Introduction to Deep learning

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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

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

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2008.1 2008.1 2008_JANUARY DAEGU CATHOLIC UNIV. MEDICAL CENTER 2008_JANUARY DAEGU CATHOLIC UNIV. MEDICAL CENTER 01 2008_JANUARY DAEGU CATHOLIC UNIV. MEDICAL CENTER 02 2008_JANUARY DAEGU CATHOLIC UNIV.

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3 장. 다층퍼셉트론 PREVIEW 신경망 기계학습역사에서가장오래된기계학습모델이며, 현재가장다양한형태를가짐 1950년대퍼셉트론 1980년대다층퍼셉트론 3장은 4장딥러닝의기초가됨 3.1 신경망기초 3.1.1 인공신경망과생물신경망 3.1.2 신경망의간략한역사 3.1.3 신경망의종류 3.1.1 인공신경망과생물신경망 사람의뉴런 두뇌의가장작은정보처리단위 세포체는 cell

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Introduction to Deep Learning and Neural Networks Vision Modeling Lab. Division of Electrical Engineering Hanyang University, ERICA Campus 2 Contents Machine learning Artificial Neural Network (ANN) 신경망의역사와최근의딥러닝

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4 장. 신경망 들어가는말 신경망 1940년대개발 ( 디지털컴퓨터와탄생시기비슷 ) 인간지능에필적하는컴퓨터개발이목표 4.1 절 일반적관점에서간략히소개 4.2-4.3 절 패턴인식의분류알고리즘으로서구체적으로설명 4.2 절 : 선형분류기로서퍼셉트론 4.3 절 : 비선형분류기로서다층퍼셉트론 4.1.1 발상과전개 두줄기연구의시너지 컴퓨터과학 계산능력의획기적발전으로지능처리에대한욕구의학

신경망 (Neural Networks) < 인공지능입문 > 강의 허민오 Biointelligence Laboratory School of Computer Science and Engineering Seoul National University

신경망 (Neural Networks) < 인공지능입문 > 강의 허민오 Bioitelligece Laboratory School of Computer Sciece ad Egieerig Seoul Natioal Uiversity 목차 신경망이란? 퍼셉트론 - 퍼셉트론의구조와학습목표 - 퍼셉트론의활성화함수 - 퍼셉트론의학습 : 델타규칙신경망의학습 - 다층퍼셉트론

( 분류및특징 ) 학습방법에따라 1 지도학습 (Supervised 2 비지도 학습 (Unsupervised 3 강화학습 (Reinforcement 으로구분 3) < 머신러닝의학습방법 > 구분 지도학습 (Supervised 비지도학습 (Unsupervised 강화학습 (

보안연구부 -2016-016 머신러닝 (Machine 개요및활용동향 - 금융권인공지능 (AI) 을위한머신러닝과딥러닝 - ( 보안연구부보안기술팀 / 2016.3.24.) 개요 이세돌 9단과인공지능 (AI, Artificial Intelligence) 알파고 (AlphaGo) 의대국 ( 16 년 3월 9~15일총 5국 ) 의영향으로 4차산업혁명단계 1) 진입을인식함과더불어금융권에서도인공지능기술이주목받게됨에따라,

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Contents Introduction Contents Contents / Contents / Contents / Contents / 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57

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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

1406-469호-11

THE DAEGU MEDICAL ASSOCIATION NEWS THE DAEGU MEDICAL ASSOCIATION NEWS THE DAEGU MEDICAL ASSOCIATION NEWS THE DAEGU MEDICAL ASSOCIATION NEWS THE DAEGU MEDICAL ASSOCIATION NEWS THE DAEGU MEDICAL ASSOCIATION

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[ 인공지능입문랩 ] SEOPT ( Study on the Elements Of Python and Tensorflow ) . ( 통계적이아니라시행착오적 ) 회귀분석 ( 지도학습 ) by Tensorflow - Tensorflow 를사용하는이유, 신경망구조 - youngdocseo@gmail.com 인공지능 데이터분석 When you re fundraising,

의료영상분석에있어딥러닝의응용사례에대해살펴본다. 2 장에서는딥러닝의개요와관련주요기술들에대해역사와원리를소개한다. 3장에서는최근의료영상분석에딥러닝이응용된사례에대해정리한다. 4장에서는추후의료영상분석에있어딥러닝의응용가능성에대해언급함으로써결론을맺는다. 딥러닝의개요 1. 인공신경망

의료영상에서의딥러닝 이한상 박민석 김준모 한국과학기술원전기및전자공학과 Deep Learning in Medical Imaging Hansang Lee, Minseok Park, Junmo Kim Department of Electrical Engineering, KAIST, Daejeon, Korea = Abstract = As a branch of artificial

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딥러닝소개 < 인공지능입문 > 강의 허민오 Biointelligence Laboratory School of Computer Science and Engineering Seoul National University (C) 2007-2018, SNU Biointelligence Lab, http://bi.snu.ac.kr/ 1 Playground (playground.tensorflow.org)

Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology Vol.7, No.11, November (2017), pp

Vol.7, No.11, November (2017), pp. 71-79 http://dx.doi.org/10.14257/ajmahs.2017.11.59 이기종컴퓨팅을활용한환율예측뉴럴네트워크구현 한성현 1), 이광엽 2) Implementation of Exchange Rate Forecasting Neural Network Using Heterogeneous

딥러닝튜토리얼 Deep Learning Tutorial - 신경망과딥러닝의이해 Understanding Neural Network & Deep Learning

딥러닝튜토리얼 Deep Learning Tutorial - 신경망과딥러닝의이해 Understanding Neural Network & Deep Learning 집필기관및참여인원 : 소프트웨어정책연구소 안성원 추형석 전남대학교 김수형 목 차 제 1 장서론 2 제2장단일퍼셉트론 2 제1절구조 2 제2절기능 3 제3절학습원리 5 제4절단층퍼셉트론 8 제3장다층퍼셉트론

01 AI Definition 02 Deep Learning Theory - Linear Regression - Cost Function - Gradient Descendent - Logistic Regression - Activation Function - Conce

Artificial Intelligence for Deep Learning 01 AI Definition 02 Deep Learning Theory - Linear Regression - Cost Function - Gradient Descendent - Logistic Regression - Activation Function - Concept of Neural

650 원승현 서대호 박대원 Intelligence, AI) 이란사고나학습등인간이가진지적능력을컴퓨터를통해구현하는기술이며 (Won et al., 2016) 인간처럼생각하고행동하며이성적으로생각하며행동하는시스템으로정의하였다 (Russell et al., 2003). 인공지능

한국자원공학회지 J. Korean Soc. Miner. Energy Resour. Eng. Vol. 55, No. 6 (2018) pp. 649-659, https://doi.org/10.32390/ksmer.2018.55.6.649 ISSN 2288-0291(print) ISSN 2288-2790(online) 기술보고 딥러닝기법을활용한매립가스발전소포집공의메탄가스농도예측

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202 09 l 0 www.hyundaielevator.co.kr 02 04 0 2 6 20 4 42 44 22 46 26 50 0 5 2 4 8 40 0 4 0 5 0 6 0 7 [EXPERIENCE] 0 8 0 9 0 [EXPERIENCE] 2 [EXPERIENCE] 4 5 [EXPERIENCE] 6 7 8 9 [EXPERIENCE] 49% 2% 2 0

시장분석통계Ⅰ. 서론부록인공신경망의시초라할수있는퍼셉트론 (perceptron) 은 1957 년 Frank Rosenblatt 가발명했고딥러닝의 학습알고리즘인오차역전파법 (back-propagation) 은 1986년 LeCun에의해발명됐다. 이미딥러닝의핵심이론은 198

SURVEY AND RESEARCH 02 딥러닝의현재와미래 Ⅰ. 서론 Ⅱ. 딥러닝을이용한채권회수율예측 Ⅲ. 알파고, 알파고제로, 알파제로 Ⅳ. 결론 김동현 * 한국주택금융공사정보전산부팀장 2017년말에딥마인드에서개발한알파제로는딥러닝을이용한강화학습을통해바둑의기본규칙만을입력받고스스로바둑을둬가며학습하여불과 3일만에수천년간쌓아올린인간의바둑지식을터득했고인간이미처생각하지못한새로운전략도발견했다.

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IDG Deep Dive Overview 2 Overview IDGK Overview 3 Overview IDGK 4 5 6 IDGK 7 8 9 IDGK Guide & Tips 10 11 12 13 IDGK 14 15 IDGK 16 17 Case & Opinion 18 Case & Opinion IDGK Case & Opinion 19 Case & Opinion

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1. 의식곡, 행사곡, 시상곡, 팡파레 2. 애창곡 모음 3. 제목별 모음 4. 동요, 만화영화 주제곡, 경음악, 효과음 5. 민요, 가곡, 군가, 캐롤 6. Pop Song 7. English Kids Song 8. 일본곡 한글인터넷주소 : 반주기 노래목록집 및 노래반주기에 수록된 곡은 사전예고없이 변경 또는 삭제될 수 있습니다. 4532 4530 2491

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딥러닝기술동향 - CNN 과 RNN 을중심으로 - 곽노준박성헌 * 김대식 * 서울대학교교수서울대학교박사과정 * 본고에서는딥러닝의여러가지분야중최근영상인식분야에서기존방법들보다월등한성능을보이고있는컨볼루션신경망 (Convolutional Neural Networks: CNN) 과음성인식이나자연어처리등에적용되어뛰어난성능을보이는순환신경망 (Recurrent Neural

때문이다. 물론가장큰이유는, 다음절에서살펴보겠지만최근들어딥러닝구조를학습하는데필요한여러가지테크닉들이개발되었기때문이다 [6,7]. 딥러닝이산업현장에서선호되는데는몇가지이유가있다. 일단은어려운문제를잘해결한다는것이다. 예를들어서, 물체인식과음성인식등전통적인패턴인식의문제에서딥러닝

기계학습개론 / 딥러닝강의노트, 서울대학교컴퓨터공학부장병탁, Copyright 2013-2016 3 장 : 딥러닝모델과모델복잡도이론 3.1 딥러닝개념 3.2 딥러닝의혁신점 3.3 딥러닝아키텍쳐 3.4 모델복잡도이론과정규화 3.5 딥러닝모델의비교 3.1 딥러닝개념 30 년전에는인공지능의기초연구분야에속하던머신러닝이최근구글, 애플, 삼성등글로벌기업들이앞다투어확보하려는핵심산업기술로발전하고있다.

