인공 지능의 한계를 주장한 드레퍼스 교수의 意見(의견)에 대한 반론 및 인공지능의 응용
페이지 정보
작성일 23-09-03 16:29
본문
Download : 인공 지능의 한계를 주장한 드레퍼스 교수의 의견에 대한 반론 및 인공지능의 응용.hwp
하지만 이것은 신경망 컴퓨터의 등작으로 해결을 할 수 있다고 생각한다.
인공지능의응용에관한고찰
,공학기술,레포트
레포트/공학기술
저는 이것에 관련되어 반론을 제기하고자 합니다.
먼저 인공 지능의 결점 중 생물학적 측면의 결점인 뇌와 컴퓨터의 기본적으로 구조가 차이가 난다고 하였다. 신경망의입출력 데이터는 서로 다른 형태를 취할 수 있으며 신경망에서 계산되는 정보 형태는 뉴런 레벨에서의 활성화된 상태들이다. 신경망 컴퓨터에 있어서 정보처리의 체계는 사실상 신경망과 관련된 미분방정식의 시스템을 수행하도록 설계되어 있다아 더군다나 신경망 컴퓨터의 구조를 스스로 조직화하는 능력은 병렬구조를 이용하여 어떤 특정한 문제들을 풀기 위한 중요한 characteristic(특성)이라 할 수 있다아
신경망 컴퓨터는 어떠한 분야에서 쓰이든지를 막론하고 기본적으로 그림에서 보시는 바와 같이 구성되어야 한다. 결국 이것은 뇌가 신경망에 의해서 정보를 처리하는 것과 같…(drop)
인공 지능의 한계를 주장한 드레퍼스 교수의 意見(의견)에 대한 반론 및 인공지능의 응용
Download : 인공 지능의 한계를 주장한 드레퍼스 교수의 의견에 대한 반론 및 인공지능의 응용.hwp( 52 )
순서
설명
인공 지능의 한계를 주장한 드레퍼스 교수의 意見(의견)에 대한 반론 및 인공지능의 응용
인공 지능의 한계를 주장한 드레퍼스 교수의 의견에 대한 반론 및 인공지능의 응용인공지능의응용에관한고찰 , 인공 지능의 한계를 주장한 드레퍼스 교수의 의견에 대한 반론 및 인공지능의 응용공학기술레포트 ,
다. 여기서 신경망 컴퓨터란 신경망을 작동하도록 최적화된 새로운 클래스의 컴퓨터라고 할 수 있다아 이것의 구조는 대규모의 병렬성처리성을 이용하지만 계산을 위한 알고리즘도 중요한 의미를 지닌다. 하나 또는 그 이상의 소스로부터 입력을 받아들인다.
