인공지능의 개요

인공지능 (Artificial Intelligence)

사람의 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술

머신 러닝 (Machine Learning)

사람이 정한 모델과 특징 추출 방법을 이용하여 데이터를 기반으로 학습해서 추론할 수 있게 하는 기술

딥 러닝 (Deep Learning)

인간의 뉴런과 비슷한 인공 신경망을 활용한 머신러닝 기술

머신러닝의 종류

지도 학습 (분류, 회귀 등)

명시적인 정답(Ground Truth)이 주어진 상태에서 컴퓨터를 학습시키는 방법

비지도 학습 (군집화, 차원축소 등)

정답이 주어지지 않은 상태에서 컴퓨터를 학습시키는 방법

강화 학습

에이전트가 주어진 환경에 대해 어떤 행동을 취하면 보상을 얻으면서 학습

약인공지능 vs 강인공지능

약인공지능

주어진 조건에서만 동작하는 인공지능 (알파고, 자율주행, 번역기, 추천 시스템 등)

강인공지능

인간과 동일한 사고가 가능한 인공지능, 튜링 테스트를 통과해야함

초인공지능

모든 영역에서 인간을 뛰어넘는 인공지능

인공지능의 계열

규칙기반 인공지능

지능을 기계적 계산 과정으로 연구 진행 가능하다는 관점, 전문가 시스템

연결주의 인공지능

지능은 두뇌를 이루고 있는 신경들 사이의 연결에서 출발한다는 관점으로 뇌를 모방하고자 하는 시도, 딥러닝

통계기반 인공지능

문제 자체를 통계적으로 어떻게 풀어내는가에 관심, 음성 인식, 영상 처리, 자연어 처리 등 인공지능 전 분야

규칙기반 전문가 시스템

좁은 문제 영역에서 전문가 수준으로 동작할 수 있는 유능한 컴퓨터 프로그램

지식 베이스

특정 분야의 지식으로 구성된 규칙 집합 (IF-THEN 구조)

추론 엔진

규칙과 사실을 연결하여 추론 사슬을 생성

사용자 인터페이스

사용자와 전문가 시스템 간의 통신 수단

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본 게시물은 IT의 답을 터득하다, 아답터의 강의를 시청하고 작성한 요약본입니다.