Multi-pass Sieve를 이용한 한국어 상호참조해결 반-자동 태깅 도구

Siamese Neural Network 박천음 강원대학교 Intelligent Software Lab. Intelligent Software Lab. Intro. S2Net Siamese Neural Network(S2Net) 입력 text 들을 concept vector 로표현하기위함에기반 즉, similarity 를위해가중치가부여된 vector 로표현

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기계학습을통한 시계열데이터분석및 금융시장예측응용 울산과학기술원 전기전자컴퓨터공학부최재식 얼굴인식 Facebook 의얼굴인식기 (DeepFace) 가사람과비슷한인식성능을보임 문제 : 사진에서연애인의이름을맞추기 사람의인식율 : 97.5% vs DeepFace 의인식률 : 97.35% (2014 년 3 월 ) 물체인식 ImageNet (http://image-net.org):

특집 2 부 3 신경회로망 신경회로망에대한연구는뇌신경생리학으로부터유래되어패턴인식이나연산기억장치, 최적화, 로봇제어, 문자인식, 음성인식, 신호처리등의분야로확대됐을뿐아니라경제, 경영분야의의사결정시스템에도응용되기에이르렀다. 최근에는데이터마이닝의주요기법으로손꼽히고있다. 신현

3 신경회로망 신경회로망에대한연구는뇌신경생리학으로부터유래되어패턴인식이나연산기억장치, 최적화, 로봇제어, 문자인식, 음성인식, 신호처리등의분야로확대됐을뿐아니라경제, 경영분야의의사결정시스템에도응용되기에이르렀다. 최근에는데이터마이닝의주요기법으로손꼽히고있다. 신현정서울대학교산업공학과 hjshin72@snu.ac.kr 조성준서울대학교산업공학과교수 zoon@snu.ac.kr

Photo News 02 DOOSAN_2007 02 Yonkang Hall CONTENTS 2007 02 vol. 513 DOOSAN vol. 513 03 Doosan News 04 DOOSAN_2007 02 DOOSAN vol. 513 05 Doosan News 06 DOOSAN_2007 02 DOOSAN vol. 513 07 With Doosan 08 DOOSAN_2007

기획특집 4 I 머신러닝알고리즘을이용한부동산가치산정에관한소고 Ⅱ. 인공지능의정의와주요분야 1956년여름개최된다트머스학술회의 (Dartmouth Conference) 를통해인공지능이라는용어가널리알려지고, 인공지능이새로운연구분야로서확립되게된다. 인공지능이라는용어를처음고안한

머신러닝알고리즘을이용한부동산가치산정에관한소고 심재헌부연구위원한국감정원 KAB 부동산연구원연구개발실 Ⅰ. 들어가며 2016년상반기대한민국의가장큰화두는바둑대결로널리알려진 AlphaGo 1) 와인공지능 (artificial intelligence) 이었다. 수많은경우의수를가진복잡한바둑경기만큼은아직까지인공지능기술이인간을상대로우위를점하기어렵다는일반적인예상과상반된결과가나오자,

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2009 October. Vol 274 10 C o n t e n t s * 04 at 2009 OCTOBER www.at.or.kr 05 Q Q 06 Q Q Q Q at 2009 OCTOBER www.at.or.kr 07 08 at 2009 OCTOBER www.at.or.kr 09 10 at 2009 OCTOBER www.at.or.kr 11 12 at

ILLUSTRATION DE MANABU DEEP LEARNING Takayoshi Yamashita 2016 All rights reserved. Original Japanese edition published by KODANSHA LTD. Korean transla

ILLUSTRATION DE MANABU DEEP LEARNING Takayoshi Yamashita 2016 All rights reserved. Original Japanese edition published by KODANSHA LTD. Korean translation rights arranged with KODANSHA LTD. through Shin

슬라이드 1

빅데이터분석을위한데이터마이닝방법론 SAS Enterprise Miner 활용사례를중심으로 9 주차 예측모형에대한평가 Assessment of Predictive Model 최종후, 강현철 차례 6. 모형평가의기본개념 6.2 모델비교 (Model Comparison) 노드 6.3 임계치 (Cutoff) 노드 6.4 의사결정 (Decisions) 노드 6.5 기타모형화노드들

