지식

AI 애플리케이션 개발은 인공지능을 통합하여 작업을 자동화하고, 데이터를 분석하며, 지능적인 결정을 내릴 수 있는 소프트웨어를 만드는 과정입니다. 이 글은 기업이 효과적인 AI 프로젝트를 시작하기 전에 데이터, 기술, 비용 등 어떤 준비가 필요한지를 이해하는 데 도움을 줄 것입니다. 1. 어떤 종류의 AI 애플리케이션 개발이 있을까요?...

The idea of blockchain has been around since the 90s. However, it was first introduced in 2008 as the distributed ledger behind bitcoin transactions. As blockchain continues to grow stronger and become more popular with users, have you ever wondered “How does blockchain work?”....

Java는 웹 애플리케이션, 데스크탑 애플리케이션, 안드로이드 애플리케이션 개발에 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 이 글은 Java를 사용하여 웹 애플리케이션을 개발하고자 하는 분들, 혹은 Java를 배우기 시작했지만 Java가 어떤 방식으로 도움이 되는지 명확히 이해하지 못한 분들을 위한 것입니다. 본문에서는 웹 애플리케이션 개발과 관련된 기본 개념과 예시를 설명합니다....

죄송합니다. 이 항목은 日本語와만 사용할 수 있습니다. 入出金情報の管理のように、複数の更新処理を連続で実行し、関連性のある一塊のデータとして管理する必要があるシステムの場合、複数のデータ処理更新を1つの単位にまとめ、管理することが可能です。この処理単位のことを トランザクション と呼びます。 ブロックチェーン上ではトランザクション一つ一つをいつでも参照できるようになっています。 複数の連続更新処理を行う際に、全処理が無事に成功したときだけデータベースの変更を実行することができます。 また、何らかの原因によって一部の処理が正しく実行されなかったときは全更新処理をキャンセルして作業全体を取り消すことが可能です。...

2025년, 인공지능은 Agentic AI의 부상과 함께 큰 도약을 맞이하고 있습니다. Agentic AI는 자율성, 독립적인 의사결정, 그리고 정의된 목표를 달성하기 위해 적극적으로 행동하는 능력을 갖춘 새로운 형태의 AI입니다. 본 글에서는 Agentic AI란 무엇인가, 그 활용 가능성, 기업이 주목해야 할 주요 과제, 그리고 왜 미래지향적인 기업들이...

현재의 기술 시대에는 빅 데이터라는 용어가 많은 사람들에게는 낯설지 않을 것입니다. 이 용어를 들었을 때 사람들은 보통 거대한 양의 데이터를 떠올립니다. 하지만 그것이 가져다 주는 큰 혜택을 알고 계신가요? 좀 더 구체적으로, 빅 데이터란 무엇인가요? 이어지는 글에서 모두 알아보도록 하겠습니다. Ⅰ. 빅 데이터에 대해...

SAP 비즈니스 플래닝 소프트웨어는 2006년에 출시되었으며 기업들에게 많은 편의성을 제공해 왔습니다. 현재 SAP는 더 많은 관심을 받고 있으며 이 기술 시스템을 사용하는 수요가 증가하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, SAP ERP 유지 보수는 2027년에 종료될 예정이며, SAP는 SAP Fiori라는 시스템을 출시했습니다. SAP Fiori는 2013년에 탄생하여 이전...

Giới thiệu tổng quan về sử dụng AI trong kinh doanh Nếu bạn đã từng thử phát triển một chiến lược kinh doanh, bạn sẽ biết nó khó khăn đến mức nào. Rất nhiều tầm nhìn, tư duy thông minh và chú ý đến...

