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딥러닝을 넘어서: AI의 자기 지도 학습 및 추론 I. 소개 지능의 정의: 지능은 문제를 해결하고 추론하며 새로운 상황에 적응하기 위해 지식과 기술을 습득하고 적용하는 능력입니다. 지능에는 지각, 주의력, 기억력, 학습, 추론 및 문제 해결과 같은 다양한 인지 능력이 포함됩니다. 학습의 정의: 학습은 경험, 학습 또는 교육을 통해 새로운 지식, 기술 또는 행동을 습득하는 과정입니다. 학습은 관찰, 연습, 피드백, 교육 등 다양한 방식을 통해 이루어질 수 있습니다. 예측 및 예측 모델의 중요성: 예측 및 예측 모델은 과거의 경험을 바탕으로 다음에 일어날 일을 예측할 수 있게 해주므로 지능과 학습에 필수적입니다. 예측 모델은 세상에 대한 기대와 가설을 생성할 수 있게 해주는 정신적 표상이며, 추가 경험을 통해 테스트하고 구체화할 수 있습니다. 예측과 예측 .. 2023. 3. 25.
확실한 윤리적 AI 개발: 위험 해결 및 이익 촉진 I. AI 소개 및 잠재적 영향 -AI의 정의 인공 지능(AI)은 인간처럼 일하고 배우는 지능형 기계의 생성을 다루는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. AI는 인간처럼 생각하고 행동하도록 프로그래밍된 기계에서 인간 지능을 시뮬레이션하는 것을 말합니다. 이러한 기계는 무엇보다도 음성 인식, 의사 결정, 문제 해결 및 패턴 인식과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. AI의 목표는 시각적 인식, 음성 인식, 의사 결정 및 언어 번역과 같이 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 시스템을 만드는 것입니다. -AI 기술의 발전 최근 AI 기술의 발전은 상당했으며 다양한 분야에서 상당한 개선을 가져왔습니다. 가장 주목할만한 개선 사항은 다음과 같습니다. 1. 딥 러닝(Deep Learning): 인공 신경.. 2023. 2. 3.