딥러닝4

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  자율주행 기술의 원리와 상용화 현황 자율주행 기술은 교통의 패러다임을 바꾸는 혁신적인 기술로, 교통 사고 감소와 교통 효율성 개선에 기여하고 있습니다.자율주행이란 무엇인가?자율주행(Autonomous Driving)은 차량이 운전자 개입 없이 도로 환경을 인식하고, 스스로 주행 경로를 결정하며 주행 작업을 수행하는 기술입니다. 미국 자동차공학회(SAE)는 자율주행을 레벨 0부터 레벨 5까지 6단계로 나누고 있으며, 레벨 5는 완전 자율주행을 의미합니다.자율주행 기술의 핵심 구성 요소1. 센서 시스템자율주행차는 주변 환경을 정확히 인식하기 위해 다양한 센서를 활용합니다. 주요 센서 기술은 다음과 같습니다:라이다(LiDAR): 레이저를 사용하여 3D 공간 정보를 수집하며, 높은 정확도로 장애물을 탐지합니다.카메라: 도로 표지판, 신호등, 차선.. 카테고리 없음 2024. 12. 16.

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  인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 차이점과 활용 사례 AI와 ML은 현대 기술의 핵심 축을 이루고 있으며, 그 개념과 응용 범위를 이해하는 것은 미래 사회를 준비하는 데 필수적입니다.인공지능(AI)이란 무엇인가?인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지적 능력을 기계적으로 구현한 기술로, 문제 해결, 학습, 추론 등의 작업을 자동화할 수 있는 시스템을 의미합니다. 초기 AI 연구는 기계 지능이라는 단순한 개념에서 출발했지만, 현재는 딥러닝(Deep Learning) 및 자연어 처리(NLP)와 같은 고도화된 기술을 포함하는 폭넓은 분야로 확장되었습니다.머신러닝(ML)의 정의와 역할머신러닝(Machine Learning, ML)은 인공지능의 하위 분야로, 알고리즘을 통해 데이터를 학습하여 특정 작업을 수행하거나 예측하는 능력을 제.. 카테고리 없음 2024. 12. 16.

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  강화 학습: 원리와 응용 사례 강화 학습의 근본 원리와 주요 알고리즘을 이해하고, 이를 활용한 다양한 실제 응용 사례를 탐구합니다.1. 강화 학습(Reinforcement Learning)이란?강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하면서 주어진 목표를 달성하기 위해 최적의 행동 정책을 학습하는 머신러닝 기법입니다. 에이전트는 행동(action)을 통해 보상(reward)을 얻으며, 이 보상을 최대화하는 전략을 개발합니다.핵심 구성 요소: 에이전트(Agent), 환경(Environment), 상태(State), 행동(Action), 보상(Reward).주요 특징: 지도 학습과 달리 정답 데이터가 없으며, 에이전트가 경험을 통해 학습.응용 분야: 게임 AI, 로보틱스, 자율 주행, 금융 거래.2. 강화 학습의 작동 원리1) 상태(Stat.. 카테고리 없음 2024. 12. 13.