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인공지능의 이해(1308 류경민) - Coggle Diagram
인공지능의 이해(1308 류경민)
인공지능의 원리
인공지능의 개념과 특성
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특성: 인식, 추론, 탐색, 학습의 특성 데이터를 학습 및 근거로 추론하고 탐색함.
인간 - 여러가지 일을 동시에 처리 가능.
인공지능- 특정한 일만 수행 가능.
인공지능을 활용한 문제 해결
문제 해결 사례. 은행: 스미싱 여부 판단, 심리 상담,
인공지능 돌봄 로봇 등.
미래 활용 분야: 의료, 비서, 교육, 운수, 번역, 산업
인공지능과 탐색
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문제 해결을 위한 탐색 과정 설계
문제 해결을 위한 탐색 과정에서 만나게 되는 상황: 상태, 모든 상태의 집합: 상태 공간.
문제의 처음 상태: 초기 상태, 문제가 모두 해결된 상태: 목표 상태.
탐색의 정의: 상태 공간안에서 초기 상태로부터 목표 상태까지의 경로를 찾는 과정
맹목적 탐색과 정보 이용 탐색
맹목적 탐색
맹목적 탐색: 목표 상태 이외에 어떤 정보도 주어지지 않은
상태에서 탐색을 하는 것, (모든 상태 공간을 탐색)
깊이 우선 탐색(DFS): 상태 공간 트리에서 자식 노드를 먼저 방문하는 수직 방향의 탐색 알고리즘.
장점: 목표가 수직에 있다면 빨리 해결할 수 있음, 필요한 저장 공간도 비교적 적게 듬.
단점: 경우에 따라 최단 경로를 보장할 수 없음.
너비 우선 탐색(BFS): 상태 공간 트리에서 형제 노드를 먼저 방문하는 수평 방향의 탐색 알고리즘.
장점: 상태 공간 트리의 깊이가 얕고 넓은 경우 빨리 찾음,
모든 상태 공간을 탐색하여 목표 노드를 반드시 찾을 수 있고,
최단 경로를 알수 있음.
단점:노드 수가 많거나 수직 방향으로 깊은 곳에 있다면
탐색 시간이 오래 걸리고 탐색을 위한 공간과 탐색 범위도 넓어짐.
정보 이용 탐색
정보 이용 탐색: 경험이나 지식을 탐색에 적용하는 알고리즘. 대체로 좋은 결과, 효율적이며 빠르게 목표를 찾을 수 있음, 내비게이션 등 인공지능 시스템의 탐색에 많이 사용됨.
다음 상태를 정할 때 휴리스틱만 사용=최상우선탐색,
시작 상태에서 현재 상태까지의 탐색 비용도 고려=A*탐색
최상 우선 탐색: 초기 상태에서 현재 상태에 이르기까지의 비용을 고려하지 않고, 현재 가장 좋은 것을 선택하는 탐색 방법.
평가함수: 현재 상태가 목표 상태에 얼마나 가까운지를 평가하는 함수.
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