AI 공유 서클

지도 학습은 머신 러닝의 가장 일반적이고 기본적인 방법 중 하나로, '정답'이 있는 기존 데이터 세트를 사용하여 컴퓨터 모델에 예측이나 판단을 내리는 방법을 가르치는 것이 핵심 아이디어입니다.

딥러닝(DL)은 다층 인공 신경망을 사용하여 데이터의 복잡한 패턴을 학습하고 표현하는 데 중점을 둔 머신러닝의 한 분야입니다.

인공지능 윤리(AI 윤리)는 인공지능 시스템의 개발, 배포 및 사용 시 준수해야 할 윤리적 원칙, 가치 및 사회적 책임을 검토하는 여러 학문을 아우르는 분야입니다.

약한 인공지능(좁은 인공지능)은 현재 현실 세계에서 지배적인 형태의 인공지능 기술 개발입니다. 약한 인공지능은 특정 영역에서 인간을 능가하는 수준의 지능으로 잘 정의된 특정 작업을 수행하도록 설계되고 훈련됩니다.

인공 지능(AI)은 컴퓨터 과학의 핵심 분야로, 인간의 지능을 시뮬레이션하고 확장하며 심지어 능가할 수 있는 이론적, 기술적 시스템을 구축하여 기계가 일반적으로 인간의 지능이 필요한 학습, 추론, 인식, 의사 결정 능력을 갖도록 하는 것을 목표로 합니다....

일반 인공 지능(AGI)은 모든 인지 작업에 대해 인간과 비슷하거나 그 이상으로 이해하고, 학습하고, 추론하고, 적응하고, 창조할 수 있는 지능형 시스템입니다.

설명 가능한 AI(XAI)는 방법 기술 및 거버넌스 프레임워크의 포괄적인 개념 집합입니다.

디지털 트윈은 가상 디지털 공간에서 물리적 실체 또는 복잡한 시스템을 고정밀, 고충실도, 실시간 양방향 상호작용으로 미러링, 동적 매핑 및 전체 수명 주기 관리할 수 있는 기술 시스템입니다.