"딥 러닝 (deep learning)" 검색결과 41-60 / 329건

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  ppt 발표 자료 / 인공지능 AI / 미래 양식 / ppt 템플릿

  (Deep Learning) 퍼셉트론 (PL) 다중 퍼셉트론 (MPL) 인간의 뇌를 닮다 인공지능 원리 딥러닝 (Deep Learning) CPU vs GPU http://biz.chosun.com ... Learning] - 인공지능 - 기계학습 - 딥러닝 ( 지형 공간정보체계 용어사전 , 2016. 1. 3., 구미서관 ) 인간의 뇌를 닮다 인공지능 원리 뉴런 (Neuron) 시냅스 ... 인공신경망 (Artificial neural network ) 등이 대표적이다 . [ 네이버 지식백과 ] AI-ML-DL [Artificial Intelligence-Machine Learning-Deep

  리포트 | 21페이지 | 3,000원 | 등록일 2020.05.17 | 수정일 2020.06.12

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  공학윤리 레포트 과제 A+ (AI 딥보이스 피싱 원인 분석 및 해결책 제시)

  딥보이스는 AI 핵심기술인 딥러닝(deep learning)과 목소리(voice)의 합성어로 AI 기술을 활용해 특정인 목소리를 흉내 내는 기술을 뜻한다. ... "딥러닝 기반 한국어 실시간 TTS 기술 비교." ... 딥러닝 기반의 인공지능의 경우 사용자들의 모든 데이터들을 기반으로 학습하여 발전한다.

  리포트 | 8페이지 | 5,000원 | 등록일 2024.02.11 | 수정일 2024.02.17

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  인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 개념

  여러 개 , 깊게 쌓이게 되면 그 것을 Deep Neural Network 라고하고 , 이런 분야를 통틀어서 딥러닝이라고 함 . ... 머신러닝의 개념 지도학습 (Supervised Learning) 비지도학습 (Unsupervised Learning) 강화학습 (Reinforcement Learing ) 머신러닝의 ... 딥러닝의 특징 4.

  리포트 | 14페이지 | 2,000원 | 등록일 2020.12.28 | 수정일 2022.12.07

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  [30점만점] 딥러닝 통계적 이해 중간과제물 방송통신대

  딥러닝의 역사와 관련된 사건을 위키피디아 등을 바탕으로 2 페이지 이내로 정리하 시오.(5 점)심층학습이라고도 불리우는 딥러닝(Deep Learning) 기법은 다층으로 쌓은 인공신경망으로서 ... 딥러닝은 1950 년대 퍼셉트론의 개념에서부터 다층퍼셉트론을 통한 XOR 문제 해결, 컴퓨팅 자원의 개선 등에 힘입어 발전을 거듭해왔다. ... 트랜스포머 알고리즘의 등장 이전의 딥러닝 기반 자연어처리 기법은 순서에 기반한 신경망 모델(Sequential Model)에 기반을 두고 있다.

  방송통신대 | 10페이지 | 10,000원 | 등록일 2020.11.06 | 수정일 2021.09.23

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  딥러닝 심층강화학습 조사 레포트

  앞서 말했듯이 알파고에는 심층학습 (Deep Learning)과 강화학습 (Reinforcement Learning)을 결합한 ‘심층강화학습’ 기술이 적용되어 있다. ... 그리고 현재의 알파고에서 사용되는 딥러닝은 강화학습법을 이용한 DQN기술이다. ... 개념3 DQN (Deep Q Network) 방금 설명한 인공신경망의 가중치 조정하는 방법으로 머신러닝의 지도학습이 주로 사용되었다.

  리포트 | 3페이지 | 1,000원 | 등록일 2021.06.19

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  현대 컴퓨터 과학의 발전과 알고리즘의 역할

  최근에 발표된 논문 "Deep Learning for EHR: A Comprehensive Survey" (Shickel, B., Tighe, P. ... Shickel과 그의 팀은 본 논문에서 다양한 딥러닝 모델들이 EHR 데이터를 분석하는 방법에 대해 평가하였으며, 특히 병리학적 데이터 분석에 있어서 딥러닝이 기존의 기계학습 방법보다 ... 제2장: 관련 연구의 동향 최근 연구에서는 자연 언어 처리(NLP) 분야에서 딥러닝의 동향을 관찰할 수 있습니다.