죄송합니다. 이 항목은 日本語와만 사용할 수 있습니다. 前回の記事で、 ブロックチェーンは３つの暗号技術を用いて不正を防いでいると説明しましたね。 参考：ブロックチェーンの不正を防ぐ3つの暗号技術 今回はその暗号技術を用いてブロックチェーン構造 がどのような構造になっているかを説明します。この記事を読めばきっとブロックチェーンという名称の由来がわかるでしょう。 １．仮想通貨はただのデータにすぎない  ブロックチェーンの構造を説明する前に、仮想通貨について触れたいと思います。本来、仮想通貨はただのデータに過ぎません。あなたが仮想通貨を誰かに送金するとき、「×時△分、○○にいくら払いました。」と台帳に記録されるだけで、その通貨は目に見えるものでも触れられるものでもありません。 このように、仮想通貨は台帳上の記録に過ぎないものですが、みんなが価値があると思うから通貨になりました。しかし、仮想通貨のようなデータが通貨として認められるためには必要な条件があります。 ”データが通貨として成り立つための３条件 送信者が誰か特定できる。 送信内容が途中で改ざんされない。 送信者が後で自分が送信したことを否定できない。 引用元：玉蔵（2017）『社会を根底から変えるシェアリングエコノミーの衝撃！仮想通貨ブロックチェーン＆プログラミング入門』株式会社ヒカルランド”  ブロックチェーン はその構造によって、３つの条件を満たすことができます。 ２．台帳が改ざんされないためのブロックチェーンの構造 （１）ブロックには前の取引情報も含まれる ブロックチェーン は前回の取引情報が次の取引情報に含まれる構造になっています。では、一郎さんからまい子さんへ送金する場合の取引記録を見てみましょう。 下記は一郎さんからまい子さんに渡されるブロックの中に含まれるものです。 前回までの取引記録のハッシュ値 取引内容「一郎⇒まい子　３ＢＴＣ」 まい子の公開鍵 一郎の署名 このように取引記録がひとつのブロックとしてまとめられて、次の取引に鎖状につながっていくことがブロックチェーンという名称の由来です。では、なぜ前回の取引記録まで次のブロックに送られるのでしょうか？ それは、ひとつのコインを改ざんして2人に送るといった「二重支払い」を防ぐためです。前回の取引記録をブロックに含めることによって、コインががどこからきたものなのかを明確にすることができます。これにより存在しないコインが送金されることを防いでいます。 これは二重支払いのような改ざんが起こってもすぐに分かるしくみです。ブロックBが改ざんされてブロックB’が作られたとしても、後に続くB’以降の全てのブロックのハッシュ値が全く違うものになる為、改ざんされてもすぐに分かるような構造になっています。 （２）改ざんを難しくするナンスの役割 それでは改ざんしたブロック以降を全て書き換えれば良いのでは？と思うでしょう。しかし、それを阻止する仕組みが存在します。それは、ナンスと呼ばれています。まず、実際の取引に使われているブロックのハッシュ値を見てましょう。 ここであることに気づきませんか？ ハッシュ値の先頭は０が並んでいますね。本来、ハッシュ化した場合、ランダムな数字が並ぶためこのようなことは起こりません。これは０が並ぶように意図的にデータに何らかの文字列を足しているのです。ここで足される文字列がナンスです。 上の図のように、ブロックをハッシュ化する際、ハッシュ値に０が並ぶまで何度もナンスの文字列を変えて計算を繰り返します。 このように適当なナンスを見つける作業をマイニングといいます。ナンスを見つけた人には台帳に書き込む権利が与えられ、報酬として12.5BTC（※）もらえる仕組みになっています。 ちなみに、マイニング（mining）の由来は、計算処理の報酬として仮想通貨が支払われることが、鉱山から金や銀を採掘するイメージと似ている為です。 マイニングはとても大変な作業ですが、報酬を得るために世界中で計算機を回して行われています。そして、ビットコインはこのマイニングからしか生まれないようになっています。マイニングはビットコインをはじめとする様々な通貨で採用されている方法です。 2019/9/5現在　1BTC＝約110万円のため12.5BTC＝約1400万円 （3）一番長いものが正式なブロックになる さらに、...

