728x90 AI/인공지능 개요3 인공지능) 대한민국의 인공지능 과학 기술의 발전으로 생산성은 향상되었지만 지적 노동은 지난 100년간 크게 바뀐 것이 없다 현재의 목표는 어떻게 이런 직전 노동을 자동화하는가 포스트 펜데믹 포스트 코로나 혁신적인 방식으로 일을 하고 산업적 가치를 만들어 내기 위해 그 중심에 데이터와 인공지능이 있다고 믿고 있음 대한민국은 향후 5년 간 100조를 투자하기로 계획 EU는 1000조 투자 계획 클라우드 컴퓨팅, AI and RPA RPA는 로보트? 증강 분석 기존의 분석 방법은 통계적 분석 방법론 기계 학습과 자연어 처리가 분석 방법에 들어가 증강분석 엣지 컴퓨팅, 엣지 AI -> 인공지능에서도 상당히 중요한 분야 현재 기술로는 추후 인구 변화에 대응할 수 없음 미국의 근로 시간은 점점 줄어들고있다 일은 덜하고 생산성은 3~4배 높여야 .. 2021. 11. 22. 인공지능) feature feature 자질, 역랑 등의 뜻 머신 러닝에서는 모델에서 '꼭 필요한 정보'라는 뜻으로 사용 ai - 머신 러닝 - 딥러닝 (ai안에 머신러닝 안에 딥러닝) 퍼셉트론 => 딥 러닝의 전신 (민스키 - 분류 모델) =>민스키가 현재 상태에서는 풀 수 없는 문제가 있다고 하여 69년 부터 머신 러닝에 공백기 생김 70년 뉴럴넷트웍스(딥러닝) 연구 시작 85년 부터 본격 연구 시작 2005년 부터 딥러닝 알고리즘 급속 성장 => 하드웨어의 발전, 데이터 양 많아짐, GPU GPU 는 병렬 처리 가능, 배열 처리에 굉장히 최적화 돼있음 딥러닝 => GPU 사용으로 봐도 무방할듯 모든 딥러닝의 기본적 방법론은 분류 모델링 => 어떻게 하면 분류 선을 잘 그을 수 있는가 아직까지는 현업에서도 SV.. 2021. 11. 22. 인공지능) 2. 탐색에 의한 문제풀이(1) 문제풀이의 개념 직관적으로 단순하게 해결할 수 없는 문제에 대해 문제를 파악하고 문제의 해에 이르는 방법을 찾아내는 일련의 과정 문제풀이에 사용될 수 있는 전략 -> 알고리즘, 시행착오, 경험적 방법, 통찰 문제의 상태를 컴퓨터로 표현 상태 초기상태: 최초에 주어진 문제의 상태 목표상태: 풀이된 결과에 해당하는 문제의 상태 상태 묘사 적절한 자료구조를 이용하여 컴퓨터를 통해 상태를 표현한 것 문제에 따라 적절한 자료구조 선택 -> 기호 열, 벡터, 다차원 배열, 트리, 리스트 등 연산자 상태를 변화시키기 위한 도구의 표현 연산자의 정의 변환 테이블을 정의하는 방법 모든 입력 상태묘사에 대해 각각의 상태로부터 변화할 수 있는 모든 출력 상태묘사를 저장하는 목록 생성 일반화된 변환 규칙으로 정의하는 방법 하.. 2021. 9. 5. 이전 1 다음 728x90
