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+<!-- Slide 1. 인공지능 개요 -->
+# 인공지능 개요
+> 인공지능(Artificial Intelligence)은 인간의 지능을 모방하여 만든 컴퓨터 시스템입니다. 
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+<!-- Slide 2. 인공지능 분류 -->
+# 인공지능 분류
+<table>
+    <thead>
+        <tr>
+            <th>분류</th>
+            <th>설명</th>
+        </tr>
+    </thead>
+    <tbody>
+        <tr>
+            <td>강한 인공지능</td>
+            <td>사람과 같이 모든 인간의 작업을 수행</td>
+        </tr>
+        <tr>
+            <td>약한 인공지능</td>
+            <td>일부분의 작업만 수행</td>
+        </tr>
+    </tbody>
+</table>
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+<!-- Slide 3. 인공지능 적용 분야 -->
+# 인공지능 적용 분야
+- 자율주행 자동차
+- 음성인식 기술
+- 인공지능 영상 인식 기술
+- 자동 번역
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+<!-- Slide 4. 인공신경망 -->
+# 인공신경망
+- 생물학적 퍼셉트론 구조 참고
+- 입력 계층, 출력 계층, 은닉 계층으로 구성
+![인공신경망 이미지](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/46/Colored_neural_network.svg)
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+<!-- Slide 5. 심층학습 -->
+# 심층학습
+- 다층퍼셉트론(MLP)과 같은 네트워크 위에 다양한 레이어를 쌓아 올림
+- 이미지/음성/텍스트 분석 분야에서 광범위하게 활용
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+<!-- Slide 6. 강화학습 -->
+# 강화학습
+- 상호작용을 통해 주어진 환경을 학습하는 방식
+- 에이전트가 최적의 행동을 취하도록 보상하는 방식
+- 슈퍼마리오 게임/바둑/장기/알파고 등에서 활용
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+<!-- Slide 7. 자연어 처리 -->
+# 자연어 처리(NLP)
+- 인간의 언어(음성 또는 문자)를 컴퓨터가 이해하고 처리
+- 딥러닝 이용한 자동번역, 챗봇, 텍스트 감정분석 등
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+<!-- Slide 8. 딥러닝 -->
+# 딥러닝
+- 심층신경망을 이용한 머신러닝 방법론
+- 컴퓨터가 인간의 학습 능력을 모방하여 자동으로 패턴 인식 달성
+- 이미지/음성/자연어 처리 등에서 활용
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+<!-- Slide 9. 인공지능의 미래 -->
+# 인공지능의 미래
+- 기술의 발전과 함께 인간의 여러 분야에서 고도화
+- 더욱 편리하고 효율적인 인간의 일상생활에 보다 많은 기여
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+<!-- Slide 10. # PA! -->
+# PA! 🎉
+- 🤗**TEXT2PPT** 서비스 PA!를 이용해주셔서 감사합니다.
+- 리뷰나 건의사항은 언제든지 환영합니다!
+- 📧문의: [email protected]