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인공지능의 이해(1208문겸성) - Coggle Diagram

- - - - 인공지능이란 인간의 지능이 갖는 학습, 학습, 탐색, 추론 등의 능력을 모방하여 컴퓨터로 구현한 시스템이나 구현하려는 컴퓨터 과학 기술을 말한다.
    - - 인간의 지능을 모방한 인공지능은 인식, 추론, 탐색, 학습의 특성을 지니며, 데이터를 학습하고, 학습한 데이터를 근거로 추론하고 탐색한다.
  - - - 은행에서는 인공지능을 이용하여 스미싱 여부를 판단하고 심리 상담 센터에서는 인공지능이 적용된 앱을 이용하여 어린아이의 그림을 분석하고 심리 상태를 파악한다
    - - 인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 의료, 교육, 운수, 번역, 산업 등 사회 전 분야에서 인공지능이 활용되고 있다.
- - - - 깊이 우선 탐색은 상태 공간 트리에서 자식 노드를 먼저 방문하는 수직 방향의 탐색 알고리즘이다.
    - - 너비 우선 탐색은 상태 공간 트리에서 형제 노드를 먼저 방문하는 수평 방향의 탐색 ㅇ라고리즘이다.
    - - 최상우선탐색은 초기 상태에서 현재 상태에 이르기까지의 비용을 고려하지 않고, 현재 가장 좋은 것을 선택하는 탐색 방법이다.
- - - - 추론은 이미 알고있는 지식을 토대로 새로운 결론을 이끌어내는 사고 과정을 말한다.
    - - 데이터는 관찰이나 실험, 조사로 얻는 사실이나 자료를 의미하며, 가공하기 전의 상태이다.
    - - 인공지능을 활용하기 위해서는 사람과 컴퓨터가 동시에 이해할 수 있는 형태로 지식을 나타내는 것이 필요하고, 지식을 이러한 형태로 나타낸 것을 지식 표현이라고 한다.
  - - - 연역 추론이란 일반적인 전제를 바탕으로 새로운 결론을 논리적으로 도출하는 추론 방법이다
    - - 귀납 추론이란 구체적인 사례에서 일반적인 결론을 이끌어 내는 추론으로 이미 알고 있는 사실로부터 모르고 있던 사실을 유추해 내는 것이다.
    - - 연역 추론에서 오류는 전제 조건을 생략하거나 잘못 설정했을 때 발생할 수 있고, 귀납 추론에서 오류는 관찰된 표본이 전체를 대표할 수 있는 표본이 아닌 경우나 전체에 대한 표본의 해석이 잘못되는 경우에 발생할 수 있다
- - - - 문제 해결을 위한 탐색 과정 설계
        
        탐색을 통해 문제를 효과적으로 해결하기 위해서는 문제를 구조화하는 설계 과정이 필요하므로 문제를 해결하기 위한 탐색 알고리즘을 선택하고 실행하여 해결 가능성을 확인하고 답을 구한다.
        
        문제 해결을 위한 탐색 과정에서 만나게 되는 상황을 상태라고 하며 모든 상태의 집합을 상태 공간이라고 한다
        
        문제가 주어진 상태, 문제의 처음 상태를 초기 상태라고 하고 문제가 모두 해결된 상태를 목표 상태라고 한다
        
        탐색은 상태공간 안에서 초기 상태로부터 목표 상태까지의 경로를 찾는 과정이라고 정의할 수 있다