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제1강 인공지능 개념과 역사

인공지능개념과역사 < 인공지능입문 > 강의노트 장병탁서울대학교컴퓨터공학부 & 인지과학 / 뇌과학협동과정 http://bi.snu.ac.kr/~btzhang/ Version: 20180302 목차 인공지능의개념........ 3 연구분야............ 4 역사...... 6 패러다임........ 7 응용사례.......... 8 Reading Assignments.........

Ch 1 머신러닝 개요.pptx

Chapter 1. < > :,, 2017. Slides Prepared by,, Biointelligence Laboratory School of Computer Science and Engineering Seoul National University 1.1 3 1.2... 7 1.3 10 1.4 16 1.5 35 2 1 1.1 n,, n n Artificial

제2강 생각하는 기계

제 2 강 생각하는기계 < 인공지능입문 > 강의노트 장병탁서울대학교컴퓨터공학부 & 인지과학 / 뇌과학협동과정 http://bi.snu.ac.kr/~btzhang/ Version: 20180312=> 20180313 목차 튜링테스트...... 3 중국어방논증........... 7 강인공지능과약인공지능..... 8 특이점....... 10 의식의문제와인공지능........

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4 차산업혁명, 인간과로봇의미래 (The 4 th Industrial Revolution - Future of Humans and Machines 제 84 회 KISTEP 수요포럼 KISTEP 12 층국제회의실, 2018. 4. 25( 수 ) 10:00-12:00 장병탁 (Byoung-Tak Zhang) 서울대학교컴퓨터공학부및인지과학 / 뇌과학협동과정인지로봇인공지능연구센터

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고령사회인공지능과로봇의미래 뉴스토마토 2016 은퇴전략포럼 2016. 9. 23 ( 목 ), 15:20~14:00 장병탁서울대학교컴퓨터공학부 & 인지과학 / 뇌과학협동과정인지로봇인공지능연구센터 (CRAIC) http://bi.snu.ac.kr/ 목차 1. 인공지능혁명............. 3 머신러닝 / 딥러닝혁명, 글로벌기업동향 2. 스마트머신의등장........

Data Industry White Paper

2017 2017 Data Industry White Paper 2017 1 3 1 2 3 Interview 1 ICT 1 Recommendation System * 98 2017 Artificial 3 Neural NetworkArtificial IntelligenceAI 2 AlphaGo 1 33 Search Algorithm Deep Learning IBM

빅데이터_DAY key

Big Data Near You 2016. 06. 16 Prof. Sehyug Kwon Dept. of Statistics 4V s of Big Data Volume Variety Velocity Veracity Value 대용량 다양한 유형 실시간 정보 (불)확실성 가치 tera(1,0004) - peta -exazetta(10007) bytes in 2020

지능정보연구제 16 권제 1 호 2010 년 3 월 (pp.71~92),.,.,., Support Vector Machines,,., KOSPI200.,. * 지능정보연구제 16 권제 1 호 2010 년 3 월

지능정보연구제 16 권제 1 호 2010 년 3 월 (pp.71~92),.,.,., Support Vector Machines,,., 2004 5 2009 12 KOSPI200.,. * 2009. 지능정보연구제 16 권제 1 호 2010 년 3 월 김선웅 안현철 社 1), 28 1, 2009, 4. 1. 지능정보연구제 16 권제 1 호 2010 년 3 월 Support

Introduction to Deep learning

Introduction to Deep learning Youngpyo Ryu 동국대학교수학과대학원응용수학석사재학 youngpyoryu@dongguk.edu 2018 년 6 월 30 일 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 1 / 66 Overview 1 Neuron