죄송합니다. 이 항목은 日本語 및 English와만 사용할 수 있습니다. AIは、銀行、医療、ビジネス、教育を含む多くの分野に登場しています。 この記事はAIを使用した教育のメリットとデメリットについて理解を深めるのに役立ちます 1. AI教育の役割 AIなどの最新技術の発達により、映画の鑑賞、ショッピング、車の運転から医療、ビジネスなど、産業が著しく変化していることは明らかです。そして近い将来、AIは教育や学び方をも変えるでしょう。 今日ではさまざまな国の人々がチャットを利用してリモートで繋がり、相互に対話できるグローバルなサービスが非常に人気がありますが、人工知能は、多肢選択式テストの採点など、教育の自動化にも役立つようになりました。コンピュータビジョンシステムは、人間の代わりとなり、高い生産性と精度を実現します。また、学習体験のパーソナライズも可能にします。 優れた教育システムは、ユーザーに最適な学習プログラムを推奨することにより、学習者が自分の才能を発見して伸ばすことに役立ちます。 個人情報や興味のあることを入力してから、科目、専攻、またはキャリア志向を選択するだけで非常に高い精度で適切なものを推奨できます。 さらに、人工知能教育には、多くの利点があります。 2. AI教育のメリット AI教育は以下のようなメリットをもたらします: 採点自動化 採点作業は、学生との交流、授業の準備、または質の高い教育と学習に不可欠なタスクを実行するための時間を奪います。AIは、高い精度で人間の代わりになることを期待できます。 現在、AIが選択式問題の採点をすることは珍しくありません。近い将来、記述式問題の採点にも対応するでしょう。 学生のニーズに応える AIはパーソナライズテクノロジーのおかげであらゆるレベルの教育に適用できます。学習プログラム、適用ソフトウェアの数は絶えず増加しています。AI教育システムは、学生のニーズに応え、まだ習得できていないパートを反復して出題することができます。したがって、学生は自分のレベルに合った学習が可能です。 カスタマイズされた教育は、さまざまなレベルの学生が同じ教室で一緒に学習するのに役立ち、適応学習は教育全般に大きな影響を与えます。 改善が必要な課題を提示する 教師は、生徒が理解しにくい講義や教材について常に認識しているとは限りません。人工知能はその問題を解決する方法を提供します。Coursera（コーセラ）はオープンなオンラインコースを提供しています。生徒の多くが間違った回答をしている場合、システムは教師に通知し、正しい答えを導く提案をカスタムメッセージとして生徒に提供します。 AIチューターによる学習サポート AIベースの個別指導プログラムはすでに多数存在しており、生徒が数学、ライティング、その他の科目を学ぶのに役立ちます。これらのプログラムは学生に基礎を教えることができ、学生が高度な思考と創造性を学ぶために開発されています。したがって、AIチューターが将来これらのことを行うことができるかもしれません。過去数十年の著しい技術進歩を見ると、高度な個別指導システムが実現するのも遠い夢ではないかもしれません。 AIプログラムによるフィードバック AIは、教師と生徒のニーズに合わせてカスタマイズされたコースの作成に役立つだけでなく、コースを成功に導くフィードバックを提供することもできます。一部の学校や大学、特にオンラインサービスを利用している大学では、AIシステムを使用して生徒の進捗状況を追跡し、生徒の成績に問題がある場合に教授に通知します。 情報と相互作用し検索方法を進化させる AIシステムは、私たちが毎日目にする情報にも影響を与えています。たとえば、Googleは場所に基づく検索結果を提供し、Amazonは以前の購入履歴に基づいて商品をおすすめし、Siriはユーザーのニーズに適応し、ほぼすべてのWeb広告はユーザーの好みに合わせています。 このようなインテリジェントシステムは、私たちが生活の中で情報とやり取りする方法において重要な役割を果たし、学校、大学、および図書館で情報を探す方法を変える可能性があります。過去数十年にわたって、AIベースのシステムは私たちが情報とやり取りする方法を完全に変えました。将来的には、より新しく、統合されたテクノロジーにより、学生は現在よりも正確で便利なアイデアや事実の調査を体験できるようになります。 生徒の学習領域と教師の作業環境の変化 AIが教師に取って代わることができるようになると、生徒はいつでも世界中のどこでも勉強できます。AIを活用した教育プログラムは、学生が基本的なスキルを学ぶのに役立ちますが、AIの研究が発展すると、学生に幅広いサービスとより高度なトレーニングプログラムが提供されます。 3. AI教育のデメリット AI教育が生徒と教師に有益であることは明らかですが、それでも次のような欠点があります。: 高コスト: 人工知能の作成には、複雑なマシンと莫大なコストが必要です。修理やメンテナンスにも費用がかかります。プログラムは、環境の変化やニーズに対応したり、マシンの改善に対応するために、分散かさせる必要があります。 それだけでなく、重大な障害が発生した場合、コードを復元してシステムを再アクティブ化する手順にも、多大な時間と費用がかかります。...