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인공지능의 이해, 인공지능의 이해 - Coggle Diagram

- - - - 깊이 우선 탐색은 상태공간 트리에서 자식 노드를 먼저 방문하는 수직 방향의 탐색 알고리즘이다
      - 자식노드가 두개 이상일 경우 주로 왼쪽노드를 먼저 방문한다
      - 탐색중에 단말노드에 도착했는데 목표노트를 찾지 못했다면 다시 분기점으로 되돌아가 방문하지 않은 노트부터 다시 수직방향으로 탐색한다
      - 형제노드
        
        나는 왼쪽에서 부터 같은 부모노드를 가진 노드이다
    - - 최상위의 노드이다
      - 부모노드
        
        직접 연결된 상위의 노드이다
    - - 너비 우선 탐색 상태공간 트리에서 형제노드를 먼저 방문하는 수평방향의 탐색 알고리즘이다
      - 상태공간 트리의 깊이가 얕고 넓은 경우 목표노트를 빨리 찾을 수 있다그리고 목표 노드가 존재하면 반드시 찾을수있고 최단경로를 알 수 있다는 장점이 있다.
  - - - 시행착오와 같이 경험으로 얻 은 지식이나 어림짐작 등을 뜻 한다. 정보 이용 탐색에서 사 용하는 정보의 특성이 휴리스 틱하므로, 정보 이용 탐색을 휴리스틱 탐색이라고도 한다.
    - - 초기 상태에서 현재 상태에 이르기까지의 비용을 고려하지 않고,
        가장 좋은 것을 선택하는 탐색 방법이다
      - 평가함수
        
        평가함수는 현재상태가 목표 상태에 얼마나 가까운지를 평가한느 함수로 최상 우선 탐색은 이를 이용해 목표에서 가장 가까운 상태를 말한다
  - - - 연결된 객체 즉 정점 사이의 관계를 보여주는 자료구조다
      - 정점
        
        트리의 노드와 같은 객체를 의미한다
      - 간선
        
        트리의 링크와 같이 객체 간의 연결을 의미한다
    - - A* 탐색 알고리즘은 최상우선탐색을 개선한 알고리즘이다.
      - A*탐색은 앞으로도 남은 탐색 거리에 초기 상태에 이르기까지의 비용도 고려하므로 탐색 비용을 줄일수 있다
  - - - 추상화
        
        문제의 초기 상태 목표상태를 정의하고 더 작은 문제로 분해하여 해결하기 쉬운 문제도 추상화해보자
        
        초기상태
        
        독도로 가는 길을 찾지 못한 상태
        
        목표상태
        
        최상우선탐색을 적용하여 독도로 가는 길을 찾은 상태
        
        알고리즘 설계
        
        프로그래밍
        
        평가 및 공유
      - 주제 독도로 가는길 찾기
    - - 자료의 삽입과 삭제가 선입 선출로 이루어지는 자료 구조를 말한다
      - 우선 큐
        
        우선 순위가 높은 데이터가 먼저 나오는 자료구조를 말한다
- - - - 카메라, 마이크 ,각종 감지 센서 등을 통해 입력받은 데이터는 빅테이터로 쌓이게 되고 이러한 빅데이터를 학습한 인공지능은 탐색과 추론을 통해 판단을 한다.
    - - 인식
        
        인간의 눈과 귀 등의 감각기관을 통해 사물을 인식하는 것처럼 인공지능은 센서를 통해 감지된 사물을 인식한다.
      - 추론
        
        인공지능은 이미알고 있는 지식으로부터 새로운 사실을 예측할수있다.
      - 탐색
        
        인공지능은 얻을 수 있는 정보를 탐색함으로써 문제를 해결하기 위한 최선의 방법을 더 쉽게 찾을 수 있다.
      - 학습
        
        인공지능은 데이터에서 일정한 패턴이나 규칙을 찾아 모델을 생성할수있다.
      - 인간
        
        여러가지 일을 동시에 처리 가능
      - 인공지능
        
        특정한 일만 수행가능
    - - 판단
        
        행동
        
        인공지능이 판단한 내용을 행동으로 옮긴다
        
        인공지능 센서로 탐지한 데이터를 이용하여 분석하고 판단한다.
      - 주변환경을 탐지하여 데이터를 수집한다
    - - 고정된 단순 작업이나 반복되는 작업을 처리한다
      - 입력 데이터가 같으면 이를 처리하는 시간과 결과가 같다.
    - - 추론이나 예측하는 작업이 가능하다.
      - 데이터 기반의 기계학습을 구현한 인공지능의 경우, 학습을 통해 성능이 개선되기도 한다.
    - - 기계가 인간과 비슷하게 대화할 수 있는지 판단하는 테스트이다.
      - 튜링테스트를 비판의견도 있지만 여전히 인공지능의 발전을
    - - 은행에서는 인공지능을 이용하여 스미싱 여부를 판단한다
      - 인공지능은 의학 외국어 변역 및 문헌학 예술 등 다양한 학문 분야의 문제를 해결하는데 사용되고 있다
      - Ai 기반 예측 분석
        
        Ai로 신호와 교차로를 관리하는 시스템에 사용되어 기차의 흐름을 실시간으로 모니터링 하고 신호를 전환하여 교차로 혼잡을 줄인다.
        
        Ai를 사용했을 때와 사용하지 않앗을때의 차이점
        
        기차의 운행의 수동조정을 해야하고 운행지연이 빈번할거다
    - - Ai의료
      - Ai비서
      - Ai교육
      - Ai운수
- - - - A알고리즘은 출발부터 도착까지 모든과정을 일일이 명령하면 그대로 수행하는 방식으로 그림의 미로를 빠져 나갈 수 있다.
    - - B알고리즘은 왼쪽 벽을 따라가며 왼쪽으로 회전하여 미로 탐색 문제를 해결하는 방법을 사용한다.
    - - C알고리즘은 각 미로 칸마다 숫자 정보를 부여하고 탐색하는 알고리즘이다.
    - - 예시
        
        알파고는 수많은 경우의 수 중에서 승리에 유리한 수만을 탐색하는 방법으로 탐색 범위를 획기적으로 좁혔고
        딥러닝으로 방대한 분량의 바둑 전문가 기보 데이터를 학습하고 알파고는 사람을 이길 수 있게 되었다.
    - - 문제의 상태 정의하기
        
        초기 상태와 목표상태 설정하기
        
        수행작업 파악하기
        
        탐색 전략 키우기
    - - 트리를 구성하는 원소로 데이터를 담고있다
    - - 노드와 링크로 이루어져 있으며 계층적인 정보를 표현할때 사용한다
    - - 노드와 노드 사이를 연결하며 노드 간 관계를 나타낸다