AI 지니어스

** 새로운 대상이나 상황에 부딪혀 그 의미를 이해하고 합리적인 적응 방법을 알아내는 지적 활동 능력 -> 인간은 늘 실수를 하고 그 실수를 통해 배우며 발전함 또, 실수를 하지 않기 위해 끊임없이 노력함 ​ ​ 하워드 가드너 Howard Gardner (1943~) 하버드 대학교의 심지 학자 교수이자 인지과학 및 교육심리학자 (IQ 만...

인공지능의 종류 머신러닝 (기계학습) 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술 개발 일종의 소프트웨어 프로그램 뉴런 하나와 비슷 딥러닝 : 학습 목적에 적합한 속성, 특징을 자동으로 추출 -> 이를 이용해 우수한 성능의 학습 수행 딥러닝은 순전파와 역전파가 반복적으로 이루어지면서 적합한 가중치를 스스로 찾아내고 우수한 성...

머신러닝 ML (Machine Learning) 쓰임새 보다 단순한 상황 엄청나게 많은 데이터들이 필요하지 않은 상황 문제를 일으켰을 때 사람이 개입하여 해결 후 재학습 ex1)스팸 메일이 자동으로 필터링됨 불필요한 메일을 스팸함에 보내거나 삭제 -> 데이터 학습 -> 인공지능에 적용 -> 자동 필터링 ex2)택시 앱 알고리즘...

시민개발자 : IT를 전공해 뛰어난 전문성을 갖춘 전문 개발자가 아니지만 코딩지식이 전무하거나 조금밖에 없는 상태로 웹이나 앱, 인공지능까지 개발하는 사람 코딩 : 프로그래밍 과정에서 컴퓨터가 사용하는 언어로 자신만의 명령을 번역, 변환하는 것 명령을 컴퓨터가 이

사람이 감각기관을 통해서 얻는 정보의 80% 이상이 시각을 통해 이루어짐 카메라 : 시각적 정보를 기록하기 만들어짐 영상처리(Image processing) : 기록된 시각적 정보를 통해 해석, 판단하여 처리하는 것 ex. 사진, 동영상 처리 영상 또는

영상인식 : 인공지능을 거쳐서 영상에 포함된 의미를 분석.해석해 내는 과정 컴퓨터를 사용해 영상을 처리 즉, 이미지 처리를 연구하는 컴퓨터비젼이라는 범주에 속해 있음 영상인식 작업의 종류 객체 탐지 (Object Detection) 객체 존재의 유무 판단 찾고자 하는 객체의 특징을 사전에 추출하고 영상에서 해당 특징을 검출해내는 접근 사...

Teachable Machine : 까다로운 머신러닝을 PC를 사용할 수 있는 사람이라면 쉽게 배우고 활용할 수 있도록하는 구글에서 제공하는 학습 도구 이미지 프로젝트 오디오 프로젝트 포즈 프로젝트 이미지 프로젝트 표준 이미지 모델 삽입된 이미지 모델 마이크로

데이터 항목을 보고 필요했던 부분을 더 채워 주거나, 불필요한 사진을 제거해야 함 이 과정을 "데이터 정재"라고 함 학습 샘플 == 트레이닝셋 테스트 샘플 == 테스트 셋 혼동 행렬 Y축 : 설정해 놓은 class 의미 (분류해놓은 카테고리) X축 : predic

우리의 말 인지, 파악, 분석\-> 결과에 맞는 표현이나 결과 전달해 줌인간이 이해하기 좋음 ->기계어 어세블리 고급어 자연어: 인간의 언어소리를 컴퓨터에 입력\-> 소리를 숫자로 표현해야 함소리의 파동의 높이를 일정한 간격에 의한 좌표값으로 저장표준 샘플링 레이트

: 음향모델 또는 Acoustic Model을 훈련한다고 하며, 이러한 과정을 통해 특정 언어에 존재하는 단어 결합 규칙을 습득 할 수 있음 음향모델을 훈련하는 것은 특정 언어에 존재하는 모든 음소를 배우는 과정을 담고 있음: 특정 단어 다음에 나타나는

배경 소음 (백색 소음, 주변 소음) 학습필수적으로 20초 이상의 데이터 필요\-> 모델 학습중첩 요인을 바꾸면 1초마다 테스트하는 빈도가 바뀜

: 추출해 놓은 데이터셋의 85%를 학습에 사용하는 학습샘플: 모아놓은 데이터셋의 15% 가량으로 가중치 업데이트마다 성능을 평가하기 위한 데이터로 사용되는 테스트 데이터셋: 인공지능 모델이 학습 샘플의 어떠한 특징이나 복잡성을 파악하지 못하여 분류 상태가 좋지 않은