인공지능의 필수 개념
우리의 현재 기술은 끊임없이 빠르게 발전하고 있습니다. 우리는 이러한 모든 효율성 혁신에 발맞추기 위해 즉시 적응해야 합니다. AI(인공지능)는 많은 산업에서 활용되고 있으며 우리의 삶에 영향을 미칩니다. 현재 진화하고 있는 가장 혁신적인 기술입니다. AI 지원 장치는 우리 주변에 있습니다. AI 기술은 오늘날 전자 제품의 77% 이상에서 어떤 형태로든 사용됩니다.
AI 앱은 우리 삶의 편의성을 향상시키고 강화하는 데 도움이 됩니다. 대신, AI는 고급 얼굴 인식이나 스마트폰의 똑똑한 컴퓨터를 통해 우리의 일상 생활에 들어오고 있습니다.
인공지능은 어떻게 정의될 수 있을까?
인간형 기계가 방대한 양의 정보를 만드는 방법을 인공지능이라고 합니다. 알고리즘은 인간이 이전 지식과 경험에서 학습하여 수행하는 작업을 실행합니다. 이는 인간의 노력의 효율성, 효율성 및 속도를 개선합니다. 전적으로 스스로 판단을 내릴 수 있는 로봇을 만들기 위해 AI는 정교한 알고리즘과 기술을 사용합니다. 인공지능은 머신 러닝 기술을 기반으로 구축됩니다.
AI를 배우기 전에 모든 개인이 꼭 알아야 할 기본 아이디어는 무엇인가?
AI 기술을 이해하기 전에 알아야 할 핵심 아이디어는 아래와 같습니다.
프로그래밍 언어 능력
C++와 같은 머신 러닝 알고리즘은 인공 지능을 배우는 데 필수적입니다. 파이썬과 같은 컴퓨터 언어를 활용하면 복잡한 알고리즘을 빠르게 개발할 수 있습니다. 파이썬은 배우는 것을 고려해야 하는 필수적인 언어입니다. 파이썬이 영어로 지침을 쓰는 것과 유사한 명확하고 간결한 구문으로 인해 초보 프로그래머에게 훌륭한 프로그램인 이유를 이해하기 쉽습니다. 또한 파이썬에는 여러 가지 귀중한 모듈이 포함되어 있습니다.
좋은 수학적 기술
AI 기술을 위한 프로그램과 기법을 설계하려면 수학에 대한 더 나은 개념적 지식이 필요하므로 학습자는 이 전문성을 개발해야 합니다. 학생들은 행렬 곱셈, 기하학, 확률 및 분석을 포함한 기본적인 수학 원리를 이해해야 합니다.
머신 러닝의 기본을 알아보세요
머신 러닝은 인공 지능의 일부이며 본질적으로 시간이 지남에 따라 스스로 더 나아지는 컴퓨터 시스템에 대한 연구입니다. 명시적으로 프로그래밍되지 않아도 머신 러닝 알고리즘은 데이터 샘플에 따라 학습을 위한 데이터를 사용하여 계산 공식을 구축합니다.
딥러닝
머신 러닝의 한 부분을 딥 러닝이라고 합니다. 이를 통해 신경망으로 데이터를 분석하고 예측할 수 있습니다. 인간 뇌의 연결과 유사하게 이러한 신경 경로는 거미줄과 같은 패턴으로 상호 연결되어 있습니다.
인공 신경망은 유사 방식으로 데이터를 처리할 수 있는 인터넷 구조를 가지고 있어 기존 방식보다 상당한 우위를 제공합니다.
강화 학습
인공 지능의 강화 학습 기법은 컴퓨터가 사람들이 어떻게 배우는지와 같은 새로운 정보를 습득할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 컴퓨터가 학습자라고 생각해 보세요. 여기서 가상 학습자는 오류를 만들고 이를 통해 학습함으로써 점차적으로 지식을 얻습니다.
이 방법은 현재 상태와 이후에 이익을 증대시킬 수 있는 특성을 기반으로 후속 행동을 계산합니다.