I. 인간의마지막자존심, 바둑을넘어선인공지능 1) 알파고의등장바둑은기계가이길수없는인간의마지막자존심의영역이었다. 이러한믿음은구글의알파고에의해무너졌다. 2016년 3월구글-딥마인드의 알파고 가상금 100만달러를내걸고이세돌 9단과 5차례대국을벌였다. 승리를믿어의심치않았던인간

디지에코보고서 Issue&Trend 2017.04.04 4 차산업혁명을이끄는인공지능 - 딥러닝을중심으로 kt BigData Project-TF, 류성일 (ryu0121@kt.com) I. 인간의마지막자존심, 바둑을넘어선인공지능 II. 딥러닝 : 더인간처럼, 그리고인간을넘어 III. 인공지능의핵심경쟁력, 빅데이터 IV. 인공지능이할수있는일 V. 인공지능, 축복인가위협인가

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이산수학 () 관계와그특성 (Relations and Its Properties) 2011년봄학기 강원대학교컴퓨터과학전공문양세 Binary Relations ( 이진관계 ) Let A, B be any two sets. A binary relation R from A to B, written R:A B, is a subset of A B. (A 에서 B 로의이진관계

Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology Vol.8, No.3, March (2018), pp

Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology Vol.8, No.3, March (2018), pp. 419-426 http://dx.doi.org/10.21742/ajmahs.2018.03.86 신경과학의비결정론적측면에서살펴본 중국어방논변과인공마음

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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

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

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

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2011 09+10 05 10 13 16 19 21 05 33 41 2011 09+10 25 29 33 37 41 46 49 53 57 60 5 2011 09+10 6 7 2011 09+10 8 9 2011 09+10 10 11 2011 09+10 12 13 2011 09+10 14 15 2011 09+10 16 17 2011 09+10 18 19 2011

1아이리포 기술사회 모의고사 참조답안

아이리포지식창고 113 회 03 아이리포예감적중 ( 주 ) 씨에스리조경미기술사 (kmicho@cslee.co.kr) 113 회출제분석 by 아이리포 200제적중키워드정의토토 / 합숙 / 모의고사적중키워드주간모의고사및유추가능키워드 MCTS, FIDO2.0, 로지스틱회귀분석, TOR네트워크, CPS, SDDC, 망중립성, 소프트웨어영향평가, Agile, CBD,

Vector Differential: 벡터 미분 Yonghee Lee October 17, 벡터미분의 표기 스칼라미분 벡터미분(Vector diffrential) 또는 행렬미분(Matrix differential)은 벡터와 행렬의 미분식에 대 한 표

Vector Differential: 벡터 미분 Yonhee Lee October 7, 08 벡터미분의 표기 스칼라미분 벡터미분(Vector diffrential) 또는 행렬미분(Matrix differential)은 벡터와 행렬의 미분식에 대 한 표기법을 정의하는 방법이다 보통 스칼라(scalar)에 대한 미분은 일분수 함수 f : < < 또는 다변수 함수(function

CloudService_ÃÖÁ¾

IDG Deep Dive 클라우드 서비스 : 실천 의제 Overview 엔터프라이즈 클라우드 서비스 : 의제 재정립 Economics 클라우드 경제학 101 아마존 클라우드 컴퓨팅에 얽힌 진실 Practical Steps 클라우드를 시작하는 현실적인 방법 올바른 클라우드 선택 : 단계별 가이드 클라우드 프로젝트를 망치는 3가지 확실한 방법 2011년 클라우드

Data Scientist Shortage

Data Science: 4 차산업혁명의핵심역량 2018 년 1 월 31 일 김형주교수 서울대컴퓨터공학부 Table of Contents What is Data Science Data Scientist 부족현상관련자료 Data Science 응용분야 Data Science 교육현황 삼성전자 DS 2 과정 Big Data 가주는가치 데이터 : 의미를담고있는기록된사실

5.6 ÇÔ»ç»çAÃÖÁ¾

2007 05 06 2007 05 06 2 5 6 22 22 26 28 30 32 34 34 36 40 44 46 47 36 48 49 http://people.samsung.com/withsamsung 테마기획 신비한우주의주인공, 별의세계로! 낭만과 탐구의 영원한 대상, 별. 잠시 여유를 갖고 밤하늘을 올려다보면 별은 우리에게 신비로 운 우주 이야기를

02본문

87 특집 딥러닝기반방송미디어기술 CNN 과 RNN 의기초및응용연구 이은주 / 계명대학교 Ⅰ. 서론 2016 년 3월, 전세계적으로굉장히이슈가되는사건이있었다. 다름아닌, 구글딥마인드 (Deep Mind) 가개발한인공지능바둑프로그램인알파고 (AlphaGo) 와이세돌 9단의바둑대결에서컴퓨터가 4대 1이라는압승을거둔것이다. 이때, 일반대중들에게바둑에대한관심못지않게오래된패러다임으로생각되었던인공지능에대한관심이폭발적으로증가하게되었다

