"딥러닝응용분야" 검색결과 1-20 / 556건

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  [경영정보론] 딥 러닝(Deep Learning)기술에 대한 이해 - 딥 러닝의 정의, 딥 러닝 기술의 성숙도와 관련 시장 현황, 딥 러닝 기술의 장점과 단점, 딥 러닝 기술의 응용분야와 대표적 기업, 립 러닝 기술의 진화와 발전 방향

  딥 러닝 기술의 응용 분야 및 대표적 기업5. 딥 러닝 기술 관련시장의 변화6. 딥 러닝 기술의 진화 및 발전 방향참고문헌1. ... 딥 러닝 기술의 응용 분야 및 대표적 기업딥 러닝 기술은 의료산업, 음성인식, 번역, 예측분석 분하며, 주차중인 차와 도로에 진입하려는 차를 구분하게 된다. ... 딥 러닝의 대표적인 활용 분야는 크게 5가지로 분류된다.① 로봇 학습 - 산업용 로봇이 스스로 작업계획을 이해하고 물체를 지각하여 특정한 작업을 수행할 수 있게 발전되고 있다.② 제조

  리포트 | 11페이지 | 3,000원 | 등록일 2017.02.10

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  AI기반 스마트 터널 시공관리 시스템

  C. (2005) 지반공학 분야 AI 기반 딥러닝 적용기술 연구 사례 (1/2)2. ... M. (2018) 지반공학 분야 AI 기반 딥러닝 적용기술 연구 사례 (2/2)3. ... 관련 기술의 현황 구분 기술 내용 연구자 ( 연도 ) 딥러닝 기반 디지털 이미지 생성 / 응용 3 차원 다공성 매질의 재구성 생성 신경망 중 하나인 적대적 생성 신경망 (Generative

  리포트 | 10페이지 | 4,000원 | 등록일 2022.04.16

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  4차 산업혁명과 딥러닝

  한국공간구조학회 문현준, 민경복

  논문 | 6페이지 | 4,000원 | 등록일 2023.04.05 | 수정일 2023.04.06

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  개인맞춤형 서비스 디지털 트렌드와 미래 전망 보고서 - 기술적 발전, 사회적 영향, 기업 전략, 법적 및 윤리적 고려사항을 포함한 넓은 범위를 다루며, 이를 통해 독자에게 개인화 서비스의 복잡한 세계로의 통찰력을 제공합니다.

  숫자와 음절 인식에서 시작하여, 최근에는 딥러닝과 머신 러닝 같은 인공지능 기술을 활용하여 복잡한 대화와 명령을 인식하고 처리할 수 있는 단계까지 발전했습니다. ... 본 연구는 이 분야의 발전을 이해하고, 미래의 기회와 도전을 탐색함으로써, 학계, 산업계, 그리고 정책 입안자들에게 유용한 통찰력을 제공할 것입니다.제2장 기술적 발전과 응용2.1 ... RNN-T(Recurrent Neural Network Transducer) 방식은 실시간 음성인식과 자유 발화에서 우수한 성능을 보여주며, 단말기에서의 음성orm), 그리고 위치 응용

  리포트 | 23페이지 | 2,900원 | 등록일 2024.02.20

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  인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오 인공지능의 개념과 기술 그리고 국내외 활용사례를 미디어(신문, 방송, 등) 문헌 (대학교재, 논문, 전문저널) 등을 조사하여 제출하시기 바랍니다.

  딥러닝은 이러한 특징을 바탕으로 다양한 분야에서 적용되고 있으며, 인공지능 연구와 현실 세계 응용에서 주요 역할을 하고 있습니다.4. ... 딥러닝 알고리즘의 개념과 특징딥러닝은 기계학습의 한 분야로, 인공신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하고 문제를 해결하는 기술입니다. ... 기계학습은 다양한 분야에서 활용되며, 의료 진단, 금융 예측, 언어 처리, 이미지 인식, 자율주행차, 추천 시스템, 보안 등 다양한 응용 분야에서 큰 영향을 미치고 있습니다.

