KCU 4차 산업혁명의 이해 요약 족보 및 연습문제 정답

소개글

23년 2 학기에 한국대학가상교육연합에서 진행된 "4차 산업혁명의 이해"과목 요약 및 연습 문제 해답입니다.
1장은 개론 같은 단원이라 요약을 따로 하지 않았고 1장을 제외한 2장~13장까지 강의를 요약, 각 단원 별 교재의 연습 문제 정답을 수록해두었습니다.
중간고사, 퀴즈, 기말고사 세 번 모두 100점을 맞았습니다.
교재 내 연습 문제에서 보기 순서만 바꿔서 내는 문제가 많아 해당 자료를 참고하시면 많은 시간을 투자하지 않아도 좋은 성적을 받을 수 있을 것입니다.
해당 자료가 많은 도움이 되었으면 좋겠습니다.

목차

1. 2장. 인공지능.pdf
2. 3장. 빅데이터.pdf
3. 4장. 네트워크.pdf
4. 5장. 블록체인.pdf
5. 6장. 양자컴퓨터.pdf
6. 7장. 사물인터넷.pdf
7. 8장. 자율주행.pdf
8. 9장. 로봇공학.pdf
9. 10장. 3D프린팅.pdf
10. 11장. 메타버스.pdf
11. 12장. 스마트시대.pdf
12. 13장. 드론.pdf

본문내용

인공지능 소개
인공지능 : 지능을 가지고 있는 컴퓨터 시스템
1956년 미국 다트머스 대학에서 열린 컨퍼런스에서 존 매카시에 의해 처음 공식적으로 제시
인간의 사고방식을 모방하거나 학습, 지각, 추론하는 방식을 컴퓨터 시스템으로 구현해내는 기술
놓여진 상황과 데이터를 기반으로 학습을 하면서 지식(정보)을 추적하고, 이를 기반으로 인간이 생각하는 방식과 논리를 컴퓨터 시스템으로 처리하면서 해당 상황에 맞는 결정

머신 러닝
기계, 즉 컴퓨터가 학습을 통해 지식을 쌓을 수 있다면 지능을 가짐.
1959년 아서 사무엘이 IBM Journal of Research and Development에 게재된 논문에서 첫 사용
가용의 데이터를 기반으로 지식을 축적함으로써 컴퓨터가 지능을 가지도록 하는 방법
경험을 통해 학습을 진행하고 지식이 축적되면 새로운 문제를 풀거나 처리하는 데 자동으로 개입할 수 있으며, 기계 학습은 이러한 과정을 푸는 컴퓨터 알고리즘과 기술을 개발하는 분야
인공지능의 한 분야로서 인간이 학습하는 능력과 같은 기능을 컴퓨터에게도 부여하고 실행할 수 있도록 하는 기술
표현과 일반화가 핵심
표현이란 데이터의 평가이며 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리.
컴퓨터 프로그램이 어떤 태스크 T를 수행할 때 성능 P만큼 개선되는 경험 E가 있다면, 그 컴퓨터 프로그램은 태스크 T와 성능 P에 대해 경험 E를 학습했다.

머신러닝 학습 방법
1. 지도 학습
알고리즘이 인간이 제공한 데이터와 레이블링된 예제를 기반으로 학습을 하는 머신러닝
분류
레이블이 지정된 예제 집합을 기반으로 지정된 입력에 레이블 또는 클래스를 할당하는 것을 목표로 함
ex) E-mail에서 지도학습을 사용하여 스팸과 정상메일을 분류하는 것을 학습하면, 새로운 E-mail이 스팸인지 아닌지를 예측하는데 사용될 수 있음.

참고 자료

4차 산업혁명과 미래사회 | 안병태, 정화영 지음 | 길벗 캠퍼스

압축파일 내 파일목록

10장. 3D 프린팅.pdf
11장. 메타버스.pdf
12장. 스마트시대.pdf
13장. 드론.pdf
2장. 인공지능.pdf
3장. 빅데이터.pdf
4장. 네트워크.pdf
5장. 블록체인.pdf
6장. 양자컴퓨터.pdf
7장. 사물인터넷.pdf
8장. 자율주행.pdf
9장. 로봇공학.pdf