SOSCON-MXNET_1014

딥러닝계의블루오션, Apache MXNet 공헌하기 윤석찬, Amazon Web Services 오규삼, 삼성 SDS SAMSUNG OPEN SOURCE CONFERENCE 018 목차 11 1 : 4 2 031 1 1 21 51: 1 L 1 S D A 1 S D N M Deep Learning 101 SAMSUNG OPEN SOURCE CONFERENCE

THE JOURNAL OF KOREAN INSTITUTE OF ELECTROMAGNETIC ENGINEERING AND SCIENCE Jul.; 29(7),

THE JOURNAL OF KOREAN INSTITUTE OF ELECTROMAGNETIC ENGINEERING AND SCIENCE. 2018 Jul.; 29(7), 550 559. http://dx.doi.org/10.5515/kjkiees.2018.29.7.550 ISSN 1226-3133 (Print) ISSN 2288-226X (Online) Human

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

Pattern Recognition

딥러닝이해및미디어응용 아주대학교구형일 인공지능 / 기계학습 / 딥러닝 AI 에관한 4 개의관점 Humanly Rationally Thinking Thinking Humanly Thinking Rationally Acting Acting Humanly Acting Rationally Acting Humanly 사람처럼일하는 / 행동하는기계 인공지능은사람에의해서수행될때지능이필요한일을수행하는기계를만드는기술이다.

본보고서는 미래창조과학부정보통신진흥기금 을지원받아제작한것으로미래창조과학부의공식의견과다를수있습니다. 본보고서의내용은연구진의개인견해이며, 본보고서와관련한의문사항또는수정 보완할필요가있는경우에는아래연락처로연락해주시기바랍니다. 소프트웨어정책연구소연구조정실추형석선임연구원 (hsc

2015. 12. 28. (2015-013 호 ) 기계학습경진대회활성화방안 빅콘테스트 결과와시사점 추형석 본보고서는 미래창조과학부정보통신진흥기금 을지원받아제작한것으로미래창조과학부의공식의견과다를수있습니다. 본보고서의내용은연구진의개인견해이며, 본보고서와관련한의문사항또는수정 보완할필요가있는경우에는아래연락처로연락해주시기바랍니다. 소프트웨어정책연구소연구조정실추형석선임연구원

2 : (Seungsoo Lee et al.: Generating a Reflectance Image from a Low-Light Image Using Convolutional Neural Network) (Regular Paper) 24 4, (JBE

2: (Seungsoo Lee et al.: Generating a Reflectance Image from a Low-Light Image Using Convolutional Neural Network) (Regular Paper) 24 4, 2019 7 (JBE Vol. 24, No. 4, July 2019) https://doi.org/10.5909/jbe.2019.24.4.623

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農業科學技術硏究, 第 48 輯, 214 年 6 月 Agricultural Science & Technology Research, Vol. 48 신경회로망을이용한오이배양액의배액내이온농도예측 최성문 최영수 * 전남대학교지역바이오시스템공학과생물산업기계공학전공 Prediction of Ion-concentrations in Discharged Nutrient Solution

I. 한국타이어월드와이드의 유동비율 축소 지난 2012년 9월, 한국타이어는 사업전문화를 위한 지주회사체제 전환을 목적으로 한국타이 어월드와이드(존속회사)와 한국타이어(신설회사)로 분할했다. 올해 5월에는 지배구조 강화를 위해 한국타이어의 공개매수를 실시했다. 그리고

Note 2013. 7. 25 Derivatives Analyst 최창규 02)768-7600, gilbert.choi@wooriwm.com 하재석 02)768-7690, js.ha@wooriwm.com 최창규의 파생충동( 派 生 衝 動 ), 인덱스펀드가 기업분 할 이벤트에 대응하는 방법 한국타이어월드와이드, NHN, 대한항공 이벤트에 대한 인덱스펀드의 대응법

Artificial Intelligence: Assignment 5 Seung-Hoon Na December 15, Numpy: Tutorial 다음 자료를 참조하여 numpy기본을 공부하시오.

Artificial Intelligence: Assignment 5 Seung-Hoon Na December 15, 2018 1 Numpy: Tutorial 다음 자료를 참조하여 numpy기본을 공부하시오. https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.0/user/quickstart.html https://www.machinelearningplus.com/python/

1 대표공약이행도 64% 58.4% 52% 등 4.2% 1 전반적인의정활동 배덕광 A B C 국회의원 (부산일보 2015.9.10.) 60% 45.1% 42% 등 1 국회의원 등 해운대구가 분구될 때 많은 조언이 있었습니다. 사람들이 저더러 잘 사는 동네를 선택하라고

책자형 선거공보 제20대 국회의원 선거 해운대(을) 선거구 이제는 드림시티(제2센텀)! 배덕광 1 대표공약이행도 64% 58.4% 52% 등 4.2% 1 전반적인의정활동 배덕광 A B C 국회의원 (부산일보 2015.9.10.) 60% 45.1% 42% 등 1 국회의원 등 해운대구가 분구될 때 많은 조언이 있었습니다. 사람들이 저더러 잘 사는 동네를 선택하라고

