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"학습"(으)로 총 2,115건 검색되었습니다.
- Part 1. 알파고가 우리에게 남긴 것들과학동아 l2016년 04호
- 뛰어넘는 창의성에는 약점을 보일 것이다. 만약 인간에게서 완전히 벗어난 새로운 학습법이 등장한다면 이마저도 무용지물이 되겠지만, 아직까지는 우리 인간에게 할 일이 남았다.▼관련기사를 계속 보시려면?Intro. 알파고 쇼크, 그 후Part 1. 알파고가 우리에게 남긴 것들Part2. ‘알파크래프트’ ... ...
- [News & Issue] 2020년, 암흑물질 잡는 특별한 망원경이 온다과학동아 l2016년 04호
- 특정한 임무를 수행하는 것이다. 예를 들면 밝기가 변하는 천체들의 정보 전체를 학습 가능한 자료로 설정하면, 컴퓨터가 연구자들이 관심을 가질 만한 천체 현상만을 찾아내는 식이다. 데이터를 처리하고 서비스하는 기술을 개발하는 데 구글도 참여하고 있다. LSST는 현재 ‘LSST 코퍼레이션’이라는 ... ...
- [Tech & Fun] 삼성 딜라이트과학동아 l2016년 04호
- 대표적으로 ‘IT비전트립’이 있다. 3가지 주제의 강의를 듣고 미션을 수행하는 체험학습이다. 강의는 사물인터넷과 가상현실 등 미래 IT 기술을 익히고 실생활에 접목시키는 ‘퓨처(Future) 코스’, 일상생활에서 활용되는 삼성전자의 핵심 반도체 기술을 배우는 ‘투모로우(Tomorrow) 코스’, ... ...
- [Knowledge] 대의를 위한 희생과학동아 l2016년 03호
- 어떤 개구리 종이 맛있고 어떤 종이 끔찍한 맛인지 아직 모르는 초심자 뱀들을 학습시키기 위해서 딸기독화살개구리가 강렬한 원색과 피부의 독을 함께 진화시켰다는 설명이 맞다고 하자. 이때 조금이라도 눈에 덜 띄는 빛깔의 돌연변이 개구리가 생겨난다면 엄청난 이득을 볼 것이다. 웬만한 ... ...
- Part 2. 왓슨과 딥블루는 어떻게 챔피언을 무너뜨렸나과학동아 l2016년 03호
- 경우의 수를 따져 본 결과”라고 대답할 것이기 때문이다. 사람은 이런 식으로 바둑을 ‘학습’할 수는 없다.누군가는 인공지능의 반대편에 베팅하지 말라고 했지만 필자는 이세돌의 승리를 바란다. 좀더 중립적으로 이번 대결을 즐길 독자들에겐 딥블루 개발팀의 이 말이 적절한 관전법이 될 것 ... ...
- [Tech & Fun] 공포라고 다 같은 공포가 아냐과학동아 l2016년 03호
- 느끼지 못했다. 동물이었다면 천적에 잡아먹히거나 위험한 상황에 닥쳤을 테지만, 그는 학습을 통해 위험한 상황들을 공부하듯 알아갔다.그런데 연구 도중 의외의 실험결과가 나왔다. 웨미 교수팀이 ‘네이처 뉴로사이언스’ 2013년 2월 3일자에 발표한 연구에 따르면, 이 여성의 체내 이산화탄소 ... ...
- [수학뉴스] 방향에 속지 않는 컴퓨터의 눈수학동아 l2016년 03호
- 설정하고, 변수 사이의 ‘거리’가 가까울수록 특징이 비슷하다고 해석하는 ‘메트릭 학습 기법’으로 사물을 분석합니다. 그 결과 한 번도 본 적 없는 사물을 보고도 기존에 입력받은 사진과 비교해 사물이 어느 방향을 보이고 있는지 맞힐 수 있었습니다. 인공지능을 위해 사진 속 사물의 방향을 ... ...
- [지식] 매스미디어_라플라스의 마녀수학동아 l2016년 03호
- 악마 vs 라플라스의 마녀우하라 박사는 수리학 연구소에서 뇌의 신경활동과 기억, 그리고 학습의 관계에 대해 연구하고 있었다. 이 연구에서 가장 핵심 역할을 하는 사람이 겐토였다.그는 아오에 교수에게 겐토가 회복할 당시의 영상을 보여줬다. 겐토는 주사위를 던졌을 때 어떤 숫자가 나올지 미리 ... ...
- Part 1. 과학자들이 본 알파고의 비장의 무기과학동아 l2016년 03호
- 필요했다. 딥블루는 하드웨어가 급속도로 발전하면서 문제가 해결됐지만, 알파고는 학습 기능을 빼고 바둑을 이기는 데에만 최적화시키면 일반인에게도 보급될 수 있을 것 같다.김 알파고는 몬테카를로 트리 방식을 적용했기 때문에 딥블루보다 효율이 좋다. 딥블루가 체스판이 바뀔 때마다 100 ... ...
- [수학뉴스] 세기의 대결! 인공지능 vs 바둑 최강자 이세돌 9단수학동아 l2016년 03호
- 새로운 전략을 찾는 방법을 익혔습니다. 구글에 따르면 알파고는 3000만 가지의 수를 학습했다고 합니다.이것을 바탕으로 알파고는 바둑돌이 놓일 위치 중 어느 곳이 가장 높은 승률을 낼 수 있는지 알아내고, 상대방의 움직임을 예측합니다. 이와 함께 다양한 상황에서 가장 좋은 수를 골라내는 ... ...
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