정보관리기술사 & 컴퓨터시스템응용기술사 : Vol.09 인공지능

PART 1. 인공지능(人工知能, Artificial Intelligence)의 개요
1. 인공지능(Artificial Intelligence)의 역사
2. 인공지능
3. 인공지능(AI)의 특이점(Singularity)
4. 아실로마(ASILOMA) AI(인공지능) 원칙
5. 규칙기반모델
6. 추천엔진(Recommendation Engine)
7. 전문가시스템(Expert System)
8. 정규표현식과 유한 오토마타
9. 유한 오토마타(Finite Automata)
10. 튜링테스트(Turing Test)
11. 에이전트(Agent) - 1교시형 답안
12. 에이전트(Agent) - 2교시형 답안
13. 킬 스위치(Kill Switch)
14. 트롤리 딜레마(Trolley Dilemma)
15. 인공지능(AI) 윤리의 개념, 주요 사례, 고려사항 및 추진방향
16. 이용자 중심의 지능정보사회를 위한 원칙
17. 약 인공지능(Weak AI), 강 인공지능(Strong AI), 초 인공지능(Super AI), AI 학습데이터 품질

PART 2. 인공지능 알고리즘(Algorithm)
18. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)
19. 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)
20. 상관분석(Correlation Analysis)
21. Data분석에서 상관관계(Correlation)와 인과관계(Causation)의 비교설명
22. 회귀분석(Regression Analysis)
23. 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression Analysis)
24. Cluster(클러스터) 분석 - 1교시형 답안
25. 군집분석(Cluster Analysis) - 2교시형 답안
26. 계층적 군집분석(Hierarchical Clustering)
27. 자카드(Jaccard)계수
28. 해밍거리(Hamming Distance)
29. 해밍코드(Hamming Code)의 오류검색과 수정방법, 그리고 활용사례에 대해서 설명하시오. (Data는 4Bit(1101)로 가정하고 짝수 패리티(Even Parity)를 사용한다)
30. 유클리디안 거리(Euclidean Distance)
31.유클리디안 거리(Euclidean Distance) 계산하시오. (A,B) (A,C) 간의 거리
32. 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance) 계산하시오. (A,B) (A,C) 간의 거리
33. 코사인 유사도(Cosine Similarity)
34. 협업 필터링(Collaborative Filtering)
35. 추천시스템(Recommender System)
36. Apriori(연관규칙) 알고리즘
37. 지지도(Support), 신뢰도(Confidence), 향상도(Lift)
38. 사례1(TV 구입 시 DVD 구입), 사례2(우유 구입 ...


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