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공학컴퓨터활용입문 메카트로닉스시스템 메카트로닉스시스템정의 메카트로닉스시스템예 메카트로닉스시스템이란? 메카트로닉스정의 메카트로닉스란용어는메카틱스 ( 기계역학 ) 와일렉트로닉스 ( 전자 ) 의합성어로서 1960 년대말경일본 (Yaskawa Electoric Co.) 에서만들어져 1980 년전후로정착된신조어이며현재는일반적인용어임. 따라서, 메카트로닉스란기계기술과전자제어및정보처리기술을응용하여,

Microsoft PowerPoint - 실습소개와 AI_ML_DL_배포용.pptx

실습강의개요와인공지능, 기계학습, 신경망 < 인공지능입문 > 강의 허민오 Biointelligence Laboratory School of Computer Science and Engineering Seoul National University 실습강의개요 노트북을꼭지참해야하는강좌 신경망소개 (2 주, 허민오 ) Python ( 프로그래밍언어 ) (2주, 김준호

딥러닝 첫걸음

딥러닝첫걸음 4. 신경망과분류 (MultiClass) 다범주분류신경망 Categorization( 분류 ): 예측대상 = 범주 이진분류 : 예측대상범주가 2 가지인경우 출력층 node 1 개다층신경망분석 (3 장의내용 ) 다범주분류 : 예측대상범주가 3 가지이상인경우 출력층 node 2 개이상다층신경망분석 비용함수 : Softmax 함수사용 다범주분류신경망

정보기술응용학회 발표

, hsh@bhknuackr, trademark21@koreacom 1370, +82-53-950-5440 - 476 - :,, VOC,, CBML - Abstract -,, VOC VOC VOC - 477 - - 478 - Cost- Center [2] VOC VOC, ( ) VOC - 479 - IT [7] Knowledge / Information Management

Microsoft PowerPoint - ai-8 기계 학습-I

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Software Requirrment Analysis를 위한 정보 검색 기술의 응용

EPG 정보 검색을 위한 예제 기반 자연어 대화 시스템 김석환 * 이청재 정상근 이근배 포항공과대학교 컴퓨터공학과 지능소프트웨어연구실 {megaup, lcj80, hugman, gblee}@postech.ac.kr An Example-Based Natural Language System for EPG Information Access Seokhwan Kim

종합설계 I (Xcode and Source Control )

Sogang University: Dept of Computer Science 구명완교수 서강대학교컴퓨터공학과 Email: mwkoo9@gmail.com 내용 개념도 시맨틱해석기 대화상태추적기 대화관리기 자연언어생성기 결론 개념도 음성인식 음성대화 음성대화솔류션사례 음성대화서비스 음성대화로봇 Apple Siri Google MS Cortana Amazon Echo

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Pairwise Tool & Pairwise Test NuSRS 200511305 김성규 200511306 김성훈 200614164 김효석 200611124 유성배 200518036 곡진화 2 PICT Pairwise Tool - PICT Microsoft 의 Command-line 기반의 Free Software www.pairwise.org 에서다운로드후설치

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Chapter 1. 머신러닝개요 < 기계학습개론 > 강의서울대학교컴퓨터공학부장병탁 교재 : 장교수의딥러닝, 홍릉과학출판사, 2017. Slides Prepared by 장병탁, 김준호, 이상우 Biointelligence Laboratory School of Computer Science and Engineering Seoul National University

기획 1 서울공대생에게 물었다 글 재료공학부 1, 이윤구 재료공학부 1, 김유리 전기정보공학부 1, 전세환 편집 재료공학부 3, 오수봉 이번 서울공대생에게 물었다! 코너는 특별히 설문조사 형식으로 진행해 보려고 해 요. 설문조사에는 서울대학교 공대 재학생 121명, 비

2015 autumn 공대상상 예비 서울공대생을 위한 서울대 공대 이야기 Vol. 13 Contents 02 기획 서울공대생에게 물었다 극한직업 공캠 촬영 편 Fashion in SNU - 단체복 편 서울대 식당, 어디까지 먹어 봤니? 12 기획 연재 기계항공공학부 기계항공공학부를 소개합니다 STEP 01 기계항공공학부에 대한 궁금증 STEP 02 동문 인터뷰

