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인공지능의 이해(1511 박구름) - Coggle Diagram
인공지능의 이해(1511 박구름)
인공지능의 원리
인공지능의 개념
인간의 지능이 갖는 학습, 탐색, 추론 등의 능력을 모방하여 컴퓨터로 구현한 시스템이나 구현하려는 컴퓨터 과학 기술
인공지능의 특성
인식: 인간이 감각 기관을 통해 사물을 인식하는 것처럼, 인공지능은 센서를 통해 감지된 사물을 인식한다.
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인공지능을 활용한 문제 해결 사례
인공지능을 이용한 스미싱 여부 판단, 인공지능이 적용된 앱을 이용하여 어린아이의 그림을 분석하고 심리 상담 상태를 파악, 인공지능 돌봄 로봇으로 혼자 사는 노인의 대화 상대가 되어주며 건강 상태 파악, 독거노인을 위한 인공지능 스피커 등
인공지능의 미래 활용 분야
AI+의료, AI+비서, AI+교육, AI+운수, AI+번역,AI+산업
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맹목적 탐색과 정보 이용 탐색
맹목적 탐색 개념
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-알고리즘이 간단, 단순하다.
-답이 있다면 반드시 답을 찾을 수 있다.
-모든 상태 공간을 방문해야 해서 시간이 오래 걸리고 문제 해결이 어려운 경우가 많다.
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정보 이용 탐색
-경험이나 지식을 탐색에 적용
-시간과 공간을 절약
-일부 공간만 탐색해서 필요 없는 경로를 줄여 문제 해결
-답을 찾지 못할 수도 있고, 항상 최단 경로로 목표 노드에 도달할 수는 없다.
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정보 이용 탐색은 다음 상태를 정할 때 오직 휴리스틱만 이용하는지, 시작 상태에서 현재 상태까지의 탐색 비용도 고려하는지에 따라 구분됨.
최상우선탐색
개념
초기 상태에서 현재 상태에 이르기까지의 비용을 고려하지 않고, 현재 가장 좋은 것을 선택하는 탐색 방법
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A* 탐색 알고리즘
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-최상우선탐색을 개선
-앞으로 남을 탐색 거리에, 초기 상태에서 현재 상태에 이르기 까지의 비용도 고려 -> 탐색 비용을 더 줄일 수 있음.
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지식의 표현과 추론
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데이터, 정보, 지식
데이터: 관찰이나 실험, 조사로 얻은 사실이나 자료를 의미하며, 가공하기 전의 상태이다.
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지식 표현
개념
인공지능을 활용하기 위해서는 사람과 컴퓨터가 동시에 이해할 수 있는 형태로 지식을 나타내는 것이 필요하고, 지식을 이러한 형태로 나타낸 것
추론
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추론의 오류
언제나 옳은 결론에 도달하는 것은 아님.
연역 추론에서 오류는 전제 조건을 생략하거나 잘못 설정했을 때 발생 할 수 있고, 귀납 추론에서 오류는 관찰된 표본이 아닌 경우나 전체에 대한 표본의 해석이 잘못되는 경우에 발생할 수 있음.
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인공지능과 탐색
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인공지능 탐색의 중요성
세계 체스 챔피언에게 패배했지만, 계속 도전하여 결국 승리를 거둔 딥블루, 그리고 바둑은 컴퓨터가 인간을 이길 수 없는 영역으로 여겨졌지만 알파고는 수많은 경우의 수 중에서 승리에 유리한 수만을 탐색하는 방법으로 탐색 범위를 획기적으로 좁혔다. 또한 방대한 분량의 바둑 전문가 기보 데이터를 학습한 딥러닝도 있다.
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문제 해결을 위한 탐색 과정 설계
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- 문제의 상태 정의하기
- 초기 상태와 목표 상태 설정하기
- 수행 작업 파악하기
- 탐색 전략 세우기
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도전! 독도로 가는 길 찾기
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프로그래밍 프로젝트의 절차
- 주제 선택 및 문제 정의
- 추상화(1.문제의 상태 정의, 2.문제 분해 및 모델링)
- 알고리즘 설계
- 프로그래밍
- 평가 및 공유