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인공지능의 이해(1314양대경) - Coggle Diagram
인공지능의 이해(1314양대경)
지식의 표현과 추론
데이터는 정보 지식이나 실험 , 조사로 얻은사실이나 자료를 의미하며 , 가공하기 전의 상태이다.
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추론은 미리 알고 있는 지식을 토대로 새로운 결론을 이끌어 내는 사고 과정 이다. ex) 스마트폰의 음성인식 , 이미지 검색 , 이메일의 스팸 필터링 등
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규칙 : 인과관계 , 추천 , 전략 , 경험적 지식 등을 표현한 방법
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의미망 : 지식이나 기억 , 실세계를 노드와 호를 이용하여 네트워크 구조로 표현한 것이다.
추론
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추론의 오류 : 연역추론이나 귀납추론으로 언제나 옳은 결론에 도달하는 것은 아니다. 연역추론에서의 오류는 전제조건을 생략하거나 잘못 설정했을때 발생할 수있고 , 귀납추론에서의 오류는 관찰된 표본이 전체를 대표할 수 있는 표본이 아닌 경우나 전체에 대한 표본의 해석이 잘못되는 경우에 발생할 수있다.
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맹목적 탐색과 정보이용탐색
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깊이우선탐색
상태공간 트리에서 자식노드를 먼저 방문하는 수직 방향의 탐색 알고리즘이다. 자식노드가 두개 이상일 경우 왼쪽 노드를 먼저 방문한다.만약 탐색중에 단말노드에 도착했는데도 목표노드를 찾지 못했다면 다시 분기점으로 되돌아가 방문하지 않는 노드부터 다시 수직방향으로 탐색한다.
최상우선탐색
초기상태에서 현재상태에 이르기 까지 의 비용을 고려하지 않고 , 현재 가장 좋은 경로를 선택하는 탐색방법이다.
정보이용탐색 (휴리스틱탐색)
개념 : 경험이나 지식을 탐색에 적용하는 알고리즘이고 , 필요없는 경로를 줄여 문제해결 시간과 공간을 절약한다. 또한 일부공간만 탐색하기 때문에 답을 찾지 못할수도 있고 항상 최단 경로로 목표노드로 도달할 수는 없다.
너비우선 탐색
상태공간 트리에서 형제노드를 먼저 방문하는 수평방향의 탐색 알고리즘이다. 장점으로는 목표노드가 있다면 반드시 찾을 수 있고 , 최단경로를 알 수 있다. 단점으로는 노드수가 많아지거나 목표노드가 수직방향으로 깊은 곳에 있다면 탐색시간이 오래 걸리고 , 탐색을 위한 공간과 탐색범위도 지나치게 넓어진다.
인공지능의 원리
개념
인간의 지능이 갖는 학습 , 탐색 , 추론 등의 능력을 모방하여 컴퓨터로 구현한 시스템이나 구현하려는 컴퓨터 과학 기술을 말한다.
예시
대화형 비서 , 인공지능 렌즈 , 번역 플랫폼 , 인공지능이 탑재된 로봇청소기
현재의 인공지능은 목적에 맞는 대량의 데이터를 학습해 주어진 문제에 적절한 판단을 내리는 시스템으로 볼 수 있으며 , 이러한 동작을 통해 인간의 판단에 도움을 주고 , 단순 작업을 대신하는 등의 편리함을 제공한다.
특성
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약인공지능 : 주어진 역할만 정해진대로 수행하는 인공지능으로 예를들면 알파고 , 왓슨 등이 있다
인식 : 인간이 눈과 귀 등의 감각기관을 통해 사물을 인식하는 것처럼 , 인공지능은 센서를 통해 감지된사물을 인식한다.
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