인공지능21 [AI학습방법] 인공지능 학습, 딥러닝 기본 구조 알아보기 4장 인공지능학습방법 중 딥러닝은 인공신경망을 활용하여 데이터에서 중요한 특성을 자동으로 학습하고 분류하는 기술입니다. 최근다양한 분야에서 활발히 활용되고 있으며 앞으로도 하드웨어발전, 데이터증가, 알고리즘향상 등으로 딥러닝기술은 지속적으로 발전할 것으로 기대됩니다. □ 인공지능 학습, 딥러닝(Deep Learning basics) 기본 구조 알아보기딥러닝은 인공신경망(다층 퍼셉트론)의 발전된 기술로, 여러 개의 뉴런으로 구성된 레이어를 연결한 네트워크를 통해 인간의 뇌가 생각하는 방식을 모방한 알고리즘입니다. 딥러닝의 기본 구조는 뉴런과 레이어로 이루어져 있으며, 입력층, 출력층, 활성화함수 등의 과정을 통해 학습이 이루어집니다. 1. 퍼셉트론(Perceptron) 퍼셉트론은 인공 신경망의 가장 기본적인 .. 2024. 6. 12. [AI학습방법] 인공지능 학습, 강화학습 알아보기 3장 강화학습(Reinforcement Learning) 은 머신러닝의 한 분야로, 에이전트가 어떤 환경에서 어떻게 행동해야 최대의 보상을 얻을 수 있는지 학습합니다. 시행착오를 통해 학습하면서 성공적인 행동은 보상을 통해 최대화하고, 벌은 최소화하는 보상심리를 이용한 학습입니다. □ 인공지능 학습 방법, 강화학습(Reinforcement Learning)강화학습은 복잡한 의사 결정이 필요한 많은 영역에서 강화학습 기술이 적용되며 다양한 분야에서 활용됩니다. 자율 주행 자동차, 게임 AI, 로봇제어, 자원관리, 광고최적화, 금융투자 전략 등입니다. 이처럼 활용도가 높은 강화 학습이 이루고 있는 주요 구성 요소를 알아보겠습니다. 1. 강화학습(Reinforcement Learning)강화학습은 명시적인 정답 .. 2024. 6. 9. [AI학습방법]인공지능 학습, 비지도 학습 알아 보기 2장 비지도 학습(UnsupervisedLearning)은 머신러닝의 한 종류로, 레이블이 지정되지 않은 데이터로부터 패턴이나 구조를 찾아내는 학습 방법입니다. 입력값은 있지만 정답 없이 기계가 스스로 데이터의 구조를 학습하도록 하여 데이터 내 숨겨진 특징이나 그룹을 발견하게 합니다. □ 비지도 학습의 목표 및 종류비지도 학습의 주요 목표는 데이터에 내재된 구조나 패턴을 탐색하는 것이며, 이를 통해 데이터를 새로운 방식으로 해석하거나 더 나은 의사결정을 위한 정보를 제공합니다. 또한 숨겨진 사용자 집단을 찾습니다. 비지도 학습의 대표적인 예로는 클러스터링, 차원 축소, 연관 규칙 학습이 있습니다. 1. 클러스터링(Clustering) 군집화클러스터링은 비슷한 특성을 가진 데이터 포인트들을 그룹화하는 과정입.. 2024. 6. 5. [AI학습방법]인공지능의 학습, 그림 코딩으로 지도학습 알아보기 1장 지도학습(Supervised Learning)은 머신러닝의 한 방법으로, 인공지능에게 정답을 알려주며 문제(입력)와 답(출력)이 구성된 데이터들이 주어질 때, 새로운 문제를 풀 수 있는 함수, 패턴을 찾는 방법입니다. 데이터에 정확한 예측을 할 수 있는 일반화된 모델을 개발합니다. □ 인공지능 포함관계인공지능 단계는 소프트웨어 인공지능 머신러닝 딥러닝 순으로 문제 해결 기법의 계층으로 나타납니다. 머신러닝은 지도학습, 비지도 학습, 강화학습으로 구분합니다. 딥러닝은 머신러닝의 학습 구분을 모두 포함하며, 다층을 이용한 인공 신경망으로 대규모 데이터에서 복잡한 패턴을 학습합니다. 1. 소프트웨어소프트웨어(software)는 컴퓨터나 전자 기기가 특정 작업을 수행할 수 있도록 지시하는 명령어나 데이터의 .. 2024. 5. 31. [AI윤리]반려로봇을 사회적 구성원으로 받아들일 수 있는가, 반려로봇 장례식 얼마 전 방송에서 미우새를 시청했습니다. 김승우가 쪼꼬미라는 리쿠 반려로봇과 대화하면서 적적함을 달래 보는 장면을 보았습니다. 반려로봇 쪼꼬미는 생각보다 똑똑하며 걷고, 말하며, 정보를 알려주고 교감하며 애완견 역할을 훌륭하게 해냈습니다. 리쿠도 사회적 구성원으로 받아들일 수 있을까요! □ 인공지능 로봇 리쿠(Link you)와 소니사의 아이보(AIBO)실험연구 시 수업 교안에 아이보 장례식 영상을 학생들에게 보여주고 반응을 보았습니다. 학생들은 흥미로워하면서도 앞으로 AI와 공존을 당연히 받아들이지 못했습니다. 그런데도 인식시키는 것은 AI의 행동이나 판단은 우리 사고와 판단으로 만들어지므로 윤리의 중요성을 알리기 위함입니다. 1. 학습용 휴머노이드 교육 로봇 리쿠리쿠는 교육용 AI 로봇으로 유치원부터.. 2024. 5. 