새로운 생명체 인공지능 기말고사 대비 전범위 총정리
- 최초 등록일
- 2021.07.12
- 최종 저작일
- 2021.06
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목차
1. 인공지능 소개
2. 인공지능의 활용 분야
3. 논리 및 퍼지의 활용
4. 유전 알고리즘의 활용
5. 게임에서의 인공지능
6. 데이터 분석 및 처리 1
7. 데이터 분석 및 처리 2
8. 기계학습 1
9. 다양한 지도학습
10. 퍼셉트론
11. 신경망 응용 및 검증/분석
12. 심층학습1
13. 심층학습2
본문내용
1) 산업혁명
- 1차 산업혁명 : 18-19c, 증기기관, 철강, 섬유 산업
- 2차 산업혁명 : 19-20c, 전기, 전화, 내연기관
- 3차 산업혁명 : 20c, 디지털혁명, 컴퓨터, 인터넷
- 4차 산업혁명 : AI, IOT(사물인터넷), 자율주행 자동차
2) 인공지능(AI)
-인간의 추론이나 직관의 방법론에 대한 복제
- 인간을 모방하는 기계
- 약인공지능 : 지능적인 것처럼 행동하도록 만들어진 것 / 강인공지능 : 의식을 가짐
3) 기계가 생각할 수 있는가?
- 앨런튜링
- 튜링 테스트 : 사람과 컴퓨터가 소통을 했을 때 구분할 수 없다면 컴퓨터 승.
But 오늘날은 그렇다고 해서 스스로 생각한다고 볼 수 없음. 훈련된대로 움직이기 때문 ex) 알파고, 딥블루(체스), 왓슨(퀴즈쇼, 암진단)
- 기계학습(머신러닝) : 질의응답, 영상인식 등
4) AI의 역사
-1956년 ‘인공지능’이란 단어 최초사용 -> 1958년 퍼셉트론, 신경망구조 -> 자연어 처리->휴머로이드 로봇
- 전문가 시스템. 1960년대부터 시작
- 1991년 ~: 신경망 연구 활발, 특수목적 개발, 정보검색, 딥러닝, 빅데이터, 자율주행자동차
5) AI의 분야
- 검색, 패턴인식(영상인식, 음성인식 등), 추론
6) 인공지능 장치
- 비디오게임, ADAS(운전자 보호시스템), 보안감시, 네비게이션, 필터링 등
7) AI의 전망
- 초지능의 출현 가능성 : 스티븐호킹, 일론머스크->초지능 실현 가능, 인류 위협할수도
2. 인공지능의 활용 분야
1) 게임에서의 AI
- 바둑, 체스 등에서 검색을 통한 선택(승리할 확률이 높은 위치) ex.) minimax알고리즘
- 주위캐릭터(NPC)의 행동, 진화, 성장 등 ex)유전알고리즘, 강화학습
- Dynamic game difficulty balancing (DGDB) : 사용자의 수준에 맞춰 난이도 조절
참고 자료
없음