인공지능 이해

1.     인공지능 지식윈도우

-      인공지능, 머신러닝, 딥러닝 구분 가능해야 함.

-      지도, 비지도 학습에 대해 알고 있어야 함. + GAN 알고리즘

1.1  인공지능 개요

인공지능 학습기법 & 알고리즘, 개념, 개요 설명 (인공지능 = 인지+추론+학습)

 

1.2   인공지능 수학이론

수학이론 : 인공신경망 이론, 수치해석, 선대, 통계와 확률 등

 

1.3  머신러닝

지도학습과 비지도 학습

-       XAI : 금융권에서 많이 사용

 

1.4  딥러닝

딥러닝 알고리즘 및 인공신경망

 

1.5  분야별 인공지능 기술

인공지능 기술 

 

2.     인공지능 개요

2.1  인공지능 개요

-      인간의 인지, 추론, 학습의 사고과정에 필요한 능력을 컴퓨터 시스템을 통해 구현함으로써 문제를 해결할 수 있는 기술 -> 인간모사 시스템

-      지능(Intelligence) : 경험을 이용한 이해, 생각•추론 능력, 새로운 상황에 대처, 새로운 지식의 학습 응용

-      인간의 지능을 필요로 하는 작업을 처리할 수 있는 기계를 만드는 학문(Minsky)

-      인공지능 특이점 : 인공지능이 비약적으로 발전해 인간의 지능을 초월하는 시점 (약인공지능 -> 강인공지능 2025년 예상)

 

현재는 약 인공지능 시대이지만 몇 년 후 강 인공지능 시대가 도래 (급격하게 발전)

인공지능 평가방법 및 개발 방법론

 

2.2   인공지능 역사

 

2.3  인공지능 기술동향

 

3.     AI 개발방법론

3.1  AI 개발방법론

-      지식공학적 접근과 머신러닝 접근으로 분류 가능

3.2  인공지능 아키텍쳐

 

3.3  AI개발 플랫폼

-      인공지능 플랫폼은 왓슨 등의 범용 플랫폼도 있으나 대부분은 챗봇 등의 개발을 위한 서비스 플랫폼으로 개발/설계