1. CS와 CE, 컴퓨터의 유형

컴퓨터 분야
1.CS(Computer Science) : 컴퓨터 과학
컴퓨터 자체의 이론, 설계, 구현, 응용 및 효율성을 포함하여 알고리즘, 계산 및 정보에 대해 연구하는 분야

• 컴퓨터의 탄생 이후 굉장히 오랫동안 지속됨
• 컴퓨터 이론, 알고리즘, 프로그램 언어, 수치 분석, 데이터베이스 등 컴퓨터 그 자체에 초점을 둔 많은 하위 카테고리들

2.CE(Computer Engineering) : 컴퓨터 공학
컴퓨터 과학에 전자공학이 합쳐진 개념
기본 물리학과 수학에 기초함
컴퓨터 엔지니어링: 소프트웨어+하드웨어를 전반적으로 학습하는 분야

• 디스플레이공학, 이미지 및 음성 처리, 패턴 인식 로봇공학, 센서 및 컴퓨터의 인식 등
• 컴퓨터 과학과 전자공학을 이어주는 컴퓨터를 활용하는 분야
• 인공지능 또한 인공지능을 만드는 과정에서 컴퓨터 과학의 영향을 받아 만들어진 모델을 사용하고 적용할 때는 컴퓨터 공학의 영향을 받아 연구, 발전되고 있다.

2. 5가지의 4차산업 핵심 기술

현재는 4차 산업 핵심 기술로 모바일, 사물인터넷, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능이 떠오르고 있다. 이 다섯 가지 기술은 굉장히 연관성이 높다. 이 5가지 기술로 인해 여러 가지 기술들이 파생되고 탄생된다.

1)모바일 : 움직일 수 있는 장치

• 통신망에 기반한 대부분의 장치들을 통칭하는 단어
• ex)핸드폰, 대중교통, 전자장치
• 다양한 곳에서 활용되고 있는 모바일 분야의 발전은 굉장히 중요

2)사물인터넷(Internet of Things) : 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술

• 커넥티드 : 정보를 주고받는 데 있어서 굉장히 중요한 분야
  - 무선 통신을 통해 각종 사물을 연결하는 기술을 의미
  - 모바일 분야가 발전함에 따라 모든 장치들은 과거의 장치, 장치와 사람 각각의 통신의 개념을 넘어선 넷(망)으로 연결된 개념
  - 사람 장치 모두를 인터넷처럼 망으로 묶어서 정보를 주고받겠다는 의미

3)빅데이터
ㄴ데이터, 방대한 정보들이 왔다갔다하고 많이 발생하는 것
ㄴ기존의 전통적인 방법으로는 처리하기 힘들 정도로 큰 데이터

• 방대한 양의 정보를 수집, 분석, 표현, 처리하는 특징
• 빅데이터 기술의 발전은 정보를 제공, 관리, 분석을 가능하게 함
  => 과거에는 불가능했던 것들을 구현

모바일과 사물인터넷으로 인해 방대한 양의 데이터 발생
방대한 양의 빅데이터가 생겨나면 저장과 처리에 문제 발생

4) 클라우드 컴퓨팅 : 전세계의 인터넷에 연결돼 어느 곳에서든 컴퓨팅 자원에 접근하여 컴퓨팅 자원을 원하는 대로 사용할 수 있고 한 곳에서 처리를 모두 하는 것이 아니라 나누어서 처리하고 공유할 수도 있는 기술
ㄴ클라우드 컴퓨팅이란 인터넷을 통해 서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워킹, 소프트웨어, 분석, 인텔리전스 등의 컴퓨팅 서비스를 제공하는 인터넷 기반의 컴퓨닝
ㄴ방대한 빅데이터가 쏟아지는 현재 시대에 굉장히 중요한 기술

