약인공지능에서 강인공지능으로 가는시기,
초인공지능의 시대가 온다. 1950년 앨랜 튜닝. 정의
1955년 학계정의 Ai
1943 신경망 탄생
계획이론에 비판이 모두 정치적 좌우 아니냐 는 비평이 많아짐 무용하다
1970년대 시스템이론이 나옴.
24년 1월말 머신러닝+챗지피티(인공지능)
학습용, 검증용, 평가용 데이터를 학습을 시키고 평가를하는것이 머신러닝, 딥러닝
데이터셋 따라서 다르다
요인을 알아야됨, 기계학습을 쓰면 요인을 알수없다.
정책적 시사점 도출이 어렵다. 예측모형이면 딥러닝이 좋다. 기계학습이 낫다.
블랙박스문제때문에 은닉층때문에,,
다층신경망 멀티레이러퍼셉트론.. 제프리, 얀러쿤,요수아벤지오. 3대천왕 > 돌파구를 마련함.
머신러닝 적은양 딥러닝은 빅데이터
세맨틱 세그멘테이션 스트릿 뷰 이미지 딥러닝
메타에서 만든 SAM이라는 모형
GAN 써서 해봤다. 적용이 어렵더라.
stable diffustion 발표되고 GAN보다 편하네?! 과도하게 바꾸지 않는것이 좋더라.
- controlNet 이 또 추가보완되서... 놀랬다..엣지는 건드리지말고 이미지를 개선해봐라.구조는 유지하고 이미지를 개선해봐라!
지피티가 나오고?
Dall-E 가 나오고...?
프롬프트 엔지니어링=니치마켓
: 텍스트를 물리적환경변수로 점으로 바꾸는 gpt만들어냄
agent-gpt
호갱노노-리뷰개선등 크롤링으로 도시계획에 반영가능 (테스팅 단계)
토지이용계획/ 도시기본계획 들을 Ai로 한다.
자동화가 가능한 단계까지 왔다. 이미 도입되고 있다
책추천
1. 2023년도 플로리다대학교 팬교수peng교수. the pathway of urban planning Ai 논문
2. Ai in Planning 미국계획가협회 특집 100서 2022년출간 꼭읽어보길.
