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인공지능의 이해 (1220 장대한) - Coggle Diagram

- - - - 추론
        인공진능은 이미 알고 있는
        지식으로 부터 예측
        
        탐색
        인공지능은 얻을 수 있는 정보를
        탐색함으로써 더 쉽게 방법을 찾는다
        
        학습
        인공지능은 데이터에서 일정한 패턴이나
        규칙을 찾아 모델을 생성할 수 있다
        
        인공지능 적용 X 소프트웨어
        
        고정된 단순 작업이나 반복되는 작업을 처리한다
        -입력 데이터가 같으면 이를 처리하는 시간과 결과
        가 같다
        
        인공지능 적용 소프트웨어
        -추론이나 예측하는 작업이 가능
        -데이터 기반의 기계학습을 구현한 인공지능의 경우,
        학습을 통해 성능이 개선되기도 한다.
  - - - 인간의 지능이 갖는 학습,탐색,추론
        등의 능력을 모방하여 컴퓨터로 구현한
        시스템이나 구현하려는 컴퓨터 과학 기술
        을 말한다.
        
        인공지능의 미래 활용 분야
        
        인공지능 렌즈
        
        번역 플렛폼
        
        홈캠
        
        대화형 비서
        
        인식
        
        판단
        
        행동
- - - - AI+비서
        
        AI+교육
        
        AI+운수
- - - - 인공지능에서 탐색의 중요성
        
        데이터를 학습하고, 학습의 결과를 다시 탐색에
        반영하여 , 이길 확률이 높은 수를 선택한다.
- - - - 깊이 우선 탐색
        (자식 노드를 먼저 방문
        하는 수직 방향의 탐색 알고리즘)
        
        문제를 빨리 해결하고,
        필요한 저장 공간도 비교적
        적게 드는 장점이 있다
  - - - 최상우선탐색
        (초기 상태에서 현자 상태에 이르기까지의 비용을
        고려하지 않고, 현재 가장 좋은 것을 선택하는 탐색 방법이다.)
- - - - 주제 선택, 문제 정의
        
        추상화
- - - - 데이터를 이용한 학습을
        바탕으로 새로운 데이터로
        추론을 하여 결과를 도출한다
        
        데이터,정보,지식
        
        데이터 - 관찰이나 실험,조사로 얻은
        사실이나 자료를 의미한다.
        
        정보 - 다양한 데이터 중에서 사용자의
        필요에 따라 처리한 데이터
        
        지식 - 개념화된 정보로 정보를
        일반화 하고 체계화한 것이다
  - - - 귀납 추론
        구체적인 사례에서 일반적인
        결론을 이끌어 내는 추론방법