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인공신경망와 인공지능

바로 가기: 차이점, 유사점, Jaccard 유사성 계수, 참고 문헌.

인공신경망와 인공지능의 차이

인공신경망 vs. 인공지능

인공 신경망은 노드들의 그룹으로 연결되어 있으며 이들은 뇌의 방대한 뉴런의 네트워크과 유사하다. 위 그림에서 각 원모양의 노드는 인공 뉴런을 나타내고 화살표는 하나의 뉴런의 출력에서 다른 하나의 뉴런으로의 입력을 나타낸다. 인공신경망(人工神經網)은 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘이. 인공지능(人工知能)은 기계로부터 만들어진 지능을 말. 컴퓨터 공학에서 이상적인 지능을 갖춘 존재, 혹은 시스템에 의해 만들어진 지능, 즉 인공적인 지능을 뜻. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정.

인공신경망와 인공지능의 유사점

인공신경망와 인공지능는 공통적으로 9 가지를 가지고 있습니다 (유니온백과에서): 마빈 민스키, 기계 학습, 퍼지 논리, 인공지능, 인공신경망, 음성 인식, 전문가 시스템, 컴퓨터 비전, 시모어 페퍼트.

마빈 민스키

마빈 리 민스키(Marvin Lee Minsky, 1927년 8월 9일 ~ 2016년 1월 24일)는 인공지능(AI) 분야를 개척한 미국인 과학자이.

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기계 학습

학습(機械學習) 또는 머신 러닝()은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있. 기계 학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이.

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퍼지 논리

리(Fuzzy logic)는 불분명한 상태, 모호한 상태를 참 혹은 거짓의 이진 논리에서 벗어난 다치성으로 표현하는 논리 개념이.

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인공지능

인공지능(人工知能)은 기계로부터 만들어진 지능을 말. 컴퓨터 공학에서 이상적인 지능을 갖춘 존재, 혹은 시스템에 의해 만들어진 지능, 즉 인공적인 지능을 뜻. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정.

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인공신경망

인공 신경망은 노드들의 그룹으로 연결되어 있으며 이들은 뇌의 방대한 뉴런의 네트워크과 유사하다. 위 그림에서 각 원모양의 노드는 인공 뉴런을 나타내고 화살표는 하나의 뉴런의 출력에서 다른 하나의 뉴런으로의 입력을 나타낸다. 인공신경망(人工神經網)은 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘이.

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음성 인식

음성 인식(Speech Recognition)이란 사람이 말하는 음성 언어를 컴퓨터가 해석해 그 내용을 문자 데이터로 전환하는 처리를 말. STT(Speech-to-Text).

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전문가 시스템

전문가 시스템(專門家 system, experts system)은 생성시스템의 하나로서, 인공지능 기술의 응용분야 중에서 가장 활발하게 응용되고 있는 분야이.

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컴퓨터 비전

비전(Computer Vision)은 기계의 시각에 해당하는 부분을 연구하는 컴퓨터 과학의 최신 연구 분야 중 하나이.

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시모어 페퍼트

시모어 페퍼트(1928년 2월 29일 ~ 2016년 7월 31일)는 남아프리카 공화국 출신 미국의 수학자, 컴퓨터 과학자, 교육자이.

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위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

인공신경망와 인공지능의 비교.

인공신경망에는 76 개의 관계가 있고 인공지능에는 55 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 9을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 6.87%입니다 = 9 / (76 + 55).

참고 문헌

이 기사에서는 인공신경망와 인공지능의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:

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