반응형 기계학습4 인공지능 자율주행차(AI autonomous vehicle) 인공지능 자율주행차(AI autonomous vehicle) 인공지능 자율주행차는 사람의 개입 없이 스스로 운전할 수 있는 일종의 자동차 또는 기타 차량을 말한다. 이것은 센서, 카메라, 컴퓨터 알고리즘을 포함한 다양한 기술을 사용하여 가능하게 한다. 자율주행차의 기본 아이디어는 사람의 실수로 인한 사고의 위험을 줄임으로써 보다 안전하고 효율적인 운전 경험을 제공하는 것이다. 자율 주행 차량은 센서와 기계 학습 알고리즘의 조합에 의존하여 운전 방법을 결정한다. 이러한 센서에는 카메라, 라이더(lidar:레이저 기반 센서의 일종), 레이더 및 초음파 센서가 포함될 수 있다. 센서는 다른 자동차, 보행자 및 장애물의 위치와 같은 차량 주변에 대한 데이터를 수집한다. 그런 다음 이 정보는 데이터를 분석하고 차.. 2023. 3. 22. 인공지능의 이점과 위험성(the benefits and risks of AI) 인공지능의 이점과 위험성(the benefits and risks of AI) AI는 인공지능(Artificial Intelligence)의 약자로 컴퓨터가 사람처럼 학습하고 생각할 수 있게 해주는 기술이다. AI에는 기계 학습(machine learning), 자연어 처리(natural language processing), 로봇 공학(robotics) 등 다양한 유형이 있다. AI의 가장 큰 이점 중 하나는 우리가 스스로 할 수 있는 것보다 더 빠르고 더 잘할 수 있도록 도와준다는 것이다. 예를 들어 AI는 기업이 데이터 입력이나 고객 서비스와 같이 반복적이거나 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화하는 데 도움이 될 수 있다. 이를 통해 작업자는 더 흥미롭고 가치 있는 작업을 수행할 수 있으며 회사 비용.. 2023. 3. 21. 인공지능의 역사2 the history of Artificial Intelligence (AI) 인공지능의 역사2 the history of Artificial Intelligence (AI) 1960년대에 연구자들은 자연어를 추론하고 이해할 수 있는 보다 정교한 AI 시스템을 개발하기 시작했다. 1965년 Joseph Weizenbaum은 인간 사용자와의 대화를 시뮬레이션하는 초기 자연어 처리 프로그램인 ELIZA를 만들었다. ELIZA는 심리 치료사를 모방하도록 설계되었으며 패턴 매칭 기술을 사용하여 간단한 대화에 참여할 수 있었다. 1970년대에 AI 연구에서는 전문가 시스템(expert systems)이 대중화되었다. 이러한 시스템은 지식 기반과 일련의 규칙을 사용하여 특정 도메인의 문제를 해결하도록 설계되었다. 의료 진단에서 재무 예측에 이르기까지 광범위한 응용 분야에서 사용되었다. 198.. 2023. 3. 19. 학습과 기술의 발전 학습과 기술의 발전 기술이 교육에 미치는 영향은 기술이 급속히 발전하는 현 시대에 큰 관심과 논쟁거리이다. 디지털 기술은 우리가 지식을 배우고 습득하는 방식을 포함하며 우리 삶의 거의 모든 측면에 혁명을 일으켰다. 이것은 교육 분야에 상당한 변화를 가져왔고 전통적인 교습법과 교수법을 변화시켰다. 이 섹션에서 우리는 기술이 우리의 학습 방식을 변화시키는 방식을 탐구하고 디지털 학습 플랫폼의 잠재적 이점과 단점에 대해 논의할 것이다. 기술이 학습 방식을 변화시키는 가장 중요한 방법 중 하나는 디지털 학습 플랫폼의 가용성(availability)을 통해서이다. 이러한 플랫폼은 학생들에게 언제 어디서나 액세스할 수 있는 풍부한 정보와 리소스를 제공한다. 스마트폰, 태블릿, 노트북의 확산으로 학생들은 더 이상 교.. 2023. 3. 13. 이전 1 다음 반응형