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주간기술동향 2016. 2. 24. 최신 ICT 이슈 인공지능 바둑 프로그램 경쟁, 구글이 페이스북에 리드 * 바둑은 경우의 수가 많아 컴퓨터가 인간을 넘어서기 어려움을 보여주는 사례로 꼽혀 왔 으며, 바로 그런 이유로 인공지능 개발에 매진하는 구글과 페이스북은 바둑 프로그램 개 발 경쟁을 벌여 왔으며, 프로 9 단에 도전장을 낸 구글이 일단 한발 앞서 가는

제3장.ppt

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CSE NEWSLETTER 부산대학교 정보컴퓨터공학전공 뉴스레터 01 03 07 09 12 @ PNU 여름호 (통권 제15호) 2016년 6월 정컴 소식 정컴행사, 학사일정, 정컴포커스(교수, 학생, 학과) 교수 동정 칼럼 (유영환 교수) 발행처 부산대학교 정보컴퓨터공학전공 동문 동정 해외 IT기업 재직 선배 이야기 주소 부산시 금정구 부산대학로 63번길 2

2007

Eugene Research 산업분석 2016. 03. 21 IT 알파고가던져준 IT 산업의성장로드맵 반도체 / 디스플레이담당이정 Tel. 02)368-6124 / jeonglee@eugenefn.com Junior Analyst 노경탁 Tel. 02)368-6647 / kyoungkt@eugenefn.com Overweight( 유지 ) Recommendations

Artificial Intelligence: Assignment 6 Seung-Hoon Na December 15, Sarsa와 Q-learning Windy Gridworld Windy Gridworld의 원문은 다음 Sutton 교재의 연습문제

Artificial Intelligence: Assignment 6 Seung-Hoon Na December 15, 2018 1 1.1 Sarsa와 Q-learning Windy Gridworld Windy Gridworld의 원문은 다음 Sutton 교재의 연습문제 6.5에서 찾아볼 수 있다. http://incompleteideas.net/book/bookdraft2017nov5.pdf

<707231352D30372DC0CEB0F8C1F6B4C9C0C720B1D4B9FCC0CCBDB4BFCD20C1A4C3A5C0FB20BDC3BBE7C1A12DC6EDC1FDC3D6C1BE2D312E687770>

15-07 2015. 12. 7 인공지능의 규범이슈와 정책적 시사점 이 원 태 정보통신정책연구원 연구위원 요약문 1. 서 론 2. 인공지능의 규범적 이슈 및 3. 주요내용 3. 인공지능 규범체계 정립을 위한 3. 정책과제 4. 결론과 전망 1 2 5 12 25 인공지능의 규범이슈와 정책적 시사점 이 원 태 정보통신정책연구원 연구위원 *wtlee@kisdi.re.kr,

KCC2011 우수발표논문 휴먼오피니언자동분류시스템구현을위한비결정오피니언형용사구문에대한연구 1) Study on Domain-dependent Keywords Co-occurring with the Adjectives of Non-deterministic Opinion

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사회복지용 지능로봇 기술동향 머 리 말 목 차 제1장 서 론 1 제2장 기술의 특징 3 제3장 사회복지용 지능 로봇산업의 기술 수요 전망 11 제4장 사회복지용 지능 로봇의 기술 동향 32 제5장 결론 및 정책 제언 103 참고문헌 109 표 목차 그림 목차 제1장 서 론 1. 목적 및 필요성 2. 분석내용 및 범위 제2장 기술의 특징 1. 지능형 로봇기술의

I. 2

,? 1 I. 2 Youngstown, Ohio 3 20, 4 Steel Valley = American Dream 5 1970, 1977, Black Monday 6 Youngstown = regional depression / 7 ,, 8 ?? 9 10 11 12 (Georg Graetz) (Guy Michaels) 2015 Robots at Work 13

