인공지능과 비즈니스 활용

소개글

최근 화두가 되고 있는 인공지능(AI)의 대두 배경과 주요 알고리즘에 대한 이해, 적용 분야와 사례, 연구 동향, 비즈니스 영역의 활용 포인트에 대해 살펴본다.
알고리즘은 도해를 통해 쉽게 이해할 수 있도록 하였으며, 각 알로리즘의 특징과 활용 분야를 설명한다.

목차

1. 인공지능(AI)에 대한 관심 고조
2. 세계 각국 정부에서도 주목하는 분야
3. 인공지능과 IoT는 두 자리 성장 예상
4. 일본 노동 인구 49%가 인공지능과 로봇으로 대체 가능
5. 인공지능으로 할 수 있는 것과 없는 것
6. 인공지능의 주요 적용 사례
7. 주요 알고리즘
8. 딥 러닝(DNN) 이란?
9. 딥 러닝 최근 연구 사례
10. 딥 러닝 유형
11. 비즈니스에 인공지능 활용 포인트

본문내용

딥 러닝 유형CNN (Convolutional Neural Network) 딥 러닝에서 이미지 인식은 거의 CNN을 이용하고 있다. 특징량 추출(convolution)과 특징을 정리하는 것(풀링)를 반복하여 이미지의 특징을 잡아낸다. 최근에는 100층 이상의 깊은 네트워크가 사용된다. 이미지 이외에도 음성 인식, 자연어 인식 등에도 사용된다.
딥 러닝 유형RNN （Recurrent Neural Network： 재귀 신경망）네트워크에 루프 구조를 갖는 신경망.기계 번역, 챗봇, 문장 생성, 음성 인식과 합성, 센서 정보 처리 등 시계열 데이터를 처리하는데 유효.루프를 시간 방향으로 전개함으로써 네트워크 학습을 할 수 있다
딥 러닝 유형GAN （Generartive Adversarial Networks：적대적 생성 학습）이미지 생성, 이미지 변환 등 콘텐츠를 자동으로 만드는 데 자주 사용.생성기 (Generrator)는 판별기(Discriminator)를 속이는 이미지를 만들 수 있도록 학습. 판별기는 진짜 이미지와 생성기로 만들어진 이미지를 판별하도록 학습

참고 자료

https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network
CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Lecture7, p22
https://en.wikipedia.org/wiki/Recurrent_neural_network
https://github.com/phillipi/pix2pix
http://deeplearningskysthelimit.blogspot.jp/2016/04/part-2-alphago-under-magnifying-glass.html
http://qiita.com/Ugo-Nama/items/08c6a5f6a571335972d5