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엣지 컴퓨팅 기술의 구조와 작동 방식, 클라우드와의 차이점, 그리고 이를 활용한 다양한 산업의 혁신 사례를 심층적으로 분석합니다.1. 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)이란?엣지 컴퓨팅은 데이터를 중앙 데이터 센터가 아닌 데이터가 생성되는 지점(엣지)에서 처리하는 분산형 컴퓨팅 아키텍처입니다. 이는 데이터 전송 시간을 단축하고 실시간 처리 능력을 제공합니다.핵심 개념: 데이터와 가까운 위치에서 처리하여 지연(latency)을 최소화.차이점: 중앙집중식 클라우드 컴퓨팅과는 달리, 엣지 장치가 데이터 처리 역할을 분담.응용 분야: IoT, 스마트 시티, 자율 주행, AR/VR.2. 엣지 컴퓨팅의 작동 원리1) 데이터 수집IoT 센서, 카메라, 스마트 디바이스 등에서 생성된 데이터가 엣지 장치로 전송됩니..

강화 학습의 근본 원리와 주요 알고리즘을 이해하고, 이를 활용한 다양한 실제 응용 사례를 탐구합니다.1. 강화 학습(Reinforcement Learning)이란?강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하면서 주어진 목표를 달성하기 위해 최적의 행동 정책을 학습하는 머신러닝 기법입니다. 에이전트는 행동(action)을 통해 보상(reward)을 얻으며, 이 보상을 최대화하는 전략을 개발합니다.핵심 구성 요소: 에이전트(Agent), 환경(Environment), 상태(State), 행동(Action), 보상(Reward).주요 특징: 지도 학습과 달리 정답 데이터가 없으며, 에이전트가 경험을 통해 학습.응용 분야: 게임 AI, 로보틱스, 자율 주행, 금융 거래.2. 강화 학습의 작동 원리1) 상태(Stat..

신경망의 구조와 작동 원리를 이해하고, 이를 바탕으로 다양한 산업에서 활용되는 방법을 탐구합니다.1. 신경망(Neural Networks)이란?신경망은 인간의 뇌 구조를 모방한 컴퓨팅 모델로, 인공지능(AI)과 딥러닝의 핵심 기술 중 하나입니다. 여러 층(Layer)으로 구성된 이 네트워크는 데이터에서 패턴을 학습하고, 복잡한 문제를 해결하는 데 사용됩니다.구성 요소: 뉴런(Neuron), 가중치(Weight), 활성화 함수(Activation Function).분류: 단층 신경망(Single Layer Neural Network), 다층 신경망(Multi-layer Neural Network).목적: 데이터에서 특징을 자동으로 학습하여 예측 및 분류 작업 수행.2. 신경망의 구조와 작동 원리1) 입력층..