4차 산업 혁명과 인공지능 레포트 (A+)

소개글

4차 산업 혁명과 인공지능 레포트 (A+)입니다.

목차

1. (a) 딥러닝의 정의, 특징, 장점, 문제점, 해결방안
1. (b) 딥러닝의 역사
1. (c) 생성적 적대 신경망의 정의, 역사, 장점, 문제점, 해결방안
1. (d) 딥러닝의 활용분야, GAN 활용분야

2. 로봇과 드론

3. 딥페이크, 딥보이스, 딥드립, 트롤리 딜레마

4. 컴퓨터 비전, 패턴인식 활용분야, KMP

본문내용

딥러닝이란 머신 러닝의 종류 중 하나로서 이미지나 음성을 인식하고 예측하는 등 인간의 업무를 수행하도록 컴퓨터를 학습시키는 기술이다. 기존의 사전 정의된 방식을 바탕으로 실행되는 타 기술과 달리, 딥러닝은 컴퓨터가 대량 데이터에서 특정 패턴을 인식하고 자동으로 특징을 학습한다. [1] 즉, 딥러닝과 머신러닝의 차이는 기계가 자가적으로 학습을 하는지의 여부라고 할 수 있다. 딥러닝은 오늘날 많은 분야에서 활용되고 있는데 그 예시로는 Siri의 도움 목소리, 맞춤법 교정 프로그램, Spotify의 음악 추천 알고리즘 등이 있다. 딥러닝은 인간이 결론을 도출하는 방식과 비슷한 논리 구조를 사용한다는 특징이 있다. 인공신경망이라는 여러 계층이 있는 알고리즘 구조를 갖추고 있다. 따라서 기본 층을 쌓아 올렸다는 점에서 다단계 처리 방식으로 볼 수 있다. 인공 신경망은 인간 두뇌의 신경망에서 영감을 얻어 개발되었으며 기존 머신 러닝 모델에 비해 더 우수한 학습 능력을 갖추고 있다. 딥러닝은 데이터가 많이 쌓일수록 그 성능이 향상되는 장점이 있다. [2] 표준 머신러닝은 데이터가 많아져도 일정 기한 이후 성능 차이가 거의 없지만, 딥러닝은 성능이 계속 발전될 수 있다. 최근 알고리즘과 머신 러닝 접근법이 개선되면서 딥러닝의 성능과 정확도가 높아졌다. 축적된 대량 데이터를 통해 사물 인터넷이나 소셜미디어 데이터 등을 활용해 신경망을 구축할 수 있다. 딥러닝의 또 다른 장점은 커스터마이징이 용이하다는 것이다. 표준 알로기즘 규칙 검증을 위한 탐색과 실험이 요구되었지만 딥러닝은 자동화 기능을 통해 사람의 업무가 크게 줄어들고 다양한 제품에 대한 커스터마이징이 쉬워진다. 마지막 장점은 절전을 통해 냉각을 비롯한 유지비를 크게 줄일 수 있다는 점이다. 과거에는 슈퍼컴퓨터를 통해 대량의 데이터를 저장하느라 열을 냉각시켜야 했지만 딥러닝은 필요한 데이터만 저장할 수 있기 때문에 효율적이다. 딥러닝의 문제점은 알고리즘으로 문제를 해결하는 과정에 비효율적일 수 있다.

참고 자료

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기자 최광민. (2020, February 18). [동영상] 생성적 적대신경망(GAN)을 쉽게 구현하는 방법을... 코드와 함께 소개. 인공지능신문. https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=15368.
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http://www.aistudy.co.kr/pattern/definition_lee.htm
https://selfish developer.com/entry/KMP-%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98
https://baeharam.github.io/posts/algorithm/kmp/