인공지능의 이해 기말고사 족보

소개글

23학년도 2학기에 작성한 청주대학교 인공지능의 이해 기말고사 A+족보입니다.
PPT내용과 교수님 말씀, 퀴즈 모두 포함되어 있습니다.

목차

9주차 Chpater 08 머신러닝 01 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계 02 머신러닝을 사용하는 이유 03 머신러닝의 분류 04 머신러닝 알고리즘의 유형 05 머신러닝의 주요 도전 과제

10주차 Chapter 09 인공신경망과 딥러닝 01 인공신경망의 역사 02 딥러닝의 개요 03 딥러닝의 유형

11주차 Chapter 10 인공지능 플랫폼과 서비스 01 플랫폼의 이해 02 글로벌 기업들의 인공지능 플랫폼 03 국내 인공지능 플랫폼 04 인공지능 서비스

12주차 Chapter 11 인공지능의 위협 01 인공지능에 의해 위협받는 인간의 일자리 02. 인간 노동의 종말 03. 인공지능에 의해 심화되는 부익부 빈익빈 현상 04. 인공지능이 수행할 수 있는 창의적인 활동

13주차 Chapter 12 인공지능 동향 01 정책 및 법규 관점에서의 인공지능 동향 02 기술적 관점에서의 인공지능 동향 03 경제적 관점에서의 인공지능 동향 04 사회적 관점에서의 인공지능 동향

14주차 Chapter 13 인공지능에 대처하는 자세 01 인공지능 시대의 교육 02 인간과 인공지능의 공존을 위한 노력 03. 인간의 존엄성과 인공지능 통제

본문내용

머신러닝
인공지능, 머신러닝, 딥 러닝의 관계
1)인공지능 -인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술
-인공지능의 구분
->강인공지능(strong AI): 인간의 능력을 초월한 성능을 가진 AI
->약인공지능(Weak AI): 특정 영역에서 도구로 사용하기 위해 설계된 AI

2)머신러닝
-컴퓨터를 인간처럼 학습하게 함으로써 인간의 도움 없이도 컴퓨터 스스로가 새로운 규칙을 발견할 수 있도록 하는 기술.
-머신러닝은 기본적으로 알고리즘을 이용해 데이터를 분석하고, 분석을 통해 학습하며, 학습한 내용을 기반으로 판단이나 예측을 함.
-머신러닝이 스스로 학습하여 데이터를 처리하는 과정
1)빅데이터를 입력
2)데이터를 분석하여 모델을 만듦
3)모델을 이용하여 의사결정 및 예측 등을 수행

3)딥러닝
-인공신경망(ANN, Artificial Neural Network)
여러 뉴런이 서로 연결되어 있는 구조의 네트워크

딥러닝(Deep Learning)
-여러 은닉충을 가진 인공신경망을 사용하여 머신러닝 학습을 수행하는 기술
-딥러닝의 딥은 연속된 신경망 층을 깊게 쌓는다는 의미
-이 신경망이 깊어질수록 성능이 향상됨

머신러닝과 딥러닝의 차이점
1)인간의 개입 유무
-머신러닝은 사람이 학습 데이터에 레이블(정답)을 알려주거나 데이터의 특징을 추출하는 등 어느 정도 개입.
-딥러닝은 인간의 개입 없이 컴퓨터 스스로 학습함.

● 하나더 알기
특징 추출(Feature Extraction)
머신러닝에서 컴퓨터가 스스로 학습하려면 사람이 인지하는 데이터를 컴퓨터가 인지할 수 있는 데이터로 변환해야 하는데, 이 작업을 위해 데이터별로 어떤 특징을 가지는지 찾아내 고 그것을 토대로 데이터를 벡터로 변환하는 것.

2)데이터의 의존도(Data Dependencies)
-딥러닝은 주어진 문제를 해결하기 위해 중요한 특징을 직접 추출
-그래서 데이터의 양이 충분하지 않으면 정확한 특징을 추출할 수 없음

참고 자료

없음