혼자 복습하고 필기하는

학습 목표데이터와 인공지능의 관계 및 상호 역할 이해문제 해결 절차(알고리즘)와 최적화 결과를 도출하기 위한 모델링 개념 학습학습 내용데이터 활용을 통한 알고리즘 정의와 적용 방법인공지능의 다양한 활용 사례 인공지능 알고리즘의 이해알고리즘 : 문제 해결을 위한 절차 또는 공식, 특정 작업을 수행하기 위한 명령의 집합중요성 : 효율적 데이터 처리, 빠른 문제 해결, 자동화 및 최적화 가능종류 : 정렬, 검색, 계산, 최적화 알고리즘 인공지능 알고리즘과 모델링 (예제)- 쓰레기 소각장 탄소 발생량 절감 통제- 운전자의 감정 인식 후 맞춤 음악 제공 (안전운전 유도)- 심박수 구간 분석을 통한 수면 장애 연구 및 운동 강도 안내- 10대 졸업사진 이미지 연출 학습 정리인공지능 개념 및 알고리즘의 역할 이해다양..

학습목표인공지능의 기본은 데이터로부터 출발데이터와 인공지능의 관계 및 상호 역할 정리학습내용데이터 과학 이해 및 중요성 학습빅데이터 활용 방법 검토 빅데이터 활용법1. 필요한 데이터 검색 및 준비2. 기업 비즈니스 요구사항 확인3. 모델링 및 검증 작업 수행4. 데이터 분석 가능한 모델 구축5. 실전에 적합한지 최종 검증 데이터 처리의 변화데이터 형태 : 특정 형식·시점 → 형식·시점 무관처리 속도 : 일괄처리(Batch) → 실시간 처리(Real Time)처리 목적 : 과거 분석 → 최적화 및 예측 중심처리 비용 : 정부 지원 → 기업·개인 차원 부담 학습정리인공지능의 기본이 되는 데이터 처리 과정 이해데이터 활용 방안 및 변화 흐름 파악

학습목표인공지능의 기본은 데이터임데이터와 인공지능의 관계 및 상호 역할 정리학습내용데이터 과학 이해 및 중요성 학습빅데이터 활용 방법 검토 데이터 과학의 이해Data Science 개요데이터로부터 지식과 인사이트 추출통계학, 컴퓨터 공학, 정보과학 등 다양한 분야 기술과 방법론 융합전문 지식 필요 주요 기술Data Mining : 숨겨진 패턴 추출, 불필요한 데이터 제거Machine Learning : 컴퓨터가 데이터를 학습해 스스로 문제 해결Big Data 분석 및 시각화 중요성데이터 기반 의사결정 : 기업/조직에서 객관적 분석을 통한 전략 개발혁신과 경쟁력 강화 : 데이터 기반 비즈니스 모델 개발, 시장 경쟁력 확보사회적 영향 : 공공 효율성 향상, 의료·교통·에너지 등 업무 개선 및 자동화 학습정리..

학습목표빅데이터와 인공지능의 구체적인 개념 파악인공지능과 빅데이터의 상호관계 이해학습내용인공지능의 단계별 발전 과정 학습빅데이터, 딥러닝 등 관련 기술 흐름 파악 인공지능의 발전과 연구 분야발전 단계제 1기 (1956~1973) : 기계학습, 인지과학, 로보틱스 등 AI 기본 개념과 방법 개발제 2기 (1974~1987) : AI 한계와 어려움으로 연구 위축제 3기 (1988~현재) : 컴퓨터 성능 향상과 새로운 기술 등장, AI 연구 활성화 및 부분적 실용화 대표적 연구 분야빅데이터(Big Data) : 방대한 데이터를 분석해 새로운 패턴 발견머신러닝(Machine Learning) : 컴퓨터가 데이터를 학습하여 스스로 문제 해결딥러닝(Deep Learning) : 인공 신경망을 활용한 머신러닝 방법론..

학습목표빅데이터와 인공지능의 구체적인 개념 파악인공지능과 빅데이터의 상호관계 이해학습내용인공지능(AI) 개념 정리관련 전문 분야별 산업 변화와 영향력 학습 인공지능에 대한 정의와 주요 기술인공지능(AI) : 기계가 인간처럼 사고·행동하도록 하는 기술컴퓨터 과학의 한 분야로, 인간의 지능을 프로그램으로 구현학습, 추론, 문제 해결, 인지 기능 수행 주요 기술 :머신러닝(Machine Learning)딥러닝(Deep Learning)로보틱스(Robotics)자연어 처리(NLP)컴퓨터 비전(Computer Vision)인공지능의 중요성과 응용 분야 중요성비즈니스와 일상생활 혁신기술과 사회 전반에 걸친 변화공장 자동화 및 인간 노동 보조 응용 분야자율주행 차량, 의료 진단, 추천 시스템스마트 어시스턴트(Smar..

