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저작시기 2013.03 |등록일 2013.03.26 한글파일한글 (hwp) | 8페이지 | 가격 2,000원

목차

Ⅰ. 개요

Ⅱ. 인공지능과 패턴인식
1. 패턴인식 시스템의 처리단계
1) 관측
2) 전처리
3) 분할
4) 정규화
5) 특징추출
6) 식별
2. 특징추출
1) 특징
2) 특징추출 목적
3. 패턴인식 접근방법 비교
1) 결정론적 인식방법
2) 언어이론적 인식방법

Ⅲ. 인공지능과 제5세대컴퓨터

Ⅳ. 인공지능과 식별

Ⅴ. 인공지능과 한의진단
1. 혼합시스템의 정의
2. 혼합시스템의 특징
3. 혼합시스템의 구성
1) 신경망(다층 퍼셉트론)
2) 전문가시스템

참고문헌

본문내용

인간의 뇌는 신비에 쌓여있다. 우리는 인간 뇌의 기능에 대해 1%도 제대로 알지 못한다. 인공지능을 만들려는 공학자들의 노력은 높이 평가할 만하지만 인간의 사고를 이해하는 일은 아직도 먼 훗날의 일처럼 느껴지기도 한다.
이런 이유로 인해 인공 지능의 여러 가지 한계가 있는 데 우선 탐색의 한계를 들 수 있다
예를 들어 인공지능을 이용해 바둑을 두기 위해서는 흰 돌과 검은 돌을 각각 100번 이상 번갈아 두어야 하고 만약 어떤 형세에서 다음 돌이 반상에 놓일 수 있는 가능한 위치가 50가지이라고 한다면, 컴퓨터가 가장 유리한 다음의 수를 선택하기 위해 탐색해야 할 공간은 50! 이라는 것이다

<중 략>

기존 컴퓨터의 표준구조는 폰 노이만 구조(VON NEUMANN ARCHITECTURE)라고 하는데, 이 시스템에서는 단일 CPU에 의하여 모든 계산은 한 순간에 하나씩만 처리된다. 관례에 의하여 컴퓨터의 처리 속도는 1초에 몇 백만 개의 계산을 행할 수 있는가 하는 것으로 나타낸다. 백만 개의 계산을 할 수 있는 것을 밉스(MIPS)라고 한다. 수 MIPS 정도의 속도는 대부분의 과학이나 상업응용에는 적당하지만 AI시스템센터에 있는 거대한 데이터 베이스를 다루기에는 너무 느리다. AI 시스템은 병렬처리(PARALLEL PROCESSING)를 요구한다. 병렬처리를 수행하는 시스템은 훨씬 빠른 속도로 일을 처리할 수 있다.

<중 략>

b) 상극증형 : 절대 같이 발생할 수 없는 증형이다.즉
신경망에 의해 어떠한 결과값을 갖더라도 증상들을 잡음으로 제거한다.
c) 중립증형 : 상응증형과 상극증형을 제외한 모든 증형을 말한다. 이 증형은 환자의 특성에 따라 발생할 수도 있는 것으로 신경망에 의해 생성된 값이 작을 경우, 즉 0.4 이하일 경우는 잡음으로 제거하고, 이상일 경우는 협잡증형으로 판별하여 처방에 고려해야 한다.
- 지식베이스 예)
수기능심증과 한담조폐증은 상응병명이다.
풍한속폐증과 한담조폐증은 상극병명이다.
폐기허증과 폐양허증은 중립병명이다

참고 자료

김동찬, 생각하는 컴퓨터 인공지능, 이색 소재를 찾아서
도용태, 김일곤 외 2명, 인공지능 개념 및 응용, 사이텍미디어, 2009
모리카와 유키히토 저, 박혜수 역, 인공지능 이야기, 이지북, 2003
성낙환, 인공지능 기술의 걸음마가 시작되었다, LG경제연구원, 2012
영화 인공지능(A.I.)과 인공지능 연구의 현재, Inquirer, 2001
조영임, 최신 인공지능, 학문사, 1999
CNN, 인공지능 컴퓨터의 실현은 가능한가, 1997
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