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

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  인공지능의 이해 기말고사 족보

  Neural Network)여러 뉴런이 서로 연결되어 있는 구조의 네트워크딥러닝(Deep Learning) -여러 은닉충을 가진 인공신경망을 사용하여 머신러닝 학습을 수행하는 기술-딥러닝의 ... 딥은 연속된 신경망 층을 깊게 쌓는다는 의미-이 신경망이 깊어질수록 성능이 향상됨머신러닝과 딥러닝의 차이점1)인간의 개입 유무-머신러닝은 사람이 학습 데이터에 레이블(정답)을 알려주거나 ... 머신러닝인공지능, 머신러닝, 딥 러닝의 관계1)인공지능 -인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술-인공지능의 구분->강인공지능(strong AI): 인간의 능력을 초월한

  시험자료 | 91페이지 | 5,000원 | 등록일 2024.03.29 | 수정일 2024.04.15

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  2022 방통대 출석수업과제물 수리통계학

  딥러닝 분야에서 많이 활용되는데, 머신러닝에서는 Bayesian Network, 딥러닝에서는 Bayesian Deep Learning 분야에서 쓰이고 있다. 2) 안드레이 마르코프 ... 베이즈 정리는 불확실성 하에서의 의사결정에서 중요하게 다뤄지는데, 머신러닝?딥러닝에서 모두 쓰이 게되는 개념이다. ... 베이즈정리는 최근 인기를 끌고있는 머신러닝?

  방송통신대 | 3페이지 | 5,000원 | 등록일 2022.10.26

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  경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오

  ), 인공 신경망(Artificial Neural Network), 딥러닝(Deep Learning), 인지 컴퓨팅(cognitive Computing), 뉴로모픽 컴퓨팅(Nueromophic ... 그리고 결과가 부정확할 때는 더 많은 학습으로 규칙을 강화하는데 딥러닝 시스템에서 어떻게 규칙을 정했는지 알 수 없어 이를 블랙박스라고 표현한다. (2) 딥러닝의 특징 딥러닝 특징 ... 딥러닝은 인간의 신경망을 모델화해 만든 알고리즘으로 컴퓨터의 성능이 향상되면서 최근에는 기계학습보다 딥러닝을 활용하는 경우가 더 많아지고 있다.

  리포트 | 6페이지 | 3,000원 | 등록일 2022.07.25

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  인공지능 대학원 전공 면접 준비자료(약 150문항)

  Deep Learning - 머신러닝을 사용하느냐, 딥러닝을 사용하느냐는 문제 복잡도와 데이터, 하드웨어 자원에 달림 - 머신러닝은 분류와 회귀같은 간단한 문제, 딥러닝은 이미지나 ... 음성인식같은 복잡한 문제 - 머신러닝은 작은 데이터셋, 딥러닝은 더 큰 데이터셋이 필요 - 딥러닝은 GPU와 같은 더 큰 컴퓨팅 자원이 필요 - The choice between ML ... Deep Learning is a subset of ML using a deep neural network which is designed to mimic the structure

  자기소개서 | 26페이지 | 20,000원 | 등록일 2024.01.01 | 수정일 2024.01.03

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  인하대학교 전자공학 종합설계 손글씨 인식 MNIST 결과보고서

  Learning Rate(학습계수) Learning Rate(학습계수)는 딥러닝에서 신경망을 학습시키기 위해 조정해야 할 가장 중요한 HyperParameter이다. ... 딥러닝 모델들은 주로 SGD optimizer로 훈련된다. ... 이로 인해 최근에 딥러닝 기술들을 적용해서 손글씨 인식률을 개선하려는 시도가 있었다.

  리포트 | 5페이지 | 4,900원 | 등록일 2021.09.26

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  MATLAB 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 예제 실습하기

  딥러닝 튜토리얼부터 실행하였다. 처음 실행한 튜토리얼은 Deep Learning Onramp라는 튜토리얼이었는데, 간단히 먼저 설명하면, 사진을 분류하는 것이었다. ... 확률 및 랜덤변수 [MATLAB을 이용한 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 예제 실습하기] 담당 교수 소속 학번 이름 MATLAB을 이용한 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 예제 실습하기 MATLAB ... 그러한 기능들이 딥러닝, 머신러닝을 기반으로 하는 프로그램들 이었다.

  리포트 | 7페이지 | 3,000원 | 등록일 2023.09.20 | 수정일 2023.09.27

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  인공지능(AI) 알파고에 대한 정의, 효과, 적용사례 정리 본

  딥마인드는 자사의 머신러닝 기술을 활용하여, 구글의 데이터 센터의 냉각 비용을 40%까지 절감 ? ... set)으로 학습, 일반적인 규칙 또는 패턴 등을 자동적으로 추출하여 그 상호 관계를 구성 ② 입력층, 출력층 및 마디로 구성 ③ 학습이 진행될수록 신경망은 더욱 촘촘 ④ 알파고의 딥러닝은 ... (Machine Learning) 기법의 출현으로 급속도로 발전 ?

