인공지능_인공지능의 탐색방법에서 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색방법의 특징과 장단점을 비교하여 설명하고 경험적 탐색방법 중 1가지 알고리즘을 선택하여 특징과 적용사례를 설명하시오

방법을 통해 접근하는 설명전략을 취하는 것이다. 이러한 분해분석적 설명전략은 인공지능학의 접근 전략과 부합되기 때문에, 80년대까지의 인지심리학은 인공지능학 연구와 연결되어 많은 경험적, 이론적 연구결과들을 산출해 내었다. 그러나 이러한 인지심리학적 접근은 컴퓨터 유추적 기본 가정에서부터 문제점을 내포하고 있었다. 이러한 문제점에 대한 개념적 논의를 넘어서서, 경험적 자료에 바탕한 논의가 바로 인지과학과 인지심리학에서의

방법은 사람이 특징을 인지하거나, 알고리즘이나 프로그램을 개발할 필요가 없으므로 시간과 노력을 줄일 수 있다.⦁정보를 분산된 형태로 코드화 한다.신경망에 내장된 정보들은 전형적으로 많은 처리 장치들에 의해 저장 한다.이런 유형의 코드화는 특정한 정보가 기억 장치 내의 특정한 장소에 저장되는 전통적인 기억 방법과 매우 다르다.예를 들면 전통적인 음성 인식 시스템은 음성 인식 패턴의 틀(template)(각 음절이나 단어)들이 저장된 탐색

탐색에는 깊이 우선 탐색, 너비 우선 탐색, 균일비용 탐색 등이 있다. 경험적 탐색(heuristic search)은 목표 노드에 대한 경험적인 정보를 사용하는 방법으로 효율적인 탐색이 가능하다. 경험적 정보가 항상 참인 것은 아니지만, 대부분의 경우 잘 맞는 정보를 의미하므로, 이를 적절히 사용하면 보다 효율적으로 탐색이 가능해진다. 경험적 탐색에는 언덕오르기 탐색, 최적우선 탐색, A* 알고리즘 등이 있다. (나) A* 알고리즘으로 최단경로를 탐색하기 위한

방법에 관한 연구(Rich).③ 인공 지능은 근본적으로 인간 마음의 원리 (카네기 멜론 대학의 Mark Fox).◉ 인공 지능의 3가지 목적(by Winston & Prendergast)① 기계를 보다 영리하게 만드는 것.② 지능이 무엇인가를 이해하는 것.③ 기계를 보다 유용하게 만드는 것.◉ 인공 지능의 궁극적인 목표 - 인간의 지능을 모방한 기계를 만드는 것 -> 현재 상업적인 인공지능 제품들은 지적 능력들과 비교했을 때 아직 거리가 멀다. -> 현재 인공지능 프로그램은 계속

선택을 할 수 있도록 해야 할 것이다. 그리고 현재 VR 교수매체와 유아의 놀이와 관련된 실행연구가 많지 않다. 디지털 미디어 환경과 교육현장은 늘 변화하기 때문에, 유아교육기관의 VR 교수매체에 대한 다양한 연구가 이루어져야 할 것이다. 아울러 유아교육기관에서 VR 매체를 활용하여 교수매체로서 유아의 놀이에 활용하기 위해서는 교사의 역량과 의지도 매우 중요한 요소가 된다.2. 인공지능의 개념 및 원리를 제시하고, 일상생활과 교육분야에서