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ISSN 2233-6583 16-02 2016. 6. 20 알파고의 충격 : 인공지능의 가능성과 한계 최 계 영 정보통신정책연구원 선임연구위원 요약문 1. 인공지능 개요 4 2. 알파고를 통해 인공지능 혁신 이해하기 3. 인공지능의 가능성과 한계 4. 정책적 시사점 [참고문헌] 12 13 18 22 알파고의 충격 : 인공지능의 가능성과 한계 최 계 영 정보통신정책연구원

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주간기술동향 2016. 5.18. 컴퓨터 비전과 인공지능 장혁 한국전자통신연구원 선임연구원 최근 많은 관심을 받고 있는 인공지능(Artificial Intelligence: AI)의 성과는 뇌의 작동 방식과 유사한 딥 러닝의 등장에 기인한 바가 크다. 이미 미국과 유럽 등 AI 선도국에서는 인공지능 연구에서 인간 뇌 이해의 중요성을 인식하고 관련 대형 프로젝트들을

목차 AI Boom Chatbot Deep Learning Company.AI s Approach AI Chatbot In Financial service 2

챗봇과 금융서비스의 결합 2017.05.25 Company.AI 강지훈 목차 1. 2. 3. 4. 5. AI Boom Chatbot Deep Learning Company.AI s Approach AI Chatbot In Financial service 2 3 인공지능 및 고급 기계 학습 딥러닝, 인공신경망, 자연어 처리 등 다양한 기술 이해, 학습, 예측

ecorp-프로젝트제안서작성실무(양식3)

(BSC: Balanced ScoreCard) ( ) (Value Chain) (Firm Infrastructure) (Support Activities) (Human Resource Management) (Technology Development) (Primary Activities) (Procurement) (Inbound (Outbound (Marketing

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서강대학교인공지능연계전공소개 목차 2 인공지능이란? 인공지능의정의와의미 딥러닝과관계 영화속인공지능 현실속인공지능 적용분야 서강대학교인공지능연계전공 교육목표 이수요건 위원회 인공지능이란? Dream 4 C3PO and R2D2 AIBO? 5 What is Artificial Intelligence? 6 Artificial Intelligence (1) 7 인간성이나지성을갖춘존재나시스템에의해만들어진지능,

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[ 인공지능입문랩 ] SEOPT ( Study on the Elements Of Python and Tensorflow ) 인공지능 + 데이터분석목적 / 방법 / 기법 / 도구 + Python Programming 기초 + NumpyArray(Tensor) youngdocseo@gmail.com 1 *3 시간 / 회 구분일자내용비고 1 회 0309

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ETRI, Kim Kwihoon (kwihooi@etri.re.kr) 1 RL overview & RL 에주목하는이유? 2 RL Tech. Tree 3 Model-based RL vs Model-free RL 4 몇가지사례들 5 Summary 2 AI Framework KSB AI Framework BeeAI,, Edge Computing EdgeX,, AI

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진 의학 지식과 매칭이 되어, 인류의 의학지식의 수준을 높 여가는 것이다. 하지만 딥러닝은 블랙박스와 같은 속성을 가지고 있어서, 우리는 단지 결과만을 알 수 있기 때문에 이런 식의 의학지 식의 확장으로 이어지기는 힘들 수 있다는 것을 의미한다. 이것은 실제로 의학에서는 인공지능을 사용하게 될 때 여러 가지 문제를 만들 수 있다. 뿐만 아니라, 인간이 이해

Ch01 C 언어 기초

Ch01_ 지식기반지능형시스템개론 이장에서다룰내용 01_ 지능형기계가할수있는것 03_ 요약 2 01_ 지능형기계가할수있는것 지능 (intelligence) 이라는단어의의미 첫번째정의에따르면, 지능은인간에게있는성질. 두번째정의에따르면, 생각하고이해하는능력을갖춘것이사람인지사물인지명확하지않음. 생각 이라는단어의의미 (thinking) 생각을하려면인간이나사물에두뇌