  리포트 | 6페이지 | 2,500원 | 등록일 2021.04.01

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  4차 산업혁명 시대의 커리어 관리에 대하여

  머신러닝과 딥러닝 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 또한 4차 산업혁명을 논할 때 빼놓을 수 없다. ... 딥러닝은 머신러닝의 하위 개념에 속하며, 머신러닝과 가장 차별화되는 딥러닝의 특징은 기계 스스로 인간과 같이 생각하고 행동하는 것처럼 보여진다는 것이다. ... 현재 머신러닝과 딥러닝이 각광받고 있는 실정에서 이러한 기술적인 재능을 가지고 있는 기술자들은 우대받고 있다.

  리포트 | 5페이지 | 3,000원 | 등록일 2022.11.27

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  인공지능 AI가 가져올 변화와 문제를 예측하고 그 대안을 말하시오

  Framework for Computationally Efficient Deep Learning in Autonomous Driving"(2019) "모바일 기기를 위한 딥러닝 기반 ... Technologies" 김경수, 이준영, 이제훈 공저 (2018) "한국어 대화 상태 추적 과제: 데이터 세트, 기준선 및 분석" 이화란, 김현우 공저 , 문지형, 손성현(2020) "딥러닝 ... Gomez, Łukasz Kaiser, and Illia Polosukhin (2017) "The Unreasonable Effectiveness of Deep Learning" by

  리포트 | 5페이지 | 3,000원 | 등록일 2023.03.07

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  2022-2 4차산업혁명과 창의컴퓨팅/ 필수교양/ 과제

  딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 한 분야로, 뇌의 뉴런과 유사한 정보 입력층 계층을 활용해 데이터를 학습합니다. ... 머신러닝, 딥러닝 알고리즘 차이점. ... 즉, 결괏값을 미리 알려주는 것은 머신러닝이고, 결괏값을 미리 알려주지 않고 스스로 결괏값을 추출 해내는 것은 딥러닝이라고 할 수 있습니다. 2.

  시험자료 | 1페이지 | 2,000원 | 등록일 2022.10.28

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  트랜스포머와 딥러닝

  . - GPT-3, BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 등에서 가장 관심을 많이 받고 있는 딥 러닝의 종류이다 ... 최종적으로는 Label Smoothing 기술을 사용하여 정확도를 향상시킨다.보통 딥러닝을 소프트맥스로 사용하는 경우 원핫 인코딩을 사용하는데 여기서는 그렇게 하지 않고 레이블 스무딩

  리포트 | 11페이지 | 2,500원 | 등록일 2022.04.17 | 수정일 2022.04.21

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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.

  이를테면, 딥러닝은 인간 뇌의 작동 원리를 모방하여 구축된 신경망 구조를 활용하는데, 이러한 신경망은 여러 계층으로 구성되어 있어서 "깊게 쌓인" 신경망이라는 의미에서 "딥(Deep ... 대량의 데이터가 없으면 딥러닝 모델은 성능을 제대로 발휘하기 어렵습니다. 딥러닝 모델은 데이터로부터 특징을 자동으로 추출합니다. ... 딥러닝 알고리즘의 개념과 특징 딥러닝은 기계학습의 한 분야로, 인공신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하고 문제를 해결하는 기술입니다.

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

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  강화학습(model free방법)

  결론 강화학습은 새로운 학습 방법으로 딥러닝과 더불어 다양한 산업 영역에서 사용하고자 하는 여러 가지 측면의 기술 개발을 수행하고 있다. ... Deep RL(Rainbow, 2017) - DQN(Deep Q Learning) 개선에 대한 많은 혁신을 결합하고 비교한다. 10. ... . - 참고논문 : Simple Statistical Gradient-Following Algorithms for Connectionist Reinforcement Learning(

  리포트 | 2페이지 | 3,000원 | 등록일 2022.07.30

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  인공지능의 이해 기말고사 관련 족보입니다.

  함으로써 인간의 도움 없이도 컴퓨터 스스로가 새로운 규칙을 발견할 수 있도록 하는 기술입니다3.딥러닝(Deep Learning): 여러 개의 은닉층을 가진 인공신경망을 사용하여 머신러닝 ... 머신러닝1.인공지능(AI): 사고방식이나 학습 등과 같이 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술입니다2.머신러닝(Machine Learning): 컴퓨터를 인간처럼 학습하게 ... ): 문제와 답을 함께 학습해 미지의 문제에 대한 올바른 답을 예측하는 머신러닝의 한 방법입니다6.비지도학습(Unsupervised Learning): 지도해줄 조력자의 도움없이 컴퓨터

  시험자료 | 9페이지 | 5,000원 | 등록일 2023.09.06

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