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'인공지능을 현실로' 2024년 노벨 물리학상 수상자 존 홉필드와 제프리 힌턴 2024년 노벨 물리학상을 수상한 존 홉필드와 제프리 힌턴은 인공지능(AI) 연구 분야에서 지대한 공헌을 한 과학자들로, 그들의 업적은 현대 AI 기술의 기초를 마련하는 데 결정적 역할을 했습니다. 이번 수상은 인공지능이 과학과 산업 전반에 미친 막대한 영향력을 인정받은 결과로 평가됩니다.두 과학자의 걸어온 길존 홉필드(John Hopfield) – 인공신경망(ANN) 최초 개발홉필드 네트워크 제안홉필드는 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식에 영감을 받아 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)의 기초가 된 홉필드 네트워크(Hopfield Network)를 1982년에 제안했습니다. 이 모델은 인간의 뇌가 뉴런을 통해 정보를 처리하는 방식을 모사하며, 뉴런과 시냅스의 상호작용을.. 2024. 10. 9.
AI in Education (AIED) 기술 엔진의 장단점과 대표기업 콴다 과외 기술은 교육 분야에 특화된 인공지능 기술로  개인화된 학습 경험, 효율적인 데이터 분석, 그리고 즉각적인 피드백을 통해 교육의 질을 높이고 있습니다.. 본 포스팅에서는 AIED 기술 엔진의 현재 기술력, 이를 적용한 주요 국책사업, 그리고 장단점을 전문적으로 분석하겠습니다.1. AI in Education (AIED) 기술 엔진의 현재 기술력AIED 기술 엔진은 다양한 최신 기술을 통합하여 학습자의 요구에 맞춘 솔루션을 제공하고 있습니다.1.1 머신러닝과 데이터 분석AIED 기술은 머신러닝 알고리즘을 통해 학습자의 데이터를 실시간으로 분석하고, 개인 맞춤형 학습 경로를 제공합니다. Knewton과 같은 플랫폼은 학습자의 성과를 기반으로 학습 자료를 추천하여 최적의 학습 경험을 창출합니다.2.2 자연어 처.. 2024. 10. 8.
Agro AI의 정의와 국내 대표 기업 한국축산데이터 Agro AI란?Agro AI는 농업(Agro)과 인공지능(AI)을 결합한 개념으로, 농업 생산 과정에서 인공지능 기술을 활용해 농·축·수산물의 생산, 관리, 모니터링을 최적화하는 기술입니다. 이 기술은 스마트 농업의 핵심 요소로서, 데이터를 수집하고 분석하여 농업의 효율성을 높이고, 자원 활용을 최적화하며, 환경 영향을 줄이도록 돕습니다. Agro AI의 주요 활용 분야작물 관리 :이미지 분석과 머신러닝을 통해 작물의 성장 상태를 실시간으로 모니터링하고, 병해충 감지, 수분 상태, 토양의 영양 상태 등을 분석하여 작물 관리를 최적화합니다.축산 관리 : 가축의 건강 상태 모니터링: CCTV와 센서를 통해 가축의 움직임, 상태를 실시간으로 분석하고, 질병이나 이상 징후를 조기에 감지하여 건강 관리에 도움을.. 2024. 10. 6.
Emerging AI+X Top 100의 정의와 2024년 AI 산업 간 융합 100대 기업 Emerging AI+X Top 100이란Emerging AI+X Top 100은 AI 기술을 기반으로 다양한 산업(X)과의 융합을 통해 미래 혁신을 선도할 국내 100대 기업을 선정하는 프로그램입니다. 이 프로그램의 목적은 미래 가치가 기대되는 기업들을 발굴하여, 이들이 AI 기술을 활용해 산업 전반에 걸쳐 지속적인 혁신을 이루는 것을 촉진하는 것입니다. 선정이유1. AI 유망기업 발굴Emerging AI+X Top 100의 주요 목표 중 하나는 성장 가능성이 높은 AI 기업을 발굴하는 것입니다. 이들 기업의 현황을 파악하여 데이터 기반 정책 수립에 활용하고, 정부 및 산업체가 함께 AI 생태계를 발전시킬 수 있는 기초 자료를 제공합니다.2. AI 융합 생태계 조성AI와 다양한 산업의 융합을 촉진하기 .. 2024. 10. 6.
AI를 통한 병원균 이동경로 연구: 과거와 최신 연구 결과 AI를 통한 병원균 이동경로 연구AI(인공지능)를 이용한 병원균의 이동 경로 연구는 감염병 확산을 예측하고 대응하는 데 있어 중요한 혁신을 가져왔습니다. 이 연구는 빅데이터, 머신러닝, 그리고 딥러닝과 같은 AI 기술을 결합해 질병 전파의 동향을 보다 정확하고 신속하게 분석하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 1. 초기 연구: 수리 모델과 AI 기반 분석의 등장과거의 감염병 확산 연구는 주로 수리적 모델에 의존했습니다. SIR 모델(Susceptible-Infectious-Recovered)은 감염병이 어떻게 퍼지고, 감염된 사람들이 시간이 지나며 어떤 상태로 변하는지를 설명하는 기본적인 모델이었습니다. 그러나 이러한 모델은 단순한 가정을 기반으로 하기 때문에 다차원적인 변수들을 고려하지 못하는 한계가 있었.. 2024. 10. 5.
AI 기반 자율무기체계: 미국과 중국의 군사안보질서 변화 AI 기반 자율무기체계는 현대 전쟁과 군사전략의 핵심 기술로 급부상하면서, 미국과 중국 간의 군사안보질서를 근본적으로 변화시키고 있습니다. 이 기술은 전쟁터에서 인간의 직접적인 전투를 최소화하고, **인공지능(AI)**이 스스로 무기 시스템을 조작하고 의사결정을 내리며 목표물을 탐지하고·타격하는 능력을 제공합니다. AI 무기체계는 특히, 드론, 로봇전차, 미사일 시스템 등에서 활용되고 있습니다.1. AI 기반 자율무기체계의 정의와 특징AI 기반 자율무기체계는 인간의 직접적인 조작 없이도 독자적으로 표적을 식별, 추적, 공격할 수 있는 무기 시스템을 말합니다. 이 시스템은 컴퓨터 비전, 딥러닝, 빅데이터 분석 등의 기술을 사용하여 전쟁터을 실시간으로 분석하고, 가장 적절한 전투 전략을 실행합니다.완전 자율.. 2024. 10. 4.

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