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억지기법(brute force) 이란? 억지기법 알고리즘 쉬운설명 1. 억지기법(brute force)이란? 가능한 모든 경우를 시도해 보는 방법으로, 문제를 해결하는 데 사용되는 알고리즘입니다. 이름(brute force:무식한 힘)에서 알 수 있듯이 무식하게 모든 경우를 하나하나 시도해 보는 알고리즘입니다. 가능한 모든 경우를 시도해 보면서 최적의 해결책을 찾는 데 사용됩니다. 이를 통해, 문제를 해결할 수 있는 모든 가능성을 조사하고, 그 중에서 가장 적합한 해결책을 찾을 수 있습니다. 2. 억지기법의 장단점 억지기법의 장점은 모든 가능한 경우를 시도해 보기 때문에 최적의 해결책을 찾을 수 있다는 것입니다. 또한, 구현이 간단하고, 경우에 따라 효과적일 수 있습니다. 억지기법의 단점은 경우의 수가 많아질수록 시간과 자원이 매우 많이 소비될 수 있습니다. 3. 억지.. 2023. 3. 29.
알고리즘(Algorithm)이란? 알고리즘 쉬운 설명 1. 알고리즘이란? 컴퓨터가 문제를 해결하는 데 필요한 일련의 단계나 절차를 말합니다. 쉽게 말해, 어떤 문제를 해결하기 위한 단계적인 방법이라고 할 수 있습니다. 예를 들어, 컴퓨터가 두 숫자를 더하는 과정에서는, 두 숫자를 입력받고, 입력된 숫자를 더한 후, 그 결과를 출력하는 과정이 필요합니다. 이 과정을 일련의 단계로 나눈 것이 바로 알고리즘입니다. 2. 알고리즘, 프로그램, 프로그래밍의 관계 알고리즘은 컴퓨터 프로그램을 만들기 위해 사용되며, 프로그래밍(코딩)은 알고리즘을 구현하는 과정입니다. 즉, 알고리즘은 컴퓨터 프로그램을 만드는 기본적인 단계입니다. 알고리즘을 이해하고 이를 구현하는 것이 프로그래밍의 기본입니다. 따라서, 프로그래밍을 잘 하기 위해서는 알고리즘을 잘 이해하고, 구현하는 기술.. 2023. 3. 28.
CNN(Convolutional Neural Networks)이란? CNN 쉬운 설명 1. CNN(Convolutional Neural Networks)이란? CNN은 주로 이미지 처리와 관련된 문제를 해결하는 데 사용되는 딥러닝 기술 중 하나입니다. CNN은 입력으로 들어온 이미지를 처리하면서 이미지 내의 특징을 추출하고 이를 활용하여 이미지를 분류하거나 객체 검출, 인식 등의 작업을 수행합니다. 2. CNN의 역사 CNN은 1990년대에 제안되었으며, Yann LeCun 교수가 개발한 LeNet-5 모델을 통해 유명해졌습니다. 그러나 이후에 AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet 등과 같은 대규모 딥러닝 모델이 나와서 더욱 발전하게 되었습니다. 이러한 모델들은 대규모 이미지 분류 대회인 ImageNet Challenge에서 우수한 성과를 보이면서 유명해졌습니다. 3... 2023. 3. 28.
ChatGPT란? ChatGPT 매우 쉬운 설명 안녕하세요! 오늘은 ChatGPT에 대해 알아보겠습니다. 디테일한 기술 보다는 전체적인 개요를 매우 쉽게 설명해 보겠습니다. 1. ChatGPT란? ChatGPT는 OpenAI라는 연구 기관에서 개발된 대화형 인공지능 프로그램입니다. OpenAI는 2015년에 설립된 인공지능 연구기관으로, 인공지능 기술의 발전과 활용을 위해 연구를 진행하고 있습니다. ChatGPT는 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델을 기반으로 하고 있습니다. 이 모델은 딥러닝기반의 자연어처리 모델로 텍스트 생성, 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 작업에 활용됩니다. GPT 모델은 대량의 자연어(우리가 사용하는 언어로 되어있는 책이나, 인터넷 글 등) 데이터를 학습하며, 이를 토대로 다음에 올 .. 2023. 3. 28.
딥러닝이란? 딥러닝 매우 쉬운 설명 오늘은 딥러닝에 대해 매우매우 쉽게 설명해 보겠습니다. 최근, ChatGPT, GPT-4 등의 인기로 딥러닝 기술이 관심을 받고 있습니다. 딥러닝은 인공지능, 머신러닝과도 매우 밀접한 관계가 있습니다. 그럼 자세히 하지만 쉽게 알아보겠습니다! 먼저, 인공지능은 컴퓨터가 인간의 지능을 모방하거나 개선하는 기술을 말합니다. 이러한 인공지능 기술 중 하나가 머신러닝입니다. 머신러닝은 컴퓨터에게 데이터를 학습시켜 일련의 작업을 수행할 수 있게 하는 기술 분야를 이야기 합니다. 그리고 딥러닝은 머신러닝의 한 종류입니다. 즉, 딥러닝도 데이터를 학습하는 머신러닝 기술이라는 거죠! 하지만 딥러닝은 기존의 머신러닝 기술들보다 훨씬 뛰어난 성능을 보입니다. 딥러닝은 여러 개의 층(layer)으로 이루어진 인공신경망을 사.. 2023. 3. 27.
머신러닝이란? (기계학습이란?) 매우 매우 쉬운 설명 안녕하세요! 오늘은 머신러닝 (우리말로 기계학습)에 대해 알려드리려고 해요. 머신러닝은 인공지능 기술의 한 분야입니다. 인간의 지능을 흉내내기 위한 기술인거죠! 머신러닝은 컴퓨터가 스스로 학습(러닝:learning)을 하여 일정한 패턴을 찾아내는 기술이에요. 예를 들어, 고양이 사진을 보여주면 컴퓨터는 고양이의 특징을 학습하여 고양이 사진을 구별할 수 있게 되는거죠! 이렇게 머신러닝은 학습을 통해 데이터를 분석하고 패턴을 찾아내기 때문에 매우 효율적이에요. 그래서 요즘에는 다양한 분야에서 머신러닝을 활용하고 있답니다. 예를 들어, 의학 분야에서는 머신러닝을 활용하여 질병을 더 정확하게 진단할 수 있게 되었고, 금융 분야에서는 사기 거래를 탐지할 수 있게 되었어요. 그렇다면 머신러닝은 어떻게 작동하는 걸까.. 2023. 3. 27.
인공지능이란? 매우 매우 쉬운 설명 1. 인공지능의 개념 인공지능은 인간의 지능을 모방하여 컴퓨터가 스스로 학습하고 판단하는 기술입니다. 예를 들어, 컴퓨터가 고양이 사진을 보고 고양이라고 인식하는 것이 인공지능의 일종입니다. 2. 인공지능 활용 분야 인공지능은 다양한 분야에서 활용됩니다. 음성 인식 기술: 음성 명령을 컴퓨터가 인식하여 작동하게 함 자율주행 자동차: 인공지능을 활용하여 차량이 스스로 주행 결정 의료 진단: 인공지능을 활용하여 의료 영상을 분석하거나 진단을 도와줌 금융 서비스: 인공지능을 활용하여 금융 거래를 예측하거나 보안을 강화함 게임: 인공지능을 활용하여 게임에서 더욱 높은 수준의 인공 적대성을 구현함 언어 이해와 번역: 인공지능을 활용하여 자연어 처리와 번역을 수행함 제조 공정: 인공지능을 활용하여 제조 공정의 최적.. 2023. 3. 27.

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