  리포트 | 5페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.01.01

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  인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오. 서론

  이를 통해 모델은 시간이 지남에 따라 더 나은 결과를 도출하게 된다.딥러닝의 응용 분야딥러닝은 다양한 응용 분야에서 높은 성능을 보이며 활용되고 있다. ... 이로써 기업은 데이터를 활용하여 비즈니스 프로세스를 최적화하고 창의적인 솔루션을 개발할 수 있다.딥러닝 알고리즘의 개념과 특징개요딥러닝은 기계 학습의 한 분야로, 인공신경망을 기반으로 ... 이를 통해 모델은 변화하는 환경에 적응하며 최신 정보와 트렌드를 반영할 수 있다.다양한 응용 분야기계 학습은 다양한 분야에서 활용되며, 이미지 분석, 음성 인식, 자연어 처리, 의료

  리포트 | 6페이지 | 3,000원 | 등록일 2024.07.19

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  ChatGPT, Gemini, Lamma, Claude, Hyper Clovax 등을 포함한 딥러닝의 최신동향을 정리하시오.

  최신 딥러닝 모델인 ChatGPT, Gemini, Llama, Claude, Hyper Clovax 등은 다양한 분야에서 혁신적인 성과를 보여주고 있다. ... 마지막으로, Hyper Clovax는 현대적이며 확장 가능한 딥러닝 모델로, 자율주행, 로보틱스, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에 적용되고 있다. ... ChatGPT의 기술적 기반은 인공신경망을 활용한 딥러닝 모델이다.

  리포트 | 7페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.06.16

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  인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.

  이는 입력 데이터의 표현을 학습하고, 유용한 특징을 스스로 학습하도록 모델을 조정합니다.다양한 응용 분야: 딥러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 게임 플레이, 자율 주행 ... 딥러닝 알고리즘의 개념과 특징딥러닝은 기계학습의 하위 분야로, 인공 신경망을 사용하여 다양한 작업을 자동으로 학습하고 수행하는 기술입니다. ... 본 논문에서는 약한 인공지능과 강한 인공지능을 비교하고, 기계학습과 딥러닝에 대한 개념 및 특징을 살펴보며, 다양한 산업 분야에서의 인공지능 활용 사례를 탐구할 것입니다.Ⅱ.

  리포트 | 4페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.01.01

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  ChatGPT, Gemini, Lamma, Claude, Hyper Clovax 등을 포함한 딥러닝의 최신동향을 정리하라

  최근 딥러닝 분야에서는 여러 가지 혁신적인 기술과 모델이 개발되고 있다. ... 모델들 외에도 딥러닝 분야에서는 다양한 기술적 발전이 이루어지고 있다. ... ChatGPT, Gemini, Lamma, Claude, Hyper Clovax 등을 포함한 딥러닝의 최신동향을 정리하라□ 내 용딥러닝은 인공지능(AI)의 한 분야로, 인간의 뇌 구조와

  리포트 | 2페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.06.22

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  컴퓨터구조 - 컴퓨터 프로세서 GPU에 대해 조사하시오.

  그 중에서도 주목할 만한 응용 분야는 다음과 같습니다:머신러닝 및 딥러닝: GPU는 병렬 처리 능력을 효과적으로 활용하여 대규모 데이터 세트를 처리하고 복잡한 계산 작업을 가속화할 ... 딥러닝 모델의 학습과 추론 단계에서 GPU를 사용하면 처리 시간을 크게 단축시킬 수 있으며, 이는 머신러닝 및 인공지능 분야에서 중요한 이점을 제공합니다. ... 이러한 변화는 머신러닝, 딥러닝, 데이터 마이닝, 과학적 모델링과 같은 분야에서 GPU의 높은 병렬 처리 능력과 연산 속도를 활용하여 대규모 데이터 세트나 복잡한 계산 작업을 효율적으로

