) 및 AI 가이드라인의 핵심 가치 분석.
? 빅데이터: 빅데이터의 정의 및 공통적 속성(3V: Volume, Velocity, Var
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적이 될 것이다(마이크로소프트, 2018).
참고문헌
구형일, 인공지능 및 딥러닝 동향, 전기의 세계 제67권 제7호, 대한전기학회, 2018.
금융보안원, 인공지능 개요 및 기술 동향, 2016.
김윤명, 인공지능(로봇)의 법적 쟁점에 대한 시론적 고찰, 정보
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정답: ②
정답해설: 증강현실은 박물관 유물을 관람할 때 스마트폰이나 태블릿을 통해 유물 위에 관련 정보, 3D 모델, 역사적 배경 등을 가상으로 겹쳐 보여줌으로써 관람객이 유물을 더욱 풍부하게 이해하고 학습할 수 있도록 돕습니다.
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적이며 인간의 문제 풀이 방법을 흉내 낸 똑똑한 탐색 알고리즘과 추론 기법을 만들 수 있다고 믿었으나 그러한 방법은 실패했고 이를 통해 연구자들은 전문지식이 필요한 전형적인 영역으로 문제를 제한하고 큰 추론단계로 해결해야 실용적
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장단점
1) 장점
2) 단점
4. 4차 산업혁명의 전망과 대응
1) 모바일과 사물인터넷으로 연결된 사회
2) 데이터 기반의 새로운 비즈니스
3) 혁신적인 기술의 활용
4) 급변하는 사회와 치열한 기술경쟁
Ⅲ. 결론
<참고문헌>
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2. 인공지능으로 야기되는 사회적・산업적인 변화 그리고 개인의 변화
3. 인공지능 발달의 긍정적이면서도 부정적인 전망
4. 인공지능 발달과 미래산업의 과제
5. 인공지능 발달과 인류의 미래라는 철학적 고민
Ⅲ. 결 론
참고문헌
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적인 사례가 될 것이다. 우리는 기술과 인간의 협업을 통해 모든 구직자가 자신감을 가지고 면접에 임하여, 성공적인 커리어를 시작할 수 있도록 끊임없이 지원할 것이다.
<참고문헌>
- 이영희. \"딥러닝 기반 안면 인식 기술을 활용한 면
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적인 소양이 될것이기 때문에, 이에 대한 체계적인 교육이 필요하다. 앞서도 언급한 것처럼 딥러닝이든 지식추론이든 한가지 기술이 만능키가 되기보다는 필요한 기술을 적재적소에 활용하는 S/W 구조의 설계와 오픈소스의 적절한 활용능력
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딥러닝 기반의 이분된 지식 추적 모델 개발 [박사학위논문, 고려대학교].
김지은. (2016.8). 초등학교 교육정보부장이 인식하는 교육정보부 직무에 대한 중요도 실행도 분석 [석사학위논문, 충남대학교].
오유진. (2022.2). 인공지능 챗봇 \'AI 펭톡\'
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