[인공지능/강의]’인공지능(조겨리)’ 공부일지

[인공지능/강의]’인공지능(조겨리)’ 공부일지, 요약 #1

강의명: 인공지능(조겨리 교수님) 교재: -

2023.11.25: ch1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝

2023.11.26: ch2. 머신러닝의 기초

2023.11.27:

정리

ch1.

-인공지능 개괄 1950년대: 인공지능
1980년대: 머신러닝
2010년대: 딥러닝

약/강 인공지능, 튜링테스트(앨런튜링, Alan Mathison Turing)
튜링테스트의 한계: 지능 측정이 아니기 때문에 실제로 ‘생각’하는지 확인 불가.

1990: 하드웨어&소프트웨어 발전(GPU, 인공신경망 알고리즘 개선), IBM딥블루, 구글 딥마인드 1993: R언어 탄생

머신러닝: 경험 통해 성능 개선
전문가 시스템: 인간전문가의 문제해결 능력 모방한 시스템.
전문가로서 얻은 지식을 지식베이스가 규칙과 사실 형태로 저장.
추론 엔진(inference engine)이 지식베이스 활용해 문제 해결 방안 도출.

머신러닝 학습 분류: 지도학습/비지도학습/준지도학습/강화학습
인공신경망: 퍼셉트론, 컨볼루션 신경망, 순환 신경망, 오토 인코더

NLP, 이미지/영상처리: 하드코드 위해서 특징, 규칙 찾기.
(사용자가 정의해야 하지만 어렵기 때문에 그 일을 머신러닝이 대신 수행)

지도학습: 입력값과 출력값(정답이 주어짐)
비지도학습: 입력값만 주어짐.
준지도학습: 일부 지도학습 사용.
강화학습: 에이전트가 보상 최대화하는 행동하도록 학습.
시간에 따라 환경이 변할 때. 게임에 주로 활용.

지도학습은 정답 예측 목적, 비지도학습은 규칙&정보찾기.