  리포트 | 3페이지 | 2,000원 | 등록일 2023.08.22

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  인공지능(AI) 음악에 대한 나의 생각(세특용-생명공학, 의학 등)

  제 4차 산업혁명 시대라 부르고 있는 오늘날 인공지능(AI)은 가장 중요한 핵심 산업으로 현재 다양한 분야에 응용되고 있으며, 창의성과 아이디어가 필요한 예술 영역에도 진입을 시작하고 ... 이러한 인공지능(AI)은 딥러닝 방식을 통해 학습합니다. 딥러닝이란 사람처럼 스스로 보고 배운 지식을 계속 쌓아가면서 공부하는 컴퓨터 인공지능(AI) 학습법입니다. ... 이 인공지능(AI)의 딥러닝이 음악에 적용이 되어 나타나고 있습니다.

  리포트 | 5페이지 | 3,000원 | 등록일 2023.12.29

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  10대 전략 기술 트렌드

  데이터를 처리하는 딥러닝 모델이 된다. ... 여부에 있어 알고리즘 고도화에 직결되는 인공지능 기술개발의 특성에 있어 특정 응용분야의 성과가 높은 인공지능 알고리즘 개발을 위해 해당 응용분야에 관한 질좋은 데이터 확보가 무엇보다 ... 있어 알고리즘 고도화에 직결되는 인공지능 기술개발의 특성에 있어 특정 응용분야의 성과가 높은 인공지능 알고리즘 개발을 위해 해당 응용분야에 관한 질좋은 데이터 확보가 무엇보다 필수적이다.국내의

  리포트 | 6페이지 | 2,000원 | 등록일 2023.09.05

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  현대 컴퓨터 과학의 발전과 알고리즘의 역할

  본 논문을 통해 볼 수 있듯, 딥러닝과 자연어 처리 기술은 의료 분야에서도 큰 영향을 끼치며, 다양한 연구 및 응용이 진행되고 있는 것으로 나타났습니다. ... 딥러닝과 자연어 처리 분야의 이러한 동향은 기존의 연구 방향성을 크게 바꾸었으며, 새로운 연구의 가능성을 열었습니다. ... 딥러닝의 동향을 관찰할 수 있습니다.

  리포트 | 6페이지 | 2,000원 | 등록일 2023.09.13

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  AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계

  이 기술은 특히 고차원 데이터를 처리하는 데 강점을 가지며, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 응용되고 있습니다.딥러닝 모델은 크게 입력층, 여러 개의 은닉층 ... 가장 주목받는 두 분야는 머신러닝과 딥러닝입니다. ... 딥러닝 (Deep Learning): 신경망을 이용한 AI4.1 딥러닝의 구조적 특성딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 인간의 뇌 신경망을 모방한 다층 인공 신경망 구조를 사용하여 복잡한

  리포트 | 10페이지 | 2,500원 | 등록일 2024.05.17

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  딥러닝(Deep Learning) 기술의 활용 방안

  국내 연구에서도 딥러닝 기술은 다양하게 응용되고 있는데, 예로는 열화상 카메라를 활용한 딥러닝 기반의 1·3종 차량 분류나 GNSS 천정방향 대류권 습윤지연 추정 연구가 있다. ... 또한 개인에 최적화된 맞춤형케어를 제공할 수 있다는 점에서 딥러닝 기술의 의료 분야의 활용 가치는 높다.이미 국내에서도 딥러닝 기술은 의료분야에 다양하게 활용되고 있다. ... 이외에도 다양하게 딥러닝 기술이 활용되는데 의료, 교육, 마케팅 분야에 활용된 딥러닝 기술을 위주로 조사해보았다.1.

