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알고리즘은 특정 작업을 수행하기 위해 컴퓨터에 주어진 일련의 단계별 지침 또는 규칙입니다. 컴퓨터가 문제를 해결하는 데 안내하는 레시피로 생각하십시오. 

ai는 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행하거나 인간의 행동을 모방 할 수있는 기계 또는 컴퓨터 시스템을 말합니다. 작업에는 학습, 추론, 문제 해결, 인식, 언어 이해 및 인간과의 상호 작용이 포함됩니다. 

패턴과 통찰력에 대해 분석 할 수있는 매우 큰 데이터 세트. 머신 러닝은 대형 데이터 세트에 의존하여 작업을 해결하기 위해 모델을 교육합니다.   

분석, 통계, 데이터 관리, 기계 학습, AI, 데이터 관리, 수학, 컴퓨터 프로그래밍 및 시각화를 결합하여 영향력있는 문제를 해결하고 이해 관계자에게 통찰력을 전달하기 위해 정보에 대한 통찰력을 식별하는 필드. 

인간 뇌에서 영감을 얻은 기계 학습 유형. 딥 러닝은 심층 신경망으로도 알려진 여러 계층을 가진 신경망을 사용하여 예측을 위해 데이터를 분석하고 학습합니다. 이미지 인식 및 음성 인식과 같은 복잡한 작업에 사용됩니다. 

명시적인 지침없이 이미지, 텍스트 또는 음악과 같은 새로운 자료를 만들기 위해 데이터의 패턴을 찾도록 훈련 된 인공 지능 유형. 생성 AI는 복잡한 알고리즘을 사용하여 혁신적이고 놀랍고 부정확하고 오도에 이르기까지 다양한 재료를 생산합니다. Chatgpt는 생성 AI의 예입니다. 

생성 aithat 유형은 텍스트를 생성 할 수 있습니다. 대형 언어 모델은 Wikipedia와 같은 매우 큰 데이터 세트에 대해 교육을받으며 인간을 모방하는 방식으로 작성, 번역 및/또는 작성 텍스트를 제작합니다.  

머신 러닝은 컴퓨터가 패턴을 인식하고 자체적으로 결정을 내리는 것을 가르치는 AI 알고리즘의 하위 집합입니다. 기계 학습을 통해 컴퓨터는 명시 적으로 프로그래밍되지 않고 데이터 및 라벨에 대한 경험이나 액세스를 통해 배우고 개선 할 수 있습니다. 

인간 뇌의 구조에서 영감을 얻은 컴퓨터 시스템. 신경망은 기계 학습에 사용되어 패턴을 인식하고 결정을 내립니다. 문제를 해결하기 위해 함께 작동하는 연결된 노드 네트워크로 상상해보십시오.  

기계가 인간 언어를 이해, 해석 및 생성 할 수있게하는 AI 필드. 그것은 음성 보조원과 언어 번역을 가능하게합니다. 

로봇 공학은 하드웨어의 설계, 구성 및 운영이 포함되어 있으며 어떤 경우에는 일반적으로 인간이 수행하는 운영 및 작업을 모방 할 수 있습니다. 로봇은 종종 AI의 도움으로 작업을 자율적으로 또는 반 자율적으로 수행 할 수있는 기계입니다.