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1 장수치미분 1.1 소개및배경 1. 고정확도미분공식 1.3 Richardson 외삽법 1.4 부등간격의미분 1.5 오차가있는데이터의도함수와적분 1.6 MATLAB 을이용한수치미분 1.1 소개및배경 (1/4) 미분이란무엇인가? 도함수 : 독립변수에대한종속변수의변화율 y f( xi + x) f( xi) dy f( x = i + x) f( xi) = lim =

(JBE Vol. 24, No. 2, March 2019) (Special Paper) 24 2, (JBE Vol. 24, No. 2, March 2019) ISSN

(Special Paper) 24 2, 2019 3 (JBE Vol. 24, No. 2, March 2019) https://doi.org/10.5909/jbe.2019.24.2.234 ISSN 2287-9137 (Online) ISSN 1226-7953 (Print) SIFT a), a), a), a) SIFT Image Feature Extraction

주간_KDB리포트(Weekly_KDB_Report)_ hwp

인공지능의실상과기업내도입을위한제언 : 금융산업을중심으로 고대경 ( 산업기술리서치센터, inodko@kdb.co.kr) 인공지능은인간의지능을모방또는유사한방법으로대신할수있는시스템을개발하는것을목적으로하는연구분야이다. 인공지능의원대한목적에비해현재수준은초기단계에불과하지만현재의연구결과만으로도인간의삶을윤택하게만드는데일조하고있다. 문제는인공지능에대한일반인들의관심과기업의광고전략으로인해인공지능에대한오해와환상이발생하고있다는점이다.

RM2005-9.hwp

이슈리포트 3호 e-러닝을 통한 주5일 수업제 지원 방안 2005. 4. 31 ksoon@keris.or.kr 1 - 1 - 2003년 시 기 시 행 일 정 우선 시행학교 26개교 연구학교 136개교 (총 162개교, 전체 학교의 1.5% 해당) 2004년 3월 월1회 우선 시행학교 확대 운영 (총 1,023개교, 전체 10%이상) 2005년 3월 전국 학교

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1 2 Enterprise AI 인공지능 (AI) 을업무에도입하는최적의제안 Taewan Kim Solution Engineer Data & Analytics @2045 Imagine the endless possibilities to learn from 2.5 quintillion bytes of data generated every day AI REVOLUTION

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I. 문서표준 1. 문서일반 (HY중고딕 11pt) 1-1. 파일명명체계 1-2. 문서등록정보 2. 표지표준 3. 개정이력표준 4. 목차표준 4-1. 목차슬라이드구성 4-2. 간지슬라이드구성 5. 일반표준 5-1. 번호매기기구성 5-2. 텍스트박스구성 5-3. 테이블구성 5-4. 칼라테이블구성 6. 적용예제 Machine Learning Credit Scoring

<C7C1B8AEB9CCBEF6B8AEC6F7C6AE2031362D3032C8A3202DBECBC6C4B0ED2DC3D6C1BEC0CEBCE2BFEBC6C4C0CF402E687770>

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

제4장 자연언어처리, 인공지능 , 기계학습

제 4 장 자연언어처리 인공지능 기계학습 목차 인공지능 기계학습 2 인공지능 정의 ( 위키피디아 ) 인공지능은철학적으로인간이나지성을갖춘존재, 혹은시스템에의해만들어진지능, 즉인공적인지능을뜻한다 일반적으로범용컴퓨터에적용한다고가정한다 이용어는또한그와같은지능을만들수있는방법론이나실현가능성등을연구하는과학분야를지칭하기도한다 다양한연구주제 지식표현, 탐색, 추론, 문제해결,

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Probability Overview Naive Bayes Classifier Director of TEAMLAB Sungchul Choi 머신러닝의학습방법들 - Gradient descent based learning - Probability theory based learning - Information theory based learning - Distance

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Ch 8 딥강화학습

Chapter 8. 딥강화학습 < 기계학습개론 > 강의서울대학교컴퓨터공학부장병탁 교재 : 장교수의딥러닝, 홍릉과학출판사, 2017. Slides Prepared by 장병탁, 최진영 Biointelligence Laboratory School of Computer Science and Engineering Seoul National University Version

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Parallel Computation of Neural Network Sungjoo Ha September 8th, 2016 Sungjoo Ha 1 / 46 Parallel Computation 뉴럴넷의재기의원동력은많은데이터와병렬연산 최근 ASIC 기반의구현으로연구가옮겨가고있으나여전히가장많이활용되는것은 GPGPU GPGPU 를활용한뉴럴넷연산에필요한내용을설명

경영학석사학위논문 투자발전경로이론의가설검증 - 한국사례의패널데이타분석 년 8 월 서울대학교대학원 경영학과국제경영학전공 김주형

저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할수없습니다. 변경금지. 귀하는이저작물을개작, 변형또는가공할수없습니다. 귀하는, 이저작물의재이용이나배포의경우,

