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자기가 할 일을 스스로 처리하는 대리인(agent robot)의 단계로 진보하는 것을 의미한다. 결국 인공지능 컴퓨팅은 컴퓨터에게 자율적인 판단능력과 인간과 같은 공간에서 조화롭게 일하는 융통성까지 부여해 주는 것이 목표이다. 곧 이것은 컴퓨
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Learning, School of Computer Science and Engineering, Seoul National University
김정희, Deep Learning - Machine Learning with Deep Neural Network, NAVER LABS
LG 경제연구소 조용수 수석연구원. ‘똑똑한 기계들의 시대, 인공지능의 현주소’
곽동민, 박세원, 이한남 저, 2015.04.15.,
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Machine Learning Repository (http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Zoo)
* References
[1] Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar. Introduction to Data Mining.
Infinity Books. 2007. 488-497, 591-596.
[2] 조인호. SAS 강좌와 통계컨설팅. 영진닷컴. 2006. 606-639, 680-695.
[3] 최종후, 한상태, 강
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(Group Behavior)과 군지능
3. 마이크로로봇(Microrobot)
4. 강화학습(Reinforcement Learning)
5. 면역 네트워크(Immune Networks)
6. 자기조직화 로봇(Self-Organizing Robot)
7. 진화 알고리즘(EA)에 의한 로봇의 진화
8. 퍼지(Fuzzy)에 의한 로봇의 제어
Ⅴ. 결 론
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engineer가 어떤 분야의 전문가와 인터뷰를 해서 그들의 지식을 컴퓨터 프로그램에 넣어 작업을 수행하도록 한다. 이 작업을 얼마나 잘 수행할지는 작업에서 요구되는 지능적 메카니즘이 현재의 AI 수준 내에 있는지에 달려있다. 그렇지 않을 경
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