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| 주요 요소 | 세부 내용 | 비고 |
| 머신러닝 |
üAI가 학습하는 핵심 방법론
ü데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측이나 분류 등의 작업을 수행
|
•
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| 딥러닝 |
ü인간 뇌의 신경망 구조를 모방한 인공신경망(Neural Network)을 깊게
쌓아 올린 것 ü복잡한 패턴을 학습하고 높은 성능을 발휘함.
ü이미지 인식, 자연어 처리 등에 높은 성과를 보임.
|
•머신러닝의 하위 분류
|
| 자연어 처리 |
ü컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하며 번역하는 기술
ü챗봇, 음성 비서, 자동 번역 등에 활용
|
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| 컴퓨터 비전 |
ü컴퓨터가 이미지나 동영상을 보고 이해하고 분석하는 기술
ü얼굴 인식, 객체 탐지, 자율 주행 등에 활용
|
•
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| 로봇공학 |
ü인공지능을 로봇에 적용하여 로봇이 환경을 인식하고 스스로 행동하며
작업을 수행하도록 지원함. |
•
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| 전문가 시스템 |
ü특정 분야의 전문가 지식을 컴퓨터에 저장하여 문제 해결에 활용하는 초기 인공지능 기술
ü설명가능성이 필요한 분야에 여전히 유효할 것으로 예상됨.
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