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러닝 기법의 출현으로 급속도로 발전하고 있습니다. I 서론 및 선정 사유
II 본론
1. AI와 딥페이크의 개념
1) 정의 및 개념
2) 활용
2. AI와 딥페이크의 역사
1) 상상에서 현실까지
2) AI의 발달에 따른 주요 성과
3)딥페이크의 발달
3. 딥
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1. 서론
-탐구 동기
-탐구 방법
2. 본론
-경사하강법에 대하여
-딥러닝과의 연관성
-자연어 처리 방법
3. 결론
-탐구 결과 요약
-새롭게 알게된 점 & 후속 활동
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딥 러닝에 의해 비약적으로 향상된 컴퓨팅 파워, 데이터 분석 기술로 다시 전성기를 맞게 된다. 이를 주도한 인물이 구글의 제프리 힌튼(Geoffery Hinton) 캐나다 토론토대학교 교수, 얀 레쿤(Yann LeCun) 뉴욕대학교 교수 겸 페이스북 인공지능연구소
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러닝 모델(예: n-그램을 사용한 단어 가방 모델)과 딥러닝 모델(char-CNN, char-CRNN, VDCNN)과 비교할 때, 여기서 을 수 있는 주요 인사이트는 다음과 같다.
fastText는 지속적으로 경쟁력 있는 정확도를 달성한다는 사실을 확인했다. 때로는 char-CNN 및 cha
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1. AI 관련동향
1) AI란 무엇인가
1.1) 머신러닝 1.2) 딥러닝
2) AI발전과정
2. AI의 현재와 미래
1) 현재사회에서의 AI
2) 미래사회에서의 AI
3. AI와 관련된 윤리적/철학적 문제
4. 공학도로서 보는 AI
5. 참고문헌
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강조됨에 따라 그 중요성이 점점 더 높아지고 있습니다. <목 차>
1. 데이터 과학의 개념
2. 데이터 애널리틱스의 역할
3. 데이터 분석의 기술적 접근
4. 인공지능의 발전과 응용
5. 머신러닝의 원리와 활용
6. 딥러닝과 그 혁신적 변화
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풍부하게 함유하고 있는 음식이나 식재료를 제안해 주는 방식이다.
[참고문헌]
1. 김희언, 『딥러닝 기반 차량 자율주행 연구』, 세종대학교 석사학위논문, 2019 1.
최근 인공지능/딥러닝 활용 사례
2.
인공지능/딥러닝 활용 아이디어
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딥러닝 시계열 알고리즘 활용한 기업부도예측모형 유용성 검증/차성재/지능정보연구/2018
2. 초등학생 인공지능 윤리 의식 척도 개발/이혜령/한국인공지능윤리학회/2023 Ⅰ.서론
Ⅱ.본론
1. 인공지능이란
2. 인공지능의 분류
3.
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역사를 설명하시오
(1) 데이터 과학 (Data Science)
(2) 데이터 애널리틱스(Data Analytics)
(3) 데이터 분석 (Data Analysis)
(4) 인공지능(Artificial Intelligence)
(5) 머신러닝(Machine Learning)
(6) 딥러닝(Deep Learning)이 무엇인지 실제 사례를 포함 설명하시오
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러닝은 오늘날 거의 모든 산업에서 널리 사용되고 있으며, 데이터 분석, 예측, 자동화를 통해 기업의 성과를 극대화하는 중요한 기술이다.
6) 딥러닝(Deep Learning)
(1) 딥러닝의 정의
딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 하위 분야로, ‘인공 신경망(A
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