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인공지능의 이해(1121전홍선) - Coggle Diagram

- - - - 전구 켜기 문제를 통해 탐색으로
        문제를 해결하는 과정을 살펴보자.
- - - - 깊이 우선 탐색은 상태 공간 트리에서 자식 노드를
        먼저 방문하는 수직방향의 탐색 알고리즘이다.
      - 자식 노드가 두개 이상일 경우 왼쪽부터
        방문한다.
      - 탐색 중 단말 노드에 도착했는데도
        목표 노드를 찾지 못했다면 다시
        분기점으로 되돌아가 방문하지 않은
        노드부터 다시 수직 방향으로
        탐색한다.
    - - 너비우선 탐색은 상태 공간 트리에서
        형제노드를 먼저 방문하는 수평 방향의 탐색 알고리즘이다.
      - 상태 공간에서 트리의
        깊이가 얕고 넓은 경우
        목표 노드를 빨리 찾을 수 있다.
  - - - 최상 우선탐색은 초기 상태에서 현재 상태에
        이르기 까지의 비용을 고려하지 않고
        현재 가장 좋은 것을 탐색하는 방법이다
    - - A탐색 알고리즘은 최상 우선탐색을
        개선한 알고리즘이다.
      - A탐색 알고리즘은 앞으로 남은 탐색거리에
        초기 상태에서 현재 상태에
        이르기까지의 비용도 고려하므로 보다
        탐색 비용을 줄일 수 있는 알고리즘 이다.
- - - - 추론은 이미 알고 있는 지식을 토대로
        새로운 지식을 이끌어 내는 사고 과정을 말한다.
      - 추론은 인공지능에서도 중요한 영역이다.
        인공지능은 데이터를 이용한
        학습을 바탕으로 새로운 데이터를 도출한다.
    - - 데이터는 관찰이나 실험
        ,조사로 얻은 사실이나 자료를
        의미하며 가공 되기 전 상태이다.
      - 지식은 개념화된 정보를
        일반화 하고 체계화 한것이라고
        볼 수 있다
    - - 인공지능을 활용하기 위해서는
        사람과 컴퓨터가 동시에 이해
        할 수 있는 형태로 지식을 나타내는
        것이 필요하고 지식을 이러한 형태로 나타낸 것 을
        지식 표현이라고 한다.
      - 1.규칙
      - 2.논리
      - 3.의미망
      - 4.프레임
  - - - 연역 추론이란 일반적인 전체를 바탕으로
        새로운 결론을 논리적으로 도출하는 추론 방법이다.
    - - 귀납 추론이란 구체적인 사례에서
        일반적인 결론을 이끌어 내는 추론이다
- - - - 인공지능은 센서를 통해 감지된 사물 인식
    - - 인공지능은 이미 알고있는 지식으로부터
        새로운 사실을 예측 할 수 있음
    - - 인공지능은 문제를 해결하기 위한 최선의 방법을
        더 쉽게 찾을 수 있음
    - - 인공지능은 데이터에서 일정한 패턴이나
        규칙을 찾아 모델을 생성할 수 있음
- - - - .은혼자 사는 노인의 대화 상대가 되어주고
        건강 사례를 파악 할 수 있다.
      - 심리 상담 센터에서는 인공지능이 적용된
        앱을 이용하여 그림을 분석하고 심리 상태를
        파악한다.
    - - AI의료
      - AI비서
      - AI교육
      - AI운수
      - AI번역
      - AI산업
- - - - 1.주제 선택 및 문제 강의
        2.추상화
        3.알고리즘 설계
        4.프로그래밍
        5.평가 및 공유
    - - 초기 상태
      - 목표상태
    - - 문제->작은 문제로 분해