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사물인터넷(IoT) : 개념, 특징, 동작 원리, 장단점, 활용 사례 사물인터넷(Internet of Things)의 개념 사물인터넷(Internet of Things)은 인터넷에 연결된 다양한 사물들이 서로 연결하고 센서, 소프트웨어, 데이터, 기타 기술을 교환하는 기술입니다. IoT의 기본 개념은 *물리적 개체*를 디지털 기계의 일부로 만들어 원격으로 모니터링, 제어 및 최적화할 수 있도록 하는 것입니다. *물리적 개체* : 실제로 존재하는 물질적인 대상을 의미합니다. 즉, 눈으로 볼 수 있는 물체나 만질 수 있는 물체 등 물리적인 형태를 가지고 있는 대상을 말합니다. 예를 들어, 책, 의자, 컴퓨터, 자동차 등이 물리적 개체에 해당됩니다. 이와 반대로, 추상적인 개념이나 개념적인 대상은 물리적 개체가 아닙니다. IoT를 사전적 의미로 ‘사물과 사물이 인터넷으로 대화를.. 2023. 7. 8.
딥러닝 : 뜻, 특징 5가지, 제품, 지식, 미래 딥러닝 뜻 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 인간의 두뇌 작동 방식을 모델링한 알고리즘인 인공 신경망과 계층을 생성하여 인간들이 쉽고 자연스럽게 하는 일을 컴퓨터에 가르치는 *머신러닝* 기술입니다. *머신러닝* : 데이터를 이용하여 스스로 학습하는 알고리즘을 개발하는 기술 딥러닝은 영어 단어인 “Deep Learning”에서 유래되었습니다. “Deep”은 인공신경망의 깊이를 의미하며, 층(layer)의 개수가 많아질수록 더욱 정교한 학습이 가능해지기 때문입니다. “Learning”은 학습을 의미합니다. 따라서, 딥러닝은 깊은 층으로 구성된 인공신경망을 이용하여 데이터를 학습하는 기술을 의미합니다. 딥러닝의 특징 5가지 1. 대규모 데이터를 이용하여 학습하기 때문에 높은 성능을 보입니다. 2. 이미지, 음.. 2023. 7. 7.
인공지능과 머신러닝 : 활동, 관계, 미래 인공지능 뜻 인공지능(AI)은 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템 및 기계를 말합니다. 머신러닝 뜻 인공지능의 한 분야로, 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 학습하여 문제를 해결하는 기술입니다. 머신러닝을 사용하면 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터를 자동으로 분석하고, 패턴을 감지하고, 예측 또는 결정을 내릴 수 있습니다. 인공지능이 수행하는 활동 Al 시스템은 대량의 데이터를 분석하고 해당 데이터 내의 패턴을 학습할 수 있습니다. 이를 통해 물체, 이미지, 음성, 문자를 인식하고 분류할 수 있으므로 이미지 인식, 음성 인식, 언어 번역과 같은 작업이 가능합니다. Al 알고리즘은 복잡한 문제를 평가하고 다양한 요소를 고려하여 해결 방안을 도출하거나 정보를 기반으로 의사 결정을 내.. 2023. 7. 6.
디지털 배움터 : 뜻과 종류, 특징, 분야, 사이트, 인증, 결제 디지털 배움터 뜻 디지털 배움터의 종류 디지털 배움터의 특징 디지털 배움터에서 학습할 수 있는 분야 한국의 대표적인 디지털 배움터 사이트 10가지 디지털 배움터에서 수강한 강좌는 어떻게 인증받을 수 있나요? 디지털 배움터의 강의 수강료는 어떻게 결제하나요? 디지털 배움터 뜻 디지털 배움터는 온라인에서 지식을 습득하고 스킬을 향상시킬 수 있는 학습 플랫폼이나 온라인 커뮤니티를 말합니다. 다양한 주제의 온라인 강의를 제공하고, 영상 강의, 퀴즈, 과제 등을 통해 학습자의 이해도를 평가하고 피드백을 제공합니다. 온라인 강의 외에도 커뮤니티 기능을 제공하여 학습자들끼리 소통하고 협력할 수 있는 환경을 제공하기도 합니다. 디지털 배움터의 종류 디지털 배움터는 크게 온라인 강의 플랫폼이 활성화 되어 있습니다. 인터.. 2023. 7. 5.