학습목표인공지능과 빅데이터를 공부하기 전에 컴퓨터 발전과 4차 산업혁명의 의미 이해학습내용빅데이터와 4차 산업혁명의 시대, 소셜 미디어에서 나타나는 각 산업 분야의 전문 용어를 정리학습할 인공지능과의 관계를 살펴봄 4차 산업혁명의 정의와 용어 정리- 제 4차 산업혁명은 정보통신기술(ICT)의 융합으로 이루어진 혁명 시대- 18세기 초기 산업혁명 이후 네 번째로 중요한 산업 시대 혁명의 핵심 기술 :1. 인공지능(AI)2. 로봇공학(Robotics)3. 사물인터넷(IoT)4. 무인 운송수단(드론, 무인 자동차)5. 3D 프린터6. 나노기술(Nano Tech) 4차 산업혁명은 물리적, 생물학적, 디지털 세계를 빅데이터 기반으로 통합- 경제, 산업 등 모든 분야에 영향생물학적 세계와 디지털 세계 접목 사례 :..

[1] 산업혁명에 따라 달라질 미래생활상1. 4차 산업혁명에 따른 생활패턴 알람을 맞춰 놓으면 원하는 시간에 스마트폰, 텔레비전, 컴퓨터가 자동으로 음악 재생, 일어나면 조명이 켜지고 집을 나서면 자동으로 조명 소등스마트키를 들고 차에 접근하면 문이 열리고 자리에 앉으면 시동이 걸리며, 무인 자동차에 목적지를 말하면 자동으로 안내스마트폰으로 해외에서 문서가 들어오면 "한글로 읽기" 클릭으로 바로 번역, 이메일 답변도 말로 입력 시 저장 및 전달, 자동 번역기로 전 세계 누구와도 자국어로 소통 가능 2. 산업혁명 시대의 서비스 자율주행차로 AI 로봇이 운전해 원하는 목적지 자동 이동무인 비행기 드론에 주소 입력 시 사람과 물건 정확히 배송3D 프린팅으로 사람 인공장기 포함 원하는 물건 제작, 재료혁명을 이..

[1] 제4차 산업의 개요 및 특징1. 포괄적 사물인터넷 (IoT) ICT(Information & Communications Technology) 기반으로 실세계(Physical World)와 가상세계(Virtual World)의 사물들을 연결하는 서비스 인프라사물 통신(M2M) → 사람-사물, 사물-사물 간 지능 통신 확장센서 기술 + AI 접목 → 산업 경쟁 구도를 바꾸는 핵심 동력 2. 사물 인터넷 사업방식의 변화 경쟁 방식 변화: 제품 판매 → 서비스 제공경쟁 심화: IoT 기반 독창적 제품/서비스 출시 가속경쟁 범위 확대: 구글·애플 등 IT 기업이 스마트 자동차 산업 진출맞춤형 대량생산 가능: 소비자 필요(Needs)에 유연 대응[2] 산업혁명의 정의1. 산업혁명 18세기 영국에서 시작과학기..

[1] 데이터형 1. 데이터형(Data Types) - R에서 기본으로 지원하는 데이터형 - 논리형(Logical) > TRUE(참), FALSE(거짓)의 값을 가짐 # 논리 데이터형 테스트 > TRUE -> 1 > class(1) [1] "logical" - 숫자형(Numeric) > 실수를 표현하기 위한 데이터형 # 숫자 데이터형 테스트 > 3.1415 -> n > class(n) [1] "numeric" - 정수형(Integer) > 소수점이 없는 정수를 표현 # 정수 데이터형 테스트 > 1147L -> i > class(i) [1] "integer" - 복소수형(Complex) > 복소수를 표현하고자 할 때 사용 # 복소수 데이터형 테스트 > 3+5i -> c > class(c) [1] "co..

[1] R의 이해와 설치1. R이란? - 통계 분석, 그래픽 표현, 보고 작성을 위한 프로그래밍 언어 및 소프트웨어 환경 - 통계 분석 = 선형 및 비선형 모델링, 통계 검정, 시계열 분석, 분류, 군집화 등의 기능 - 그래픽 표현 및 보고 작성 = 막대형 그래프, 원형 그래프, 3차원 그래프 등 출력 - GNU GPL Vercion 2 라이선스에 의하여 관리 - Windows, Linux, Mac 등 다양한 운영체제 환경 지원 - 효과적인 데이터 핸들링 및 저장소 기능 - 선형대수 연산에 적합한 연산자 제공 - 일관성 있으며 통합된 데이터 분석 도구 - 데이터 분석의 그래픽 및 출력 기능 - 견고하면서도 간결하고 효과적인 프로그래밍 언어 (조건문, 루프, 사용자 정의 재귀 함수, 입출력 기능 등) 2..