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Visual Search At SK-Planet sk-planet Machine Intelligence Lab. 나상일 1. 개발배경 2. 첫접근방법 3. 개선된방법 A. Visual recognition technology B. Guided search C. Retrieval system 개발배경 개발배경 상품검색을좀더쉽게 Key-word 트렌치코트버튺벨트

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Journal of Educational Innovation Research 2018, Vol. 28, No. 3, pp.157-176 DOI: http://dx.doi.org/10.21024/pnuedi.28.3.201809.157 NCS : * A Study on the NCS Learning Module Problem Analysis and Effective

Journal of Educational Innovation Research 2017, Vol. 27, No. 4, pp DOI: * A Study on Teache

Journal of Educational Innovation Research 2017, Vol. 27, No. 4, pp.149-171 DOI: http://dx.doi.org/10.21024/pnuedi.27.4.201712.149 * A Study on Teachers and Parents Perceptions on the Introduction of Innovational

<34342D342D B9DAC0E7BCB120B1E8C1D8C8AB20B1E8C7FCBCAE20B8F0B0E6C7F620B0ADC7CABCBA2E687770>

Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers Published Online, pp. 249-258, August 2018. ISSN 1225-0988 EISSN 2234-6457 2018 KIIE 합성곱신경망을이용한웨이퍼맵기반불량탐지 박재선 김준홍 김형석 모경현

표상학습을이용한딥러닝이미지특성의범용분류성에대한실험적분석 지도교수장병탁 이논문을공학학사학위논문으로제출함 년 12 월 21 일 서울대학교공과대학컴퓨터공학부한동식 2016 년 2 월

표상학습을이용한딥러닝이미지특성의범용분류성에대한실험적분석 Experimental Analyses on Generalized Discriminability of Deep Convolutional Image Features using Representational Learning 서울대학교공과대학컴퓨터공학부한동식 표상학습을이용한딥러닝이미지특성의범용분류성에대한실험적분석

02양은용

The filial piety of Won-Buddhism in the tradition of filial piety Yang, Eun-Yong Dept. of Korean Culture, Wonkwang University Keyword : Filial piety, Fourfold Grace, the grace of parents, Xiao Jing (),

조사(18-04)_표지

4 차산업혁명과자본시장 - 인공지능과블록체인 - 2018. 12. 연구위원 선임연구위원 권민경 조성훈 序言 컴퓨터, 인터넷, 모바일로이어지면서눈부시게발전하고있는정보통 신기술(ICT) 은이미인간사회의구석구석까지파고들었으며, 사회가작 동하는모습을근본적으로변화시키고있습니다. 이러한거대한변화를 혹자는 디지털化 (digitalization) 라고도하고, 일각에서는과거에유사하

저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할

저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할수없습니다. 변경금지. 귀하는이저작물을개작, 변형또는가공할수없습니다. 귀하는, 이저작물의재이용이나배포의경우,

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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,

Journal of Educational Innovation Research 2019, Vol. 29, No. 2, pp DOI: 3 * Effects of 9th

Journal of Educational Innovation Research 2019, Vol. 29, No. 2, pp.357-378 DOI: http://dx.doi.org/10.21024/pnuedi.29.2.201906.357 3 * Effects of 9th Grade Students Participation in Career Curriculum Cluster

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Chapter 3 Block Diagrams and Signal Flow Graphs Automatic Control Systems, 9th Edition Farid Golnaraghi, Simon Fraser University Benjamin C. Kuo, University of Illinois 1 Introduction In this chapter,

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Machine Learning Basic 2016.09 Quarry systems 윤동한 인공지능이란? 지능적행동을자동화하기위한컴퓨터과학의한분야 (Luger & Stubblefield, 1993) 현재사람이더잘하는일을컴퓨터가하도록하는연구 (Rich & Knight, 1991) 1 Machine Learning 이란 명시적으로 Program 하지않고, 스스로학습할수있는능력을컴퓨터에게주기위한연구

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1-1. 포트란 언어의 역사 1 1-2. 포트란 언어의 실행 단계 1 1-3. 문제해결의 순서 2 1-4. Overview of Fortran 2 1-5. Use of Columns in Fortran 3 1-6. INTEGER, REAL, and CHARACTER Data Types 4 1-7. Arithmetic Expressions 4 1-8. 포트란에서의

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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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1 2 3 3-1 3-2 3-3 Large-scale data 개요기계학습기반자료분석기술교통분석에기계학습적용사례 1 CNN 을활용한대중교통수요예측 2 RNN 을활용한공로통행속도예측 3 DQN 을이용한최적교통신호제어 4 시연 Large-Scale Data 기술요소 전수자료 이력자료누적 ( 자료를지우지않음 ) Hadoop HDFS MapReduce 병렬 DBMS