빅데이터의 문제 때문에 클라우드 컴퓨팅이라는 기술이 함께 발전함

5) 인공지능 : 앞에 언급한 모든 기술을 이용하여 데이터를 분석하고 결과를 도출하여 판단까지 하는 것을 담당

뛰어난 컴퓨팅 기술이 필요하고 방대한 양의 학습 데이터가 필요

3. 6가지의 인공지능 주요 응용분야

핵심이 되는 인공지능의 주요 응용 분야
1)전문가 시스템 : 특정 분야에 대한 전문지식을 체계화하여 시스템화하고 인공지능이 문제에 따른 해결책을 제공, 활용

2)자연어 처리 : 사람의 언어를 인공지능이 분석하고 판단하여 해석해주는 분야를 의미

3)데이터 마이닝 : 방대한 양의 데이터에서 유용한 정보를 추출해내는 것을 의미

4)음성인식 : 사람의 음성언어를 컴퓨터가 해석

• 주파수로 나타나는 음성을 분석하여 그 내용을 문자 데이터로 보여주는 것에 활용되는 분야

5)컴퓨터 비전: 사람의 눈과 같이 기계의 시각정보해석에 해당하는 분야

• 물체를 인식하고 판단하는 인공지능이 많이 활용됨

6)지능로봇 : 로봇에 관련된 기술분야

• 인공지능을 활용한 지능 기술을 탑재하여 여러 가지 인간의 영역을 대신하는 로봇에 활용

4. 머신러닝이 사용되는 사례

-스팸 메일이 자동으로 정리되어 스팸 메일함에 쌓이는 모델
스팸 메일 필터에는 우리가 불필요한 내용을 스팸함에 보내거나 삭제를 하면 그 데이터에서 학습하여 만들어진 인공지능이 적용되어 이후에는 자동으로 필터링이 되는 것이다.

-택시 어플
택시를 부르기 위해 출발 위치와 도착 위치를 알려주면 주변에 택시들에게 콜이 들어가고, 지불해야 할 예상 요금과 도착 시간을 알려주는 알고리즘 또한 머신러닝으로 만들어진다.

-배달, 택배,예약, 주문등의 어플
지역, 하루 중 시간, 날씨, 전반적인 고객 수요 등을 기준으로 학습하여 우리가 미리 정보를 알고 사용할 수 있는 것이다.

5. 딥러닝이 사용되는 사례

-사람의 얼굴이나 신체를 휴대폰 카메라로 인식하고 스티커를 붙이거나 얼굴 모양을 바꾸는 기술
얼굴 인식, 얼굴 구별하기, 얼굴 위치 찾기 등과 같은 다양한 인공지능 기술이 적용

-음성인식 인공지능스피커
음성 입력 및 인식, 자연어 처리, 판단결과, 피드백 과정으로 작동
인공 지능 기술을 사용하여 사람도 알아듣기 힘들어하는 두 사람 이상이 동시에 말하는 상황에서도 각각 목소리를 구분해 내거나 사람이 웅성거리는 곳에서도 높은 인식률을 보일 수 있도록 연구하고 발전되고 있음
이제는 심지어 같은 말이라도 뉘앙스를 판단하여 대응하기도 함
ex)구글 어시스턴트 - 전화

-인터넷에서 무언가를 검색했는데 광고창이나 쇼핑몰에 그 때 검색했던 것이 계속 추천되는 경우
인공지능이 사용자가 검색하는 것을 파악하고 분석하여 추천해주는 것

+)ML과 DL을 모두 활용하는 사례
무인편의점
ex)amazon go - 컴퓨터비전, 센서, 융합, 딥러닝

6. ML과 DL의 차이

머신러닝: 보다 단순한 상황이나 엄청나게 많은 데이터들이 필요하지 않은 상황
ㄴ문제를 일으켰을 때 사람이 개입하여 해결을 하고 학습데이터를 만들어 학습

딥러닝: 많은 양의 데이터가 주어지는 경우
ㄴ굉장히 인간의 뇌 구조와 가깝고 스스로 업데이트되며 보다 복잡한 상황에서 활용