문제의 정의, 아이디어 내용, 기대 이익, 적합한 기계학습 알고리즘 선택 및 이유, 모델의 학습 방법, 주요 전제 조건 식별 등을 포함하여 기술.
거창한 아이디어 보다는 범위가 좁고 당장 실현할 수 있는 소소하고 독창적이고 실용적인 아이디어에 대해서 적합한 기계학습 알고리즘을 적절히 선택하고, 학습 및 개발 방법을 적절히 기술할 경우 평가 점수가 높음. 무기체계나 인명구조, 재난대응에 관한 아이디어도 권장.
이미 널리 알려진 아이디어는 평가점수가 낮을 수 있으니 반드시 작성 전에 검색을 통해 기존 사례 존재 여부 확인.
참고로 주요 전제 조건 식별이란 아이디어가 원하는 방식으로 작동하고, 기대한 성과를 거두기 위해 반드시 충족되어야 하는 외적/내적 요인들을 찾고 확인해보는 것임.
우리는 아이디어를 낼 때, 단편적인 사고를 하기 쉬움. 일견 근사한 아이디어인 것처럼 보여도, 기반을 둔 전제 조건이 현실에 부합되지 않는 경우를 우리는 공상이라고 함. 좋은 아이디어는 현실과 맞닿아 있는 부분을 놓치지 않고 정확히 고려해야 함. 잘못된 전제조건으로 출발하면, 겉만 화려하게 포장되고, 실제로는 작동하지 않은 결과물을 만들어 놓고 끝나게 됨.
서론
지난 2016년 1월, 세계 경제포럼에서 포럼의 회장인 Schwab는 ‘4차 산업혁명’이라는 단어를 언급하였다. 슈퍼컴퓨팅, 인공지능 등의 기술이 앞으로 산업의 구조를 혁신적으로 바꿀 것이라 언급하며 즉, 생산, 서비스, 제조공정, 화물, 인사, 세무, 법률에 이르기까지 산업의 전반적인 업무를 IT 기술과 연동된 계획적인
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본론
■ 인공지능의 개념
기술의 혁신과 이로 인해 사회·경제적으로 큰 변화가 일어난 시기를 ‘산업혁명’이라 명명하였으며 새로운 기술의 등장과 기술적 혁신이 계속됨에 따라 또 다른 산업혁명이 도래되어 왔다. 일반적으로 증기기관의 발명에서 시작된 기계혁명을 1차 산업혁명(1784)으로, 전기와 석유화학 기술의 발전으로 인한 에너지 혁명
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