최근에 너무 하고싶어서 다시 시작한 AI 공부..!
이번 학기동안 열심히 딥러닝, 컴퓨터비전쪽을 공부해서 대학원을 가기로 결심했다!!!😊
구럼 새로운 마음으로 시작-!
1. 인공지능의 시대
인공지능하면 빠질 수 없는 얘기🥺
많이 들어보았을 알파고, 마스터와 같은 인공지능의 등장으로 한국에 큰 영향을 주었다.
2016년 3월 구글의 인공지능 바둑 프로그램인 알파고가 압도적인 실력으로 이겼고, 2017년 1월에는 마스터(Master)라는 인공지능이 한/중/일을 대표하는 프로 선수 30명을 상대로 30전 전승을 기록하였다.
이 외에도 퀴즈쇼에서 인간 우승자를 제치고 '왓슨'이라는 프로그램이 우승을 차지한 바 있다.
2. 인공지능의 정의
인공지능은 지능이 있는 기계를 만드는 학문이다.
따라서 인공지능이란, "인간의 인지적인 기능을 흉내내어서 문제를 해결하기 위해 학습하고 이해하는 기계(컴퓨터)"이다.
지능은 데이터를 학습하고 상황을 이해하며, 주어진 문제를 해결하는 능력이다.
지능의 핵심적인 요소는 아래와 같이 4개로 구분된다.
- 학습
- 문제해결
- 빅데이터
- 추론
이는 인간의 지능적인 사고에서 도출된 요소들이다!
그렇다면 이러한 요소들을 토대로 인공지능을 정의할 때, 중요시 되는 것을 분석해보자!
학자들에 따르면 아래와 같은 4가지 측면을 중요시한다고 한다.
- 인간처럼 사고하기
- 합리적으로 사고하기
- 인간처럼 행동하기
- 합리적으로 행동하기
3. 인공지능의 간단한 역사
솔직히 너무 많이 봤다ㅎㅎ;
이미지로 간단하게 요약해보면 아래와 같다ㅎㅎ!
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1940~1960: 인공지능의 태동
- 튜링테스트
- 퍼셉트론 개발
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1960~1970: 탐색의 시대
- 조합 폭발(Combinatorial Explosion)
- 탐색 과정에서 가능한 선택의 수가 폭발적으로 증가하는 것
- 조합 폭발(Combinatorial Explosion)
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1974~1980: 첫 번째 AI의 겨울
- CPU 속도와 메모리의 한계
- 지수적 시간에만 풀 수 있는 현실적인 문제
- 엄첨난 양의 정보를 필요로 함
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1980~1990: 지식의 시대
- 전문가 시스템(Expert System)
- 전문가들로부터 습득한 규칙들을 사용하여 특정 영역에 대한 질문이나 문제를 해결하는 프로그램
- 신경망
- 역전파
- 전문가 시스템(Expert System)
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1987~1993: 두 번째 AI 겨울
- 인공지능 하드웨어 시장의 갑작스런 붕괴
- 유지 보수 비용
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1993~2011: AI의 부활
- 컴퓨터 성능 향상
- 무어의 법칙
- 지능형 에이전트
- 환경을 인식하고 성공의 기회를 극대화하는 행동을 수행하는 시스템
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2011~현재: 딥러닝, 빅데이터 및 인공지능
- 심층 신경망
- 그래디언트 소실 문제
- 빅데이터 시대 도래
- 자율 주행 자동차, 인터넷 상의 영상 분류, 자연어 처리
- 심층 신경망
4. 규칙 기반 방법 vs 머신러닝 방법
| 규칙 기반 방법 | 머신러닝 방법 |
|---|---|
| 전문가 시스템, 전통적인 프로그램 | |
| 규칙(Rule)을 사용하여 전문가의 지식을 지식 베이스에 저장 | 인간이 따로 특징을 추출할 필요 없다. |
| IF… THEN… 형태 | 데이터에 비례하여 성능을 향상 |
5. 인공지능은 어디에 필요할까?
인공지능은 위에서 말했 듯이 정말 다양한 분야에서 사용된다
컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등등 할 수 있는 것이 많기 때문!
- 자율 주행 자동차
- 전방이나 후방에 있는 장애물, 차선, 보행자, 자전거, 신호등, 다른 차량 등을 정확하게 인식하는 것
- 맞춤형 광고
- 이용자에게 맞는 상품 추천
- 챗봇
- 음성이나 텍스트를 사용하여 대화를 진행하는 SW
- 의료 분야
- 의료 영상을 분석하여 암과 같은 병을 진단
- 언어 번역
- 경영 분야
- 경영 전략 세우기
- 재고 관리
- 딥러닝 예술
첫 AI Velog 작성 완료-!🥹
내가 하고 싶은 공부를 하게 되어서 너무 설렌다,,,😳
책 한권 어서 끝내구 프로젝트랑 대학원까지~><~
화이팅화이팅~!~!
