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인공지능 기술의 기본 개념과 작동 원리 인공지능(AI)은 인간의 지능을 컴퓨터나 기계에 구현하려는 기술입니다. 인공지능은 인간처럼 학습하고, 추론하고, 문제를 해결하며, 의사 결정을 내릴 수 있는 시스템을 만들 것을 목표로 합니다. 1. 딥러닝 딥러닝은 인공 신경망을 기반으로 데이터에서 자동으로 학습하는 인공지능 기술입니다. 인공 신경망은 인간의 뇌 구조를 모방하여 만들어진 모델이며, 다층의 뉴런으로 구성됩니다. 각 뉴런은 입력 데이터를 처리하고 다음 뉴런에게 전달하며, 이 과정을 통해 데이터의 복잡한 패턴을 학습합니다. 딥러닝은 다음과 같은 특징을 가집니다. 자동 학습: 딥러닝 모델은 명시적인 프로그래밍 없이 데이터에서 자동으로 학습합니다. 비선형 모델링: 딥러닝 모델은 데이터의 비선형 관계를 학습할 수 있습니다. 다층 구조: 딥러닝 모델은.. 2024. 4. 6.
순방향신경망(feedforward neural network)의 기본적인 모습 순방향 신경망(feedforward neural network)은 인공지능의 한 분야인 기계 학습에서 사용되는 알고리즘입니다. 순방향 신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어 있습니다. 입력층은 신경망에 입력되는 데이터를 받는 층입니다. 은닉층은 입력 데이터를 처리하고 출력 데이터를 생성하는 층입니다. 출력층은 신경망에서 생성된 출력 데이터를 출력하는 층입니다. ■ 순방향신경망(feedforward neural network) 순방향 신경망 모델은 데이터가 한 방향으로 전달되는 순방향(feedforward) 연결만을 갖는 구조로 되어 있으며, 퍼셉트론의 연산과 같은 기본 뉴런 연산으로 실행됩니다. 순방향 신경망은 모든 층의 노드가 이전 층의 노드와 연결되어 있습니다. 노드는 각 층의 입력 데이터와 .. 2023. 5. 30.
인공 신경망(ANN): 개념 및 작동 방식 이해하기 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network)은 인간의 뇌에서 영감을 받은 기계 학습 알고리즘입니다. 데이터에서 패턴을 학습하고 미래의 예측을 할 수 있습니다. ANN은 이미지 인식, 자연어 처리 및 음성 인식과 같은 다양한 작업에 사용됩니다. ANN은 뉴런이라고 하는 일련의 계층으로 구성됩니다. 뉴런은 서로 연결되어 있으며 신호를 전달하여 서로 통신합니다. 각 뉴런에는 입력, 출력 및 가중치가 있습니다. 입력은 뉴런에 공급되는 신호이고 출력은 뉴런이 생성하는 신호입니다. 가중치는 뉴런이 입력에 얼마나 민감한지를 측정합니다. ■ 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network) ANN은 데이터에서 패턴을 학습하여 작동합니다. 데이터가 ANN에 공급되면 ANN은 .. 2023. 5. 23.
AI 머신러닝과 딥러닝의 차이 머신러닝(Machine learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 모두 인공지능(AI)의 하위 분야로, 데이터를 통해 학습하고 예측 또는 결정을 내릴 수 있는 알고리즘을 개발하는 데 중점을 둡니다. 그것들은 관련된 개념이지만, 두 개념 사이에는 핵심적인 차이점이 있습니다. ■ 머신러닝(Machine learning) 머신 러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 명시적으로 프로그래밍되지 않고 예측 또는 결정을 내릴 수 있도록 설계된 다양한 알고리즘 및 기술을 포함하는 광범위한 개념입니다. 데이터 세트에서 모델을 교육하고 해당 모델을 사용하여 예측하거나 보이지 않는 새로운 데이터에 대해 조치를 취하는 것을 포함합니다. 머신 러닝 알고리듬은 일반적으로 기능 엔지니어링이 필요하며, 이는 학습을 용이하.. 2023. 5. 20.
