생활과 산업 전반에 혁신을 가져다 줄 수 있는 가능성을 가지고 있습니다. AI의 주요한 강점 중 하나는 데이터처리와 패턴 인식 등의 작업을 자동화할 수 있다는 점입니다. 대량의 데이터를 처리하고 분석하는 능력을 갖추고 있으며, 이를 통해 인간의 능력을 뛰어넘는 결과를 도출할 수 있습니다.
블록체인은 분산 데이터 저장환경에 저장되어 그 누구도 임의로 수정할 수 없으며 누구나 변경의 결과를 열람할 수 있는 데이터 위변조 방지 기술이다.
이러한 블록체인은 원래 컴퓨터및 IT분야에 적용되는 개념이었지만 현대기술의 발달로 현재 블록체인 기술은 여러 다양한분야에서 활용되고 있다
처리할 수 있는 근사 알고리즘을 개발하는 것이다. 머신러닝은 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 생체인식, 검색엔진, 의학 진단, 카드 사기 탐지, 증권시장 분석, DNA 시퀀스, 음성·손 글씨 인식, 전략게임, 로봇 등에 활용되고 있다. 따라서 본론에서는 기계학습(Machine Learning)에 관하여 조사하
데이터베이스를 쉽게 이용할 수 있도록 해 준다. 다수의 컴퓨터 사용자들이 데이터베이스 안에 데이터를 기록하거나 접근하여 응 용소프트웨어 별로 흩어져 있는 자료들을 통합하고 통합된 자료들을 각 응용소프트웨어가 공유하여 정보의 체계적인 활용을 가능하게 하기도 한다. 데이터베이스 관리
데이터를 수집, 저장, 그리고 정보생성을 위해 가공하는 과정을 획기적으로 변화시켰고 기업은 이러한 방대한 데이터를 사업방식의 근간으로 삼고 있다. 에를 들어 금융기관은 평균 200만 명이 넘는 고객의 데이터를 저장하고 입, 출금 거래 데이터를 처리함으로서 사업을 영위
...이하 생략(미리보
처리에 관한 데이터를 처리하며, 또한 마케팅과 관련된 의사결정에 필요한 정보를 제공하는 정보시스템을 말한다.
마케팅 분야의 정보는 소비자 및 시장에 관한 정보, 주문처리, 대금청구 등에 관한 정보를 포괄하는 것으로 영업 및 마케팅계획을 수립하고, 수요예측, 마케팅. 프로그램관리, 영업실적
활용
이러한 자원 나누어 쓰기의 문제는 통신분야에서도 똑같이 존재한다. 컴퓨터의 경우와 마찬가지로 통신교과서의 상당부분 또한 자원 나누어 쓰기에 많은 페이지를 할애하고 있다. 컴퓨터에서의 중요자원이 중앙처리장치(CPU), 주기억장치, 보조기억장치, 데이터베이스 혹은 파일이라고 한다면 통
처리 성능을 비약적으로 향상시켰습니다.
둘째로, 생성형 인공지능(Generative AI)의 발전이 있었습니다. 기존의 인공지능은 주로 분석적 인공지능(Analytical AI)으로 알려져 있었습니다. 이는 학습 데이터를 분석하여 패턴을 찾아 정해진 답을 제시하는 방식으로 작동합니다. 그러나 생성형 인공지능은 사
데이터를 분석해 그 중 패턴을 인식하고, 그것을 바탕으로 예측한다. 딥러닝은 컴퓨터의 지능을 한 차원 더 올려놓는 역할을 한다. 대량의 데이터와 컴퓨팅 기술을 활용해 심층신경망(Deep Neural Networks)을 구현한다. 심층신경망의 기본 원리는 인간 두뇌의 연결성을 모방해 데이터 세트를 분류하고, 데이