kyunghoonk00k

딥러닝이란 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 기반으로 한 인공 지능 기술의 한 종류입니다. 데이터의 복잡한 패턴을 인식하여 예측, 분류, 추천 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 딥러닝 모델은 크게 두가지 종류를 발견할 수 있는데, 하나는 CNN(Convolutional Neural Network)으로 이미지 인식에 사용되고, 또 하나는 RNN(Recurrent Neural Network)으로 자연어 처리에 사용됩니다. Python을 이용하여 딥러닝 모델을 만드는 방법은 다양한 라이브러리를 사용할 수 있는데, 대표적으로 TensorFlow와 Keras, PyTorch 등이 있습니다. 간단한 예제를 통해 설명 드리겠습니다. 여기서는 Keras를 사용해 간단한 신경망 모델을..

1. 문제풀이의 개념 1) 문제풀이란 무엇인가? 2) 문제의 표현 3) 문제 표현의 예 2. 탐색에 의한 문제풀이 1) 상태공간 탐색에 의한 문제풀이 2) 탐색 방법의 종류 3. 깊이우선 탐색 및 너비우선 탐색 1) 깊이우선 탐색 2) 너비우선 탐색 4. 균일비용 탐색 1) 균일비용 탐색이란? 2) 균일비용 탐색 알고리즘 3) 균일비용 탐색 예제 주요 용어 문제풀이란 ? 인공지능에서 문제풀이란 직관적으로 단순하게 해결할 수 없는 문제에 대해 문제를 파악 하고 문제의 해에 이르는 방법을 찾아내는 일련의 과정을 의미한다. 1) 깊이우선 탐색 깊이우선 탐색(depth-first search)은 탐색 진행방향으로 계속 전진하여 목표를 탐색하는 방법이다. 이렇게 탐색하기 위해서는 가장 최근에 생성된 노드를 가장 ..

1. 지능이란 무엇인가? 1) 컴퓨터가 생각을 할 수 있을까? 2) 지능이란 무엇인가? 3) 인공지능의 접근 방향 2. 인공지능의 개념 1) 인공지능의 태동 2) 인공지능의 접근 방향 3) 인공지능 연구의 침체와 새로운 관심 3. 지능형 에이전트 1) 지능형 에이전트란? 2) 지능형 에이전트의 기본 구조 3) 지능형 에이전트의 유형 인공지능이란 ? 인공지능은 사람이 가지고 있는 고유한 능력인 지능을 컴퓨터를 통해 구현함으로써 인간의 사고과정에 대한 이해나 지능적인 도구를 만들어 내려고 하는 시도이다. 이번 강의에서는 컴퓨터를 이용한 문제풀이 방식이 지능적인 것이 되기 위해서는 어떠한 능 력을 갖추고 있어야 할지에 대한 기본적인 이해를 해 보려고 한다. 주요 용어 정리 - 1. 지능(intelligence..