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인공지능의 이해 (1311 배성우), IMG_9106, IMG_9104 - Coggle Diagram

- - - - 단계 3: 수행 직업 파악하기
      - 단계 4: 탐색 전략 세우기
      - 단계 2: 초기 상태와 목표 상태 설정하기
      - 단계 1: 문제의 상태 정의하기
- - - - 대화형 비서
      - 번역 플랫폼
      - 인공지능 렌즈
- - - - 문제 정의: 독도로 가는길 편리하게 찾기
      - 주제 선택: 독도로가는 길 찾기
    - - 1 문제 상태 정의
        
        초기상태: 독도로 가는길을 찾지 못한 상태
        
        목표 상태: 최상우선탐색을 적용하여 독도로 가는 길을 찾은 상태
      - 2 문제 분해 및 모델링
- - - - 추론은 이미 알고 있는 지식을 토대로 새로운 결론을 읶ㄹ어 내는 사고 과정을 말함. 즉, 알고 있는 사실로부터 모르고있던 사실을 알게되는 과정이라 할수있음.
    - - 데이터는 관찰이나 실험, 조사로 얻은 사실이나 자료를 의미하여, 가공 하기 전의 상태임. 반면, 정보는 다양한 데이터중에서 사용자의 필요에 따라 처리한 데이터를 말함.
    - - 인공지능을 활용하기 위해선 사람과 컴퓨터가 동시에 이해할수 있는 형태로 지식을 나타내는것이 필요함. 지식을 이러한 형태로 나타낸걸 지식 표현 이라고함.
    - - 인공지능 에서는 주로 연역 추론,귀납 추론 중 하나의 방식을 사용하거나 이 두개를 조합하여 추론함.
      - 연역 추론: 일반적인 전제를 바탕으로 새로운 결론을 논리적으로 도출하는 추론 방법임.
      - 귀납 추론: 구체적인 사례에서 일반적인 결론을 이끌어 내는 추론으로 이미 알고있는 사실로 부터 모르고 있던 사실을 유추해 내는 것임.
      - 추론의 오류: 연약 추론이나 귀납 추론으로 언제나 옳은 결론에 도달 하는것은 절대 아님. 연역 추론에서 오류는 전제 조건을 생략하거나 잘못 설정 했을때 발생할수도 있고, 귀납 추론에서 오류는 관찰된 표본이 전체를 대표 할수 있는 표본이 아닌 경우나 해석이 잘못 될때 발생할수 있음.