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휴머노이드의 정의와 발전 현황 휴머노이드란?휴머노이드는 인간과 유사한 형태와 기능을 가진 로봇을 의미합니다. 이 로봇은 인간의 신체 구조, 움직임, 때로는 상호작용 방식을 모방하도록 설계되었습니다. 휴머노이드의 주요 특징은 다음과 같습니다:인간과 유사한 외형: 머리, 팔, 다리 등 인간과 유사한 신체 구조를 가짐.이동 능력: 걷거나 뛰는 등 인간과 유사한 움직임 가능.의사소통 및 인공지능: 음성을 인식하고 대화하며, 감정을 표현할 수 있음.목적: 개인 비서, 안내 로봇, 위험한 환경에서의 작업 등.휴머노이드 개발 현황현재 휴머노이드 로봇은 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 다음과 같은 발전을 이루고 있습니다:1. 이동성과 신체 제어Boston Dynamics: "아틀라스(Atlas)" 로봇은 뛰기, 점프, 공중제비와 같은 고도의 이동.. 2025. 1. 9.
로봇 발전의 역사와 현재 1. 로봇 발전의 역사로봇 기술은 고대부터 현대까지 오랜 시간에 걸쳐 발전해 왔습니다. 초기에는 주로 인간의 노동을 보조하거나 자동화하려는 목적에서 출발했으며, 시간이 지나면서 점점 더 정교하고 다양한 기능을 갖춘 기계들이 등장했습니다.고대 및 중세고대 그리스와 로마: 로봇이라는 개념은 고대 그리스의 철학자와 발명가들에 의해 제시되었습니다. 예를 들어, 헤로의 자동 기계는 물리적 힘을 이용하여 동작하는 기계 장치로, 초기 형태의 로봇에 가까운 존재였습니다.중세: 중세에는 주로 기계 장치들이 자동화된 공정에서 사용되었으나, ‘로봇’이라는 개념은 명확하지 않았습니다.17세기 - 19세기17세기: 레온하르트 오일러와 같은 수학자들은 기계적인 자동화의 기본 원리들을 이론적으로 정리했습니다.19세기: 산업 혁명과.. 2025. 1. 9.
딥 러닝에 대해서 그리고 머신 러닝과 차이점 딥러닝의 개념딥러닝(Deep Learning)은 **인공 신경망(Artificial Neural Network)**을 기반으로 하며, 다층 신경망(Deep Neural Networks)을 사용해 데이터를 학습하고 예측하는 기술입니다. 핵심은 데이터로부터 특징(feature)을 자동으로 학습한다는 점입니다. 이는 사람이 일일이 데이터를 분석해 특징을 추출하지 않아도 된다는 강점이 있습니다. 딥러닝의 특징다층 신경망 (Deep Neural Networks)딥러닝은 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layers), 출력층(Output Layer)으로 구성된 다층 구조를 가지고 있습니다.은닉층의 깊이가 깊으면 깊을수록 더 복잡하고 정교한 특징을 학습하게 됩니다.비지도 학습과 지도 학습딥러닝은 .. 2025. 1. 6.
기계 학습의 기본 개념과 실생활 응용 사례 기계 학습이란 무엇일까요?기계 학습(Machine Learning, ML)은 말 그대로 '기계가 배우는' 기술입니다. 우리가 컴퓨터에게 특정 작업을 수행하도록 지시할 때, 기계 학습은 데이터를 통해 패턴을 인식하고, 그 패턴을 바탕으로 결정을 내리거나 예측을 할 수 있도록 만드는 방법입니다.기계 학습의 기본적인 아이디어는 프로그램을 만들 때 일일이 규칙을 하나하나 작성하지 않고, 데이터를 통해 스스로 규칙을 배워 나가게 하는 것이에요. 우리가 매번 새로운 데이터를 제공할 때마다 컴퓨터는 그 데이터를 분석하고 점점 더 똑똑해져요. 즉, "경험을 통해 배우는 것"이라고 할 수 있습니다.기계 학습이 어떻게 작동하나요?기계 학습은 주로 훈련 데이터를 통해 이루어집니다. 예를 들어, 우리가 고양이와 강아지 사진을.. 2025. 1. 6.
생성형 AI 종류(글쓰기, 그림그리기,) 유튜브와 인터넷의 시대입니다. 유튜브와 인터넷으로 여러 가지 콘텐츠를 소비하는 시대입니다. 글과 그림, 음악이나 영상을 각자의 창의력으로 콘텐츠로 만들어 소비하는 시대입니다. 자신만의 이야기를 글로 쓰고 그림을 그리고 영상으로 만들어 돈을 벌 수 있는 시대입니다. 하지만 글쓰기는 어렵고 시간이 오래 걸립니다. 그림은 많은 테크닉이 필요합니다. 자신만의 이야기가 있다고 해도 이것을 풀어나가는데 어려움을 겪을 수 있습니다. 하지만 AI의 도움을 받으면 훨씬 쉽게 그 결과 물을 만들 수 있습니다. AI(인공지능)은 굉장히 다양한 종류가 있습니다. 가장 대표적인 종류로는 규칙기반 AI. 기계학습, 딥러닝, 자연어 처리(NLP), 생성형 AI등이 있습니다. 이중에서도 생성형 AI종류와 활용법에 대해 알아보고자 합.. 2025. 1. 4.
AI 관련 정책과 기업의 상관 관계 AI 기술의 발전과 활용은 각국의 정책에 따라 기업에 다양한 영향을 미칩니다. 아래는 주요 AI 정책과 그에 따른 기업과의 상관관계를 정리한 내용입니다.1. 데이터 프라이버시 및 보호 규제정책 내용: GDPR, CCPA 등 데이터 보호법.영향받는 기업: Google, Meta, Amazon, Palantir, Snowflake.상관관계: 규제 강화로 데이터 수집 및 AI 모델 훈련에 제한이 있을 수 있지만, 규제를 준수하는 데이터 관리 솔루션 기업은 기회를 얻음.2. AI 윤리와 책임성 규제정책 내용: AI 알고리즘의 투명성, 설명 가능성, 공정성 요구.영향받는 기업: C3.ai, IBM Watson, Microsoft, Google.상관관계: 개발 비용 증가 가능성. 윤리적 AI 기술을 강조하는 기업이.. 2025. 1. 3.

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