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- [특집] 뇌를 흉내 낸 학습법, 딥러닝의 세 가지 비결수학동아 l2021년 03호
- ‘기계학습’이라고 합니다. 딥러닝은 바로 이 기계학습의 일종입니다.앞서 만화에서 본 것처럼 딥러닝은 ‘퍼셉트론’에서부터 시작됐습니다. 퍼셉트론은 뇌에 있는 신경세포인 뉴런과 비슷한 역할을 하는 인공 뉴런이에요. 아래 그림을 보면 뉴런에는 자극을 수용하는 돌기가 여러 개 있습니다. ... ...
- 이루다의 이루다 만 꿈, 대화형 AI의 미래는?수학동아 l2021년 03호
- 이준환 서울대학교 언론정보학과 교수님은 2월 4일 온라인으로 열린 ‘이루다 사건으로 본 인공지능 거버넌스: AI의 일탈을 어떻게 막을 것인가?’ 좌담회에서 가장 먼저 ‘설명 가능한 AI’의 필요성을 강조했습니다. 이루다는 수많은 대화 데이터를 이용해 단어와 문장을 학습했습니다. 그 결과 ... ...
- 가습기 살균제는 폐질환과 관계없다? ‘무죄 판결’ 둘러싼 과학적 쟁점과학동아 l2021년 03호
- 수십 년 간 이어질 수 있다”고 내다봤습니다. 실제로 1956년 미나마타병이 집단 발병한 일본에서는 현재도 중금속 중독 질환과 오염된 토양에 대한 연구가 이어지고 있습니다. 그는 “지금은 가습기 살균제와 폐손상과의 인과관계에 주목하지만 폐는 인체의 중요한 면역기관이기도 하다”며 “제2의 ... ...
- [디지털리터러시] 스마트폰의 조상님이 궁금해?어린이과학동아 l2021년 03호
- 사용하고 있나요? 스마트폰을 가지고 있지 않더라도, 부모님이나 친구의 스마트폰을 만져본 적은 한 번쯤 있을 거예요. 여러분은 스마트폰으로 보통 무엇을 하나요? 우리는 스마트폰으로 통화나 게임 외에 많은 것을 할 수 있어요. 덕분에 생활은 편리해졌지요. 이같은 스마트폰은 언제, 누가 ... ...
- [옥스퍼드 박사의 수학로그] 제15화. 파이데이와 군론수학동아 l2021년 03호
- 것을 아시겠죠? 파이데이 행사에 참여해 본 독자들도 원의 대칭과 군론의 관계를 들어본 적은 별로 없었을 겁니다, 이번 파이데이에는 원의 완벽한 대칭을 보며 군론에도 관심을 가져보면 어떨까요 ... ...
- 역대 최대 규모 북극 탐험 1년간의 기록... 북극 해빙을 헤쳐 나가다과학동아 l2021년 03호
- 이미 많은 변화가 일어난 부빙이 있는 이곳을 탐험 경로로 선택했다. 북극에서 직접 본 부빙의 상태는 더 심각했다. 여름이 막 끝난 뒤긴 했지만 두께가 고작 30cm에 불과했다(편집자 주: 북극 해빙의 평균 두께는 2~3m). 얇아졌을 거라 예측은 했어도 이보단 더 두꺼울 줄 알았다.연구에도 차질이 ... ...
- [논문탐독] 가상 우주로 은하의 역사를 들여다 보다과학동아 l2021년 03호
- 밤하늘에서 은하수를 본 적이 있나요? 맑은 여름날 밤, 어두운 곳에 가면 수천억 개의 별이 희뿌옇게 하늘을 가로지르며 퍼져있는 은하수를 볼 수 있습니다. 그 수많은 별은 태양과 같은 은하에 속해 있습니다. 바로 우리은하입니다. 우리은하는 납작한 원반에 소용돌이 모양의 나선팔이 있고, 중심에 ... ...
- [통합과학 교과서] 전설의 나무 방패를 찾아서!어린이과학동아 l2021년 02호
- 밝힌다?! 가끔 고고학자들이 땅속에서 수 백 년 전 유물(유해)을 찾아냈다는 뉴스를 본 친구들이 있을 거예요. 모든 유물에 언제 만들어졌다고 생성연도가 적혀 있는 것도 아닌데, 고고학자들은 어떻게 유물의 나이를 추정할 수 있는 걸까요?이는 ‘방사성 탄소 연대 측정법’ 덕분이에요. 1949년 미국 ... ...
- [KAIST 50년] KAIST 탐구보고서, 괴짜라고 불린 최초의 시도들과학동아 l2021년 02호
- 꿈꾼다 동적 재료 설계 연구실 “교수님이 너무 젊으셔서 한 번은 연구실 단체 사진을 본 친구가 교수님을 학생으로 착각한 적도 있었죠.” 에피소드의 주인공인 강지형 KAIST 신소재공학과 교수의 나이는 올해 33세, KAIST에서 가장 젊은 교수다. 강 교수는 미국 스탠퍼드대 화학공학과에서의 ... ...
- 위기의 해양동물들과학동아 l2021년 02호
- 지중해 키프로스 해변에서 죽은 바다거북 34구를 조사했다. 그중 19마리의 위장을 들여다 본 결과 모든 바다거북의 내장에서 플라스틱을 발견했다. 섬유, 옷, 타이어, 그물 등에서 나온 것으로 추정됐다. 연구팀은 바다거북이 색과 모양을 구별할 수 있다는 점에서 해변의 플라스틱 파편과 먹이의 ... ...
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