AI가 불러온 신 4차 산업 혁명!! 인공지능(AI)의 급속한 발전은 새로운 산업 혁명을 가져올 잠재력을 가지고 있습니다. AI 기술은 우리가 살고 일하는 방식에 혁명을 일으키고, 산업을 변화시키며, 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 이러한 혁명은 기존 산업 구조와 경제 체계에 대한 변화를 가져와 생산성과 효율성을 높이고, 새로운 비즈니스 모델과 서비스를 창출하는 등 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 이 AI 주도의 혁명은 종종 "4차 산업 혁명" 또는 "AI 혁명"이라고 불립니다. ■ AI 산업 혁명 AI 혁명은 인공지능 기술의 발전과 적용을 중심으로 한 혁명적인 변화를 의미합니다. 인공지능은 기계가 인간과 유사한 학습, 추론, 의사 결정 등의 능력을 가지는 기술로, 기계 학습, 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등의 분야에서 활.. 2023. 5. 20.
반도체 - 노드 기술(Technology Node) 반도체 노드 기술(Technology Node: 프로세스 노드, 프로세스 기술 또는 간단히 노드 )은 주어진 제조 공정을 사용하여 실리콘 웨이퍼에 생성할 수 있는 가장 작은 형상의 크기를 말합니다. 노드 크기는 일반적으로 나노미터(nm) 단위로 측정되며 반도체의 성능, 전력 소비 및 비용을 나타내는 주요 지표입니다. ■ 노드 기술(Technology Node) 역사적으로 반도체 노드는 주어진 제조 공정을 사용하여 생산할 수 있는 최소 형상 크기의 이름을 따서 명명되었습니다. 예를 들어 90nm 노드는 90nm만큼 작은 형상을 만들 수 있는 프로세스를 말합니다. 그러나 제조 공정이 복잡해짐에 따라 명명 규칙의 정확성이 떨어졌습니다. 평면 소자를 사용하던 옛날에는 명확한 구분이 가능한 용어였으나, FinFE.. 2023. 4. 18.
반도체 - eMMC(Embedded Multi Media Card) eMMC(Embedded Multi Media Card)는 스마트폰, 태블릿 및 기타 임베디드 시스템과 같은 휴대용 전자 장치에 사용되는 플래시 메모리 저장 장치의 한 유형입니다. 장치의 마더보드에 내장된 소형 집적 회로로, 매우 안정적이고 효율적입니다. eMMC는 본질적으로 1997년에 처음 개발된 MMC(Multi Media Card) 표준의 발전입니다. ■ 역사(MMC에서 eMMC로) eMMC 표준은 원래 SanDisk와 Siemens를 포함한 회사 그룹이 휴대용 장치에 사용되는 메모리 카드의 표준 인터페이스를 제공하기 위해 만들었습니다. MMC 카드는 작고 비교적 낮은 저장 용량을 제공했지만 초기 디지털카메라와 MP3 플레이어에 인기 있는 선택이었습니다. 기술이 발전함에 따라 더 크고 빠른 스토리.. 2023. 4. 17.
반도체 - HDD(Hard Disk Drive) HDD 하드 디스크 드라이브)는 컴퓨터 및 기타 전자 장치에서 일반적으로 사용되는 저장 장치 유형입니다. 마그네틱 스토리지를 사용하여 디지털 정보를 저장하고 검색합니다. HDD의 주요 구성 요소에는 플래터(원형 디스크), 읽기/쓰기 헤드, 액추에이터 암, 스핀들 모터 및 제어 회로가 포함됩니다. ■ HDD(Hard Disk Drive) 하드 디스크 드라이브(Hard disk drive, HDD), 하드 디스크(Hard Disk), 하드 드라이브(Hard Drive), 하드, 고정 디스크(Fixed Disk)는 비휘발성, 순차접근이 가능한 컴퓨터의 보조 기억장치입니다. 원래 이름은 자기 디스크(Magnetic Disk Drive, MDD)였는데, 나중에 마찬가지로 자기를 이용하는 플로피 디스크(Floppy.. 2023. 4. 12.
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