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문제 해결에 AI 적용

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문제 해결에 AI 적용

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- 이 과정에서는 인공 지능 이면의 기술에 대한 개요를 얻었습니다. 이 분야는 일반 문제 해결사 및 기호 추론과 같은 핵심 개념으로 시작하는 것을 보았습니다. 그런 다음 기계 학습이 어떻게 천천히 시작되었지만 빠르게 AI의 지배적인 분야가 되었는지 보았습니다. 기계 학습 개념 및 기술에 대한 개요를 얻었습니다. 여러 가지 기계 학습 알고리즘이 대규모 데이터 세트에서 학습하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보았습니다. 또한 인공 신경망을 기계 학습과 함께 사용하여 더 깊은 통찰력을 얻고 복잡한 패턴을 찾는 방법도 확인했습니다. 마지막으로, 네트워크가 역전파를 사용하여 실수로부터 학습하고 정확도를 개선하는 방법을 살펴보았습니다. 이 과정을 통해 복잡한 문제를 해결하는 데 도움이 되도록 이러한 기술 중 일부를 적용하는 방법에 대한 감각을 얻었기를 바랍니다. 또한 AI 이면의 몇 가지 윤리적 문제에 대해서도 생각해야 합니다. 기계가 당신의 건강, 복지 및 금융 신용에 대한 결정을 내리도록 해도 괜찮습니까? 이러한 결정은 기계가 무엇을 이해했는지 전혀 알 수 없는 블랙박스에서 비롯될 수 있습니다. 이러한 문제에 관심이 있다면, 이 과정에 대한 좋은 후속 조치가 될 수 있는 데이터 윤리 시리즈도 만들었습니다. 언제나 그렇듯이 LinkedIn에서 저를 팔로우해 주세요. 여기에서 인공 지능, 데이터 윤리 및 주요 비즈니스 과제에 대한 기사와 링크를 볼 수 있습니다. 인공 지능에 대한 소개를 시청해 주셔서 감사합니다.

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