로봇공학
로봇공학은 인간의 행동을 모방하고 특정 작업을 수행하는 휴머노이드 장치를 개발하는 데 중점을 둡니다. 로봇은 이제 어떤 상황에서는 인간의 행동을 모방할 수 있지만, 우리처럼 생각할 수도 있을까요? 인공 지능은 특정 상황에서 기계가 지적인 결정을 내릴 수 있도록 하여 이 상황에 도움이 될 수 있습니다. 이 로봇공학은 감독되는 맥락에서 학습하거나 특정 도메인의 문제를 해결할 수 있습니다.
자연어 처리
사람들은 말로 소통할 수 있지만, 이제 기계도 할 수 있습니다! NLP(자연어 처리)는 기계가 말한 대로 말과 언어를 조사하고 이해하는 프로세스입니다. 컴퓨터에 말하면 컴퓨터가 응답할 수도 있습니다. 이것들은 음성 인식, 언어 처리 생성, 자연스러운 번역 및 기타 언어 관련 NLP 하위 분야의 몇 가지 예입니다.
NLP는 이제 챗봇 및 기타 고객 지원 애플리케이션에서 상당히 선호됩니다. 이 챗봇은 텍스트 형식으로 사람들과 교류하고 ML 및 NLP를 사용하여 질문에 응답합니다. 따라서 사람과 직접 대화하지 않더라도 고객 서비스 접촉에서 개인적인 접촉을 경험할 수 있습니다.
컴퓨터 비전
온라인에는 엄청난 양의 사진이 있습니다! 셀카 시대에 사진을 찍고 공유하는 것은 그 어느 때보다 간편해졌습니다. 매일 수백만 장의 사진이 온라인에 업로드되어 보입니다. 기계는 온라인에서 제공되는 방대한 양의 이미지를 활용하기 위해 이미지를 완전히 인식하고 이해할 수 있어야 합니다. 그리고 사람들은 이를 자연스럽고 빠르게 달성할 수 있지만, 엔진은 더 어렵다고 생각합니다. 머신 비전은 이를 도울 수 있으며, 훌륭한 학습 플랫폼에서 인공 지능과 머신 러닝 교과 과정에 대한 지식을 향상시킬 수 있습니다.
AI는 머신 러닝에 의해 사진에서 데이터를 추출하는 데 사용됩니다. 이 데이터에는 비전 내부의 인식 프로세스, 다양한 사진을 분류하기 위한 이미지 특징 인식 등이 포함될 수 있습니다.
AI에는 어떤 종류가 있는가?
인공지능은 매우 높은 수준에서 크게 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
좁은 AI
오늘날 우리는 컴퓨터 내에서 제한된 수준의 AI에 둘러싸여 있습니다. 이는 명확하게 설계되지 않은 상태에서 특정 작업을 수행하도록 교육되거나 학습된 개발된 시스템입니다.
iPhone의 Siri 음성 비서의 음성 및 언어 인식 기능, 자율주행차의 기존 기술, 이전 구매 내역을 기반으로 제품을 추천하는 의사 결정 지원은 모두 이러한 형태의 인공 지능의 예입니다. 사람이 없는 이러한 시스템은 특정 작업을 하도록만 가르치거나 훈련할 수 있으므로 좁은 AI라고 합니다.
일반 AI
일반 인공지능(General AI)은 매우 독특하며 인간이 밝기에 적응하는 능력을 말합니다.
이는 경험과 전문지식에 따라 머리를 자르거나 스프레드시트를 만들거나 광범위한 주제에 대해 토론하는 등, 다양한 작업을 수행하는 방법을 학습할 수 있는 유연한 지능 측정 기준입니다.
마무리하기
과학과 신화는 모두 AI와 ML을 탄생시켰습니다. 로봇이 인간처럼 생각하고 활동을 수행할 수 있다는 주장은 수천 년 동안 제기되어 왔습니다.
머신 러닝과 인공지능 기술이 표현하는 지적 현실 역시 새로운 것이 아니다.
그러한 기술은 강력하고 잘 확립된 심리학적 개념을 기술적으로 응용한 것이라고 생각하는 것이 더 정확할 수도 있습니다.
Great Learning에서 인공지능과 머신러닝 교육과정에 대한 지식을 향상시킬 수 있습니다.
또한 참조: 인공지능 및 ML 분야의 경력; 일자리 및 기회
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