반응형 인지과학65 인공지능의 다양한 형태1(Explain different types of AI) 인공지능의 다양한 형태1(Explain different types of AI) 인공 지능(AI)은 인간의 추론과 문제 해결을 시뮬레이션할 수 있는 지능형 기계를 만들기 위한 다양한 기술과 접근 방식을 포괄하는 광범위한 분야이다. AI 시스템에는 고유한 특성과 응용 프로그램이 있는 다양한 유형이 있다. 여기서는 규칙 기반 시스템(Rule-Based Systems), 전문가 시스템(Expert Systems), 신경망(Neural Networks) 및 퍼지 논리 시스템(Fuzzy Logic Systems)을 포함한 다양한 유형의 AI를 설명하고 사용 방법에 대한 예를 살펴볼 것이다. 규칙 기반 시스템(Rule-Based Systems) 규칙 기반 시스템은 일련의 규칙 또는 if-then 지침(if-then.. 2023. 3. 19. 인공지능의 역사1 the history of Artificial Intelligence (AI) 인공지능의 역사 the history of Artificial Intelligence (AI) 지능형 기계(intelligent machines)를 만든다는 아이디어는 고대로 거슬러 올라갈 수 있지만 AI의 현대 시대는 20세기 중반에 시작되었다. 1940년대에 연구자들은 인간의 추론(reasoning)과 문제 해결(problem-solving) 능력을 시뮬레이션할 수 있는 기계를 만들 가능성을 탐구하기 시작했다. 이 분야의 첫 번째 돌파구 중 하나는 1943년 Warren McCulloch와 Walter Pitts가 최초의 인공 신경망을 개발한 것이다. 그들의 모델은 인간 뇌의 구조를 기반으로 하고 뇌의 뉴런 행동을 시뮬레이션하도록 설계되었다. 1950년 영국의 수학자 앨런 튜링(Alan Turing).. 2023. 3. 18. 의식의 신경과학(The neuroscience of consciousness) 의식의 신경과학(The neuroscience of consciousness) 의식은 우주에서 가장 복잡하고 신비한 현상 중 하나이다. 그것은 우리 주변의 세계와 우리 자신에 대해 가지고 있는 자각의 주관적 경험이다. 수십 년 동안 과학자와 철학자들은 의식의 신경적 기반을 이해하려고 노력해 왔으며 최근 신경과학 분야의 발전으로 이 이해하기 어려운 주제에 빛을 비추기 시작했다. 의식의 신경과학에 대한 최신 연구에서 얻은 핵심 통찰 중 하나는 의식이 단일 과정이 아니라 우리의 주관적 경험을 만들기 위해 함께 작동하는 다양한 과정의 수집이라는 것이다. 이러한 과정에는 무엇보다도 지각(perception), 주의력(attention), 작업 기억(working memory) 및 자기 인식(self-awarene.. 2023. 3. 15. 학습의 신경과학(neuroscience of learning) 학습의 신경과학(neuroscience of learning) 학습의 신경과학은 뇌가 정보를 처리하고 저장하는 방법과 이 지식을 학습 과정을 최적화하기 위해 어떻게 적용할 수 있는지 이해하는 것을 목표로 하는 흥미롭고 빠르게 성장하는 분야이다. 최근 몇 년 동안 신경 영상 및 인지 심리학의 발전으로 뇌가 정보를 학습하고 유지하는 방법과 이 과정이 표적 개입(targeted interventions) 및 전략을 통해 어떻게 향상될 수 있는지에 대한 통찰력을 제공해왔다. 신경과학 연구의 주요 발견 중 하나는 뇌가 고도로 가소적(plastic)이라는 것인데, 이는 뇌가 새로운 경험과 학습에 반응하여 변화하고 적응할 수 있는 능력이 있음을 의미한다. 이 가소성(plasticity)은 뇌가 여전히 발달하고 새로운.. 2023. 3. 14. 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. Gamma, alpha, delta, and theta oscillations govern cognitive processes Erol Basar, Canan Basar-Eroglu, Sirel Karakas, Martin Schurmann Gamma, alpha, delta, and theta oscillations govern cognitive processes(2001) 요즘은 광범위하게 뇌와 기능적으로 관련된 신호인 감마 진동에 대한 증가된 관심이 단일 신경세포와 신경집합체 사이의 거리를 이어주는 사건관련 진동에 대한 개념의 중요성을 .. 2015. 6. 9. 뇌 속의 신체지도 '뇌 속의 신체지도'를 읽고....... 사람들은 모두 자신의 공간을 갖는다. 팔, 다리를 쭉 폈을 때 팔, 다리가 닿는데 까지를 개별주변 공간이라 한다. 우리의 뇌는 이 공간을 자신의 신체처럼 인식한다. 예를 들어 큰 버스를 운전하는 기사는 차체를 포함하여 공간을 인지하며 버스를 포함해.. 2015. 3. 10. 인지 신경과학 연구 요약2 An ERP study of the temporal course of the Stroop color-word interference effect M Liotti, MG Woldorff, R Perez, HS Mayberg - Neuropsychologia, 2000 stroop 색-단어 간섭효과의 전기생리학적 상관관계는 고밀도 ERPs를 이용하여 8명의 건강한 대상자에게서 연구되었다. 불일치 조건에서 색-단어 반응 시간이 더 길게 나타났다. .. 2014. 7. 15. Distinguishing neural source of movement Preperation and execution An electrophysiological analysis Hartmut Leuthold, Ines Jentzch. (2002) Distinguishing neural source of movement Preperation and execution An electrophysiological analysis Abstract 본 연구는 운동 준비와 실행에 관련된 편재성 사건관련 전위(L-ERPs)를 실험했다. 반응에 있어서 사전 단서 과제는 어느 쪽인지(side)와 효과기(effector), 어느쪽 만, 또는 어떤 정.. 2014. 6. 11. Fuctional Imaging and Localization of Electromagnetic Brain Activity Fuctional Imaging and Localization of Electromagnetic Brain Activity Michael Scherg 1992 Abstract 전기적 뇌 활성의 기능적 이미지는 인간의 두피에서 기록된 신호를 변환시키는 특별한 모델을 요구한다. 두가지 모델; Single-time-point & spatio-temporal methods. 일시적 방법은 단지 한 순간의 시점에서 몇몇 전압 차이를 .. 2014. 6. 2. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 다음 반응형