사회통계포럼

wcjang@snu.ac.kr Acknowledgements Dr. Roger Peng Coursera course. https://github.com/rdpeng/courses Creative Commons by Attribution /. 10 : SNS (twitter, facebook), (functional data) : (, ),, /Data Science

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A Basic Introduction to Artificial Neural Network (ANN) 도대체인공신경망이란무엇인가? INDEX. Introduction to Artificial neural networks 2. Perceptron 3. Backpropagation Neural Network 4. Hopfield memory 5. Self Organizing

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ㆍ Natural Language Understanding 관련기술 ㆍ Semantic Parsing Conversational AI Natural Language Understanding / Machine Learning ㆍEntity Extraction and Resolution - Machine Learning 관련기술연구개발경험보유자ㆍStatistical

모바일동향

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소성해석

3 강유한요소법 3 강목차 3. 미분방정식의근사해법-Ritz법 3. 미분방정식의근사해법 가중오차법 3.3 유한요소법개념 3.4 편미분방정식의유한요소법 . CAD 전처리프로그램 (Preprocessor) DXF, STL 파일 입력데이타 유한요소솔버 (Finite Element Solver) 자연법칙지배방정식유한요소방정식파생변수의계산 질량보존법칙 연속방정식 뉴톤의운동법칙평형방정식대수방정식

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How to produce ChemML and MathML 조윤상 ( 과편협기획운영위원 ) 1 Applications of XML Applications of XML RDF (Resource Description Framework) : 자원의정보를표현하기위한규격, 구문및구조에대한공통적인규칙을지원. RSS (Rich Site Summary) : 뉴스나블로그사이트에서주로사용하는콘텐츠표현방식.

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최신 ICT 이슈 최신 ICT 이슈 알파고의 심층강화학습을 뒷받침한 H/W 와 S/W 환경의 진화 * 알파고의 놀라운 점은 바둑의 기본규칙조차 입력하지 않았지만 승리 방식을 스스로 알아 냈다는 것이며, 알파고의 핵심기술인 심층강화학습이 급속도로 발전한 배경에는 하드웨 어의 진화와 함께 오픈소스화를 통해 발전하는 AI 관련 소프트웨어들이 자리하고 있음 2014

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전산학부전공과목이수요건 (2015 학년도이전입학생학사과정용 ) 공통이수요건은반드시따로확인하시기바랍니다. 졸업이수학점 : 총 130 학점이상이수 ( 특이사항 ) 기초선택이수요건 : - 기초선택교과목으로선형대수학개론을반드시포함하여야하며, 복수전공이수자는선형대수학개론을반드시

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KAST International Symposium on Convergence Education of Science and Technology Seoul Sep. 13-14, 2007

과학기술과 사회의 변화 온누리교회 장로아카데미 2016년 5월 10일 이재규 KAIST 석좌교수; 세계정보시스템학회장 (AIS) 주요 과학기술과 영향 IT (정보 통신 기술): 인터넷, 스마트폰, AI 효율증대 고용 절벽 BT (바이오 기술) : 유전공학 장수 고령화 ET (에너지 기술) : 탄산가스 배출 저감 기후변화 방지 탄산가스 배출 규제 NT(나노 기술):

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주간기술동향 2016. 5. 4. 뇌과학 기반 인지컴퓨팅 기술 동향 및 발전 전망 윤장우 한국전자통신연구원 책임연구원 최근 많은 관심을 받고 있는 인공지능(Artificial Intelligence: AI)의 성과는 뇌의 작동 방식과 유사한 딥 러닝의 등장에 기인한 바가 크다. 이미 미국과 유럽 등 AI 선도국에서는 인공지능 연구에서 인간 뇌 이해의 중요성을