27. [AI역사]2018년 튜링상 수상자 제프리 힌튼, 요수아 벤지오, 얀 르쿤 6장 안녕하세요, 오늘은 컴퓨터 과학 분야의 최고 영예인 튜링상을 수상한 3명의 과학자를 소개하고자 합니다. 제프리 힌트, 요수아 벤지로, 얀 르쿤은 딥러닝 분야에서 공헌을 인정받아 2018년 튜링상을 수상한 과학자입니다. 또한 이들은 인공지능 개발자의 책임 있는 윤리를 강조합니다. □ 2018년 튜링상수상자튜링상은 ACM(Association for Computing Machinery, 계산기협회)에서 컴퓨터 과학분야에 업적을 남긴 사람에게 시상하는 상입니다. 컴퓨터 과학의 아버지라 불리는 앨런 튜링의 이름으로 만든 컴퓨터 과학의 노벨상이라고 합니다. 1. 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 1947년 12월 6일 제프리 힌튼은 1972년부터 토론토 대학에서 박사과정을 밟으며 인공신경망 이론을 연.. 2024. 5. 24. [AI역사]인공지능의 역사 인공지능 두 번째 겨울과 융성기 5장 인공지능의 역사 인공지능의 두 번째 겨울 원인과 인공지능 융성기시대를 알아보겠습니다. 활성기 시대에서 많은 관심을 받은 전문가 시스템 실패와 투자 감소 등으로 인공지능의 두 번째 겨울이 오게 됩니다. 하지만 컴퓨팅 파워의 폭발적인 기술력과 인터넷으로 지금의 융성기 시대를 맞이합니다. □ 두 번째 인공지능 겨울(1987~1993)1987~1993년 새로운 생성속도와 데이터 업데이트컴퓨팅 파워 부족으로 다층 퍼셉트론과 오차역전파 알고리즘의 방대한 계산량을 해결하지 못하고 많은 비용소모로 두번째의 인공지능 겨울이 되었습니다. 1. 두 번째 인공지능 겨울 암흑기가 오게 된 이유전문가 시스템의 실패 1980년대 초반 전문가 시스템에 대한 과도한 기대와 투자가 있었지만 이러한 전문가 시스템들은 실제 현실 문제를 .. 2024. 5. 22. [AI역사]인공지능의 역사 인공지능 첫 번째 겨울과 활성기 4장 이전 포스팅에서 인공지능의 역사 부흥기 시대를 살펴보았는데요, 이어서 인공지능의 첫 번째 겨울과 활성화되는 내용을 알아보겠습니다. 인공지능의 높은 기대감과 기술적인 한계로 인공지능 암흑기가 찾아왔지만 전문가 시스템 부상과 다층 퍼셉트론 성공으로 인공지능 연구가 다시 활성화되었습니다. □첫 번째 인공지능 겨울 (1974~1980)인공지능 기술은 1970 년대 초반 전문가 시스템 (Expert System) 개발에 많은 연구 투자가 이루어지며 첫 번째 황금기를 맞이했습니다. 하지만 1980년대 중반 이후 기술적 한계와 실용성 부족으로 인해 첫 번째 암흑기를 겪게 됩니다. 1. 인공지능의 첫 번째 겨울 암흑기 이유자금 부족 1970 년대에는 기술적 한계와 함께 연구 자금이 감소했습니다. 이로 인해 많은 연구.. 2024. 5. 20. [AI역사]인공지능의 역사 부흥기 시대의 거장 존 매카시와 마빈 민스키 3장 인공지능 붐이 일어나게 된 부흥기 시대의 인공지능 학자 존 매카시와 마빈 민스키에 관하여 알아보고자 합니다. 존 매카시는 인공지능 용어를 처음으로 사용했습니다. 마빈 민스키는 '인간은 생각하는 기계'라는 명제를 가지고 연구했습니다. 또한 퍼셉트론의 한계를 지적하기도 했습니다. □ 존 매카시(John McCarthy)존 매카시는 1927.9.4~2011.10.24이며 남다른 천재성으로 21세에 MIT 수학과를 졸업하고 24세에 프린스턴 대학에서 박사학위를 받았으며, 프린스턴 대학교 수학과에서 박사과정 중 마빈 민스키를 만나 의기투합하여 인공지능에 열성을 다하게 됩니다. 1. 1952년 생각하는 컴퓨터뇌과학에 관한 오토마타의 존 폰노이만 발표와 워렌 맥컬럭의 신경망 이론을 듣고 생각하는 컴퓨터를 만.. 2024. 5. 17. [AI역사]인공지능의 역사 부흥기, 다트머스 회의 인공지능(AI) 용어 등장 2장 인공지능이 탄생하게 된 태동기에 이어 인공지능 붐이 일어난 부흥기 시대를 알아보겠습니다. 다트머스 회의에서 처음으로 AI 용어가 등장하고 프랭크 로젠블럿이 신경망 학습법을 활용한 뇌신경을 모방한 인공 신경 뉴런 퍼셉트론이 개발되면서 인공지능 개발에 활력을 주면서 부흥기를 맞이합니다.□ 인공지능의 역사 부흥기 (1956~1974)부흥기는 인공지능 용어 탄생과 컴퓨터가 인간의 지능을 모방할 수 있다는 가능성에 관한 토론이 있었으며, 자연어처리, 문제 해결 알고리즘, 전문가 시스템 연구가 진행되었습니다. 인공지능 연구에 대한 기대가 매우 높았으나, 기술과 하드웨어의 한계로 많은 프로젝트 결과가 좋지 않았습니다. 1. 1956년 인공지능(AI) 용어 등장미국 다트머스 대학교에서 약 두 달에 걸쳐 학회를 계획하고.. 2024. 5. 16. 이전 1 2 3 다음 728x90
