A+인공지능EdgeDetec
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작성일 22-09-28 17:46
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A+인공지능EdgeDetec에 대해 조사하였습니다. 그럴수록 인공지능이란 분야는 우리에게 도전을 던져주며, 그것을 실용에 응용할 시에는 많은 혜택을 줄 것으로 생각한다. Edge란 쉽게 물체의 boundary를 파악하는 것이다. future 의 일은 아무도 모르기 때문일것이다 사실 지능이란 너무 큰 그림은 우리가 인공지능으로 다가가기에 오히려 장벽이 된다고 생각한다.A+인공지능EdgeDetec , A+인공지능EdgeDetec공학기술레포트 ,
A+인공지능EdgeDetec
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개요
과학의 빠른 발전 속도는 인간이 많은 것을 할 수 있다는 자신감을 주었지만, 더 나아가 모든 것을 할 수 있다는 만용도 주었다. 오히려 범위를 좁혀서, 작은 지능의 형태를 우리가 볼 수 있는 형태로 만드는 것이 더 실용적이며, 工學(공학) 의 입장에서 적당할 듯 하다. 그렇지만, 그런 인식의 단계는 부차적인 것이고, 구현하고자 하는 단계는 이미지를 Intensity형태로 받아들…(To be continued )
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설명
레포트/공학기술
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A+인공지능EdgeDetec
A+인공지능EdgeDetec에 대해 조사하였습니다. 코끼리 장님 만지기의 형태인 것이다. 그런 와중에 멀티미디어 신호처리라는 과목을 들으면서 Edge detection이란 분야에 관심을 가지게 되었다. 분명 양면을 가지고 있지만, 인류의 현명함을 믿고 밝은 방향으로 생각하는 것이 좋을 듯하다. 그렇지만, 사람들은 다른 형태의 그림을 보고 같은 사물이라는 것을 안다는 것 자체가 신비스러운 일인 것이다. 하지만, 21세인 지금 아직 인공지능 분야는 수십년 동안 답보 상태에 놓여 있다고 할 수 있따 지능을 인간의 지능으로 인식하고, 구현하기에는 그 양상이 너무 복잡했기 때문일것이다 수학을 도구로, 다양한 방향에서 지능을 分析(분석)하였지만, 모두가 단편적일뿐 그것이 지식의 본질인지는 아무도 모른다고 생각한다.
다. 이미지 자체는 불규칙적이며, Boundary인식이라는 자체가 지능이란 요소를 포함하고 있기 때문일것이다 똑같은 사물을 보고도 사람들은 서로 다른 boudary를 그린다. 하지만 그런 노력자체를 평가절하하는 것은 아니다. 특히 인공지능 분야는 생각하는 기계의 출현을 기정 사실화 했으며, 기계의 인류지배 가능성도 예견하기도 했다. 그게 무엇이 어려울까 생각할지 모르지만, FSM인 기계가 물체의 boundary를 인식하는 것은 생각만큼 쉽지는 않다.
