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인공지능의 이해 (1514박채은) - Coggle Diagram
인공지능의 이해 (1514박채은)
인공지능의 원리
인공지능이란 지능의 갖는 학습,탐색,추론 등의 능력을 모방하여 컴퓨터 과학 기술을 말한다
인공지능은 1950년경 앨런 튜링에 의해 처음 제시되었으며,현재는 새로운 부흥기를 맞이하여 빠르게 발전하고 있다
액추에이터
지능 에이전트가 판단한 결과를 현실 세계에서 빛,소리,움직임 등의 물리적 동작이나 반응으로 만들어 내는 역할을 하며 ,구동기라고도 한다
인공지능의 특성
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인식:인간의 눈과 귀 등의 감각 기관을 통해 사물을 인식하는 것처럼 ,인공지능은 센서를 통해 감지된 사물을 인식한다
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튜링 테스트
1950년 앨런 튜링이 제안한 튤ㅇ이 제안한 튜링 테스트는 기계가 인간과 비슷하게 대화 할 수 있는지 판단하는 테스트로,튜링 테스트를 통과한가면 기계도 지능이 있다고 봐야 한다는 주장이다
인간이 다양한 감각을 통해 정보를 받아들이는 것처럼 인공지능은 다양한 감각을 통해 정보를 받아들이는 것처럼 인공지능은 다양한 센서로 주변 상황을 인식하는데,튜링 테스트는 이런 것들이 빠진 채 문자 대화애만 머물러 있었기 때문이다
인공지능의 미래 활용 분야
AI+교육:학습자의 개별화 학습,맞춤형 자기주도 학습이 가능하며,AI 디지털 교과서로 제공될 수 있다
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인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 의료,교육,운수,번역,산업 등 사회 전 분야에서 인공지능이 활용되고 있다
AI+산업:공장 내 각종 장비에 데이터를 수집,시스템을 통해 생산 기간 단축 등의 효과가 나타날 수 있다
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인공지능의 탐색
탐색의 이해
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탐색의 개념
탐색이란 문제 상황에서 답을 찾아가는 과정으로,컴퓨터과학자들은 인간의 탐색 방법을 모방하여 컴퓨터에 적용하고자 노력해 왔다
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문제 해결을 위한 탐색 과정 설계
탐색을 통해 문제를 효과적으로 해결하기 위해서는 문제를 구조화하는 설꼐 과정이 필요하다. 이후. 문제를 해결하기 위한 탐색 알고리즘을 선택하고 실행하여 해결 가능성을 확인하고 답을 구한다
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문제 해결을 위한 탐색 과정에서 만나게 되는 상황을 상태라고 하며,모든 상태의 집합을 상태 공간이라고 한다.그리고 문제가 주어진 상태,즉 문제의 처음 상태를 초기 상태라고 하고,문제가 모두 해결된 상테를 목표 상태라고 한다.
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지식의 표현과 추론
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데이터,정보,지식
데이터는 관찰이나 실험, 조사로 얻은 사실이나 자료를 의미하며,가공하기 전의 상태이다
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논리
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의미망
의미망은 지식이나 기억,실세계를 노드와 호를 이용하여 네트워크 구조로 표현한 것이다
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정보 이용 탐색
맹목적 탐색은 알고리즘이 간단하여 단순한 문제는 쉽게 해결할 수 있고,답이 있다면 반드시 답을 찾을 수 있다
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최상우선탐색
최상우성탐색은 초기 상태에서 현재 상태에 이르기까지의 비용을 고려하지 않고,현재 가장 좋은 것을 선택하는 방법이다
평가 함수는 현재 상태가 목표 상태에 얼마나 가까운지를 평가하는 함수로,최상우선탐색은 아를 이용해 목표에서 가장 가까운 상태를 선택한다
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