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인공지능의 이해 (1416 오은별) - Coggle Diagram

- - - - 센서를 통해 감지된 사물 인식
      - 추론
        
        탐색
        
        학습
        
        데이터에서 일정한 패턴이나 규칙을 찾아 모델 생성
        
        얻을 수 있는 정보 탐색함으로써 문제를 해결하기 위한
        최선의 방법 찾기
        
        이미 알고 있는 지식으로부터 새로운 사실 예측
- - - - 상태 공간 안에서 초기 상태로부터 목표 상태까지의 경로를 찾는 과정이라고 정의할 수도 있음
  - - - 상태 공간 - 모든 상태의 집합
        
        초기 상태 - 문제의 처음 상태
        
        목표 상태 - 문제가 모두 해결된 상태
    - - 문제의 상태 정의하기
        
        초기 상태와 목표 상태 설정하기
        
        수행 작업 파악하기
        
        탐색 전략 세우기
  - - - 대표적인 예로는 알파고와 딥러닝이 있음
- - - - 프로그래밍이나 기계학습으로 문제를 해결할 때 목표 상태 이외에 어떤 정보도 주어지지 않은 상태에서 탐색하는 것
        
        어떤 방향으로 탐색하느냐에 따라 깊이 우선과 너비 우선 탐색으로 나뉨
  - - - 부모 노드 - 직접 연결된 상위의 노드
        
        자식 노드 - 직접 연결된 하위의 노드
        
        형제 노드 - 나는 왼쪽에서부터 같은 부모를 가진 노드
  - - - 장 - 문제를 빨리 해결할 수 있고 필요한 저장공간도 비교적 적게 듬
      - 단 - 깊이 빠지거나 목표 노드에 이르는 경로가 여러개인 경우 지금의 방문 경로가 최단 경로임을 보장할 수 없음
  - - - 일부 공간만 탐색
        
        최상우선탐색과 A(A-star) 탐색 등으로 구분
    - - 초기 상태에서 현재 상태에 이르기까지의 비용을 고려하지 않고 현재 가장 좋은 것을 선택하는 탐색 방법
      - 현재 상태에서 유리한 선택을 하며 탐색 범위 좁힘
        
        다른 길로 가는 것이 탐색 비용을 줄일 수 있는 경우에도 평가 함숫값이 더 크면 선택할 수 없음
        
        평가 함수 - 현재 상태가 목표 상태에 얼마나 가까운지 평가하는 함수
    - - 최상 우선 탐색을 개선한 알고리즘
        
        앞으로 남은 탐색 거리에 초기 상태에서 현재 상태의 이르기까지의 비용도 고려 >> 탐색 비용을 더 줄일 수 있음
- - - - 추상화
        
        알고리즘 설계
        
        프로그래밍
        
        평가 및 공유
- - - - 정보 - 다양한 데이터 중에서 사용자의 필요에 따라 처리한 데이터
        
        지식 - 개념화된 정보로 정보를 일반화하고 체계화한 것
  - - - 의미망 - 지식이나 기억, 실세계를 노드와 호를 이용하여 네트워크 구조로 표현한 것
        
        노드 - 객체, 개념, 사건 등 표현
        호 - 노드 간의 관계를 화살로 표현
        
        has-a(~이 있다), is-a(~이다), do(~을 한다)
        
        예) 동물, 포유류, 토끼, 감각 기관 등
    - - 장점 - 지식을 한군데 모을 수 있다. 표현력이 우수하다.
        단점 - 슬롯에 대한 표준이 없고 지식을 생성 하는 것이 매우 힘듦