  리포트 | 7페이지 | 1,000원 | 등록일 2023.07.03 | 수정일 2023.07.12

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  [A+레포트] 경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오._231127_完

  발전에 따라 새로운 알고리즘과 모델이 지속적으로 개발되고 있습니다.딥러닝 알고리즘의 개념과 특징딥러닝은 인공신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하고 예측하는 기계학습의 한 분야로, ... 이는 딥러닝이 대용량의 데이터셋에서 높은 성과를 보이는 이유 중 하나입니다.딥러닝은 최근 몇 년 동안 빠르게 발전하고 있으며, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 ... 응용 분야에 따라 회귀, 분류, 군집화 등 다양한 문제를 다룰 수 있습니다.일반화 능력: 학습된 모델은 처음 보는 데이터에 대해서도 적용 가능한 특성을 가지며, 일반화 능력이 중요합니다

  리포트 | 5페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.12.13

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  생성형 인공지능에 대해 6하 원칙에 따라 설명하고, 생성형 인공지능의 응용분야와 장단점에 대해서도 설명하시오.

  딥러닝 모델은 대량의 데이터를 학습하고, 이를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 방식으로 작동한다. ... 대표적인 딥러닝 모델로는 GAN, 변환기(Transformer), 자동인코더(Autoencoder) 등이 있다. ... 생성형 인공지능은 주로 딥러닝 모델을 활용하여 대량의 데이터를 학습하고, 이를 기반으로 새로운 콘텐츠를 만들어낸다.

  리포트 | 6페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.05.29

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  머신러닝과 딥러닝 기본이론1(화학공학을 위한)

  신경망 ( 지도학습 )논문소개 화학보건 및 안전에 대한 기계학습 및 딥 러닝 : 기술 및 응용 분야에 대한 체계적인 검토개념 및 알고리즘 기계학습 개념 지도학습 : 분류와 회귀로 이루어져 ... 분야 소개 논문결론 검토 AI 학습에 필요한 수학 ( 선형대수학 , 미분적분학 , 공업수학 ) 학습 단순 머신러닝과 딥러닝을 활용하는 수준이 아닌 화학안전의 적용을 위해 필수적인 ... 단층 퍼셉트론 : 계단함수 사용 다층 퍼셉트론 : 시그모이드 함수 사용향후계획 논문마무리 딥러닝 원리 소개 머신러닝과 딥러닝에 사용되는 소프트웨어 소개 머신러닝과 딥러닝을 적용한 화학안전

  리포트 | 17페이지 | 2,000원 | 등록일 2023.12.26 | 수정일 2024.02.07

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  머신 러닝 학습을 위한 데이터 증량하기

  데이터 증강은 머신러닝과 딥러닝 분야에서 지속적으로 연구되고 발전되는 주제이며, 앞으로도 더 많은 응용 사례와 성공 이야기를 기대할 수 있습니다. ... 머신러닝 학습을 위한 데이터 증강[https://wikidocs.net/166068]데이터 증강(Data Augmentation)은 현대 머신러닝과 딥러닝 분야에서 빠질 수 없는 핵심 ... 음성 인식 분야에서는 음성 데이터에 다양한 변형을 가하여 모델의 학습과 성능을 향상시켰습니다.결론데이터 증강은 머신러닝과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위한 필수적인 전략 중 하나입니다

  리포트 | 4페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.05.16

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  컴퓨터 처리장치의 최신동향에 대하여 조사하고 설명하시오.

  예를 들어, NVIDIA의 Tensor Core는 행렬 곱셈과 같은 딥러닝 연산을 가속화하는 데 특화되어 있다. ... 최신 GPU는 전통적인 그래픽 처리 능력을 향상시키는 동시에, 딥러닝 알고리즘에 필요한 특수한 연산을 위한 하드웨어 지원을 제공한다. ... 특히 딥러닝과 같은 복잡한 인공지능 모델의 학습 및 실행은 대규모의 수치 연산을 필요로 하며, 이를 병렬 처리로 효율적으로 처리할 수 있는 GPU가 필수적이다.

  리포트 | 4페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.03.20

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