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Ch. 13 Basic OP-AMP Circuits 비교기 (Comparator) 하나의전압을다른전압 ( 기준전압, reference) 와비교하기위한비선형장치 영전위검출 in > 기준전압 out = out(max) in < 기준전압 out = out(min) 비교기 영이아닌전위검출 기준배터리 기준전압분배기 기준전압제너다이오드 비교기 예제 13-1: out(max)

Journal of Educational Innovation Research 2016, Vol. 26, No. 3, pp DOI: * The Grounds and Cons

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8주차중간고사 ( 인터럽트및 A/D 변환기문제및풀이 ) Next-Generation Networks Lab. 외부입력인터럽트예제 문제 1 포트 A 의 7-segment 에초시계를구현한다. Tact 스위치 SW3 을 CPU 보드의 PE4 에연결한다. 그리고, SW3 을누르면하강 에지에서초시계가 00 으로초기화된다. 동시에 Tact 스위치 SW4 를 CPU 보드의

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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

신경망을 이용한 멜로디 패턴 인식

신경망을이용한멜로디패턴인식 Melody Pattern Recognition using Artificial Neural Networks 서울대학교공과대학컴퓨터공학부 97419-012 김석환 apex@apex.pe.kr 요약 지금까지컴퓨터를이용한문서검색에는많은연구가있어왔다. 우리가이용하는인터넷검색엔진은이러한문서정보검색을기반으로하는하나의시스템이라고할수있다. 그러나소리나영상에관하여사용자친화적

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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

예제 1.1 ( 관계연산자 ) >> A=1:9, B=9-A A = B = >> tf = A>4 % 4 보다큰 A 의원소들을찾을경우 tf = >> tf = (A==B) % A

예제 1.1 ( 관계연산자 ) >> A=1:9, B=9-A A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 B = 8 7 6 5 4 3 2 1 0 >> tf = A>4 % 4 보다큰 A 의원소들을찾을경우 tf = 0 0 0 0 1 1 1 1 1 >> tf = (A==B) % A 의원소와 B 의원소가똑같은경우를찾을때 tf = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 >> tf

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기혼 여성이 사이버대학에서 상담을 전공하면서 겪는 경험 방기연 (고려사이버대학교 상담심리학과 부교수) * 요 약 본 연구는 기혼 여성의 사이버대학 상담전공 학과 입학에서 졸업까지의 경험을 이해하는 것을 목적으로 한 다. 이를 위해 연구참여자 10명을 대상으로 심층면접을 하고, 합의적 질적 분석 방법으로 분석하였다. 입학 전 에 연구참여자들은 고등교육의 기회를

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한국지능시스템학회 논문지 2010, Vol. 20, No. 3, pp. 375-379 유전자 알고리즘을 이용한 강인한 Support vector machine 설계 Design of Robust Support Vector Machine Using Genetic Algorithm 이희성 홍성준 이병윤 김은태 * Heesung Lee, Sungjun Hong,

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1, 1, 2, 1 (1, 2 ) Jin Suk Suh 1, Jong In Kim 1, Ryeong Jae Park 2, Sang Bum Park 1 (1 Korea Forest Research Institute, 2 Korea Traditional Dye Institute) Introduction (2011-2013), (VOCs)., (7 ),,. Materials

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이산수학 () 관계와그특성 (Relations and Its Properties) 2010년봄학기강원대학교컴퓨터과학전공문양세 Binary Relations ( 이진관계 ) Let A, B be any two sets. A binary relation R from A to B, written R:A B, is a subset of A B. (A 에서 B 로의이진관계

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/ 물리학에서의 기계학습 I 힉스와 인공지능 DOI: 10.3938/PhiT.26.047 김 태 정 Higgs and Artificial Intelligence Tae Jeong KIM Since the discovery of the Higgs boson, we have been facing new challenges. Nature is still there

Figure 4.2 컨볼루션 (C) 과서브샘플링 (S) 그림 4.3 은컨볼루션의아이디어를설명하고있다. 완전연결층, 지역연결층과비교하여컨볼루션층이어떻게다른지를설명한다. 완전연결층은이웃한층의뉴런간에연결선이존재하는데, 하나의층에있는모든뉴런과이웃한층에있는모든뉴런이연결된다. 즉

기계학습개론 / 딥러닝강의노트, 서울대학교컴퓨터공학부장병탁, Copyright 2013-2016 4 장 : 컨볼루션신경망 4.1 CNN 구조 4.2 AlexNet 4.3 DeepFace 4.4 GooLeNet 4.1 CNN 구조 컨볼루션신경망 (Convolutional Neural Networks, CNN) 은영상처리를위해고안된특수한연결구조를가진다층신경망이다

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www.seda.or.kr Contents vol. 8 24 06 03 06 10 14 18 24 28 38 40 50 32 36 38 40 42 46 50 52 54 56 58 60 62 63 66 화제의 현장 6 270만 소상공인을 위한 종합정보지 우리경제를 움직이는 힘! 한자리에 모이다 2011전국소기업소상공인대회 지난 11월 16일, 소상공인진흥원이