반응형 AI개발5 09. 감성 vs 이성적 판단 인공지능을 이끈 양대 축은 전문가 시스템과 머신러닝입니다. 1990년대 초반까지는 인공지능 분야를 인간의 이성적인 판단 과정을 흉내 낸 전문가 시스템이 이끌었기에 인공지능을 ‘아티피셜 인텔리전스(Artificial Intelligence)’라고 불렀습니다. 그러나 현재는 인간의 이성적 판단이 아니라 감성적 판단을 흉내 내는 시스템인 머신러닝이 인공지능을 주도하고 있습니다. 수많은 인간의 감성적 판단 경험에서 확률적으로 가장 좋은 결론을 도출하는 것입니다. 아무 이유 없이 어떤 사람이 매우 좋거나 매우 싫다면, 이는 아마 살면서 그 사람과 비슷한 사람에게 느낀 감정에 기인할 것입니다. A에게 긍정적인 감정을 느낀 경험이 있다면 A와 비슷한 사람에게도 긍정적인 감정을 갖고, B에게 부정적인 감정을 느낀 경험.. 2022. 9. 28. 00. <청소년을 위한 이것이 인공지능이다> 연재 예고 십 대들이 꼭 알아야 할 AI(인공지능)의 모든 것! 인공지능의 개념과 사례, 미래 직업까지 똑똑하게 미래를 준비할 청소년을 위한 책! “인공지능 기술을 활용하여 미래의 주역이 되자” 전작 《이것이 인공지능이다》를 통해 인공지능을 활용하는 위치에 있는 기존 기성세대에게 전달하였던 내용을 미래 세대에게 쉽게 전달할 수 있도록 청소년판으로 출간하였다. 본문의 내용을 인공지능 CEO가 들려주는 5문 5답으로 시작해, 인공지능 시장에 대한 전반적인 궁금증을 저자의 목소리를 통해 들으며 시작한다. Part1에서는 인공지능은 무엇인지에 대한 기본적인 정보 제공이 주를 이룬다. 20세기 말에 등장한 인공지능과 그 이후의 변화, 우리 삶 안에서 빅데이터와 올데이터가 필요한 이유에 대해 친절히 설명한다. 이어서 Part.. 2022. 9. 16. 05. 머신러닝 강화 학습 예시 _탁구, 팬케이크, 벽돌깨기 탁구, 팬케이크, 벽돌 깨기 머신러닝 강화학습은 학습에 ‘보상(Reward)’을 이용합니다. 사리사욕이 없는 인공지능을 대상으로 보상을 통해 학습시킨다는 말이 쉽게 이해되지 않을 것입니다. 인공지능에게 제공하는 보상은 사람의 기준과는 차이가 있습니다. 여기서는 인공지능에게 ‘탁구’, ‘팬케이크 뒤집기’, ‘벽돌 깨기’를 학습시키는 사례를 이용해 강화학습에 대해 알아보겠습니다. 머신러닝을 활용하기 전, 탁구를 하는 로봇을 만들기 위해서는 모든 경우의 수에 대한 움직임을 명확하게 프로그램으로 작성해야만 했습니다. ‘공이 어떤 각도에서 어떤 속도로 올 때는 로봇이 어떻게 팔을 움직여 어떤 속도로 공을 치라.’는 식으로 말이죠. 하지만 이를 프로그래밍하는 것은 거의 불가능에 가까웠습니다. 탁구를 하면서 발생할 .. 2022. 7. 14. 10. AI 기술 실전 훈련을 위한 무료 시설 (마지막 회) 실전 훈련을 위한 무료 시설 정보통신산업진흥원에서는 AI개발 역량을 훈련할 수 있도록 지원하는 ICT 이노베이션스퀘어(www.ictinnovation.kr)를 전국 5개 지역(수도권, 동남권, 동북권, 충청권, 호남권)에 운영하고 있다. ICT 이노베이션스퀘어는 AI 관련 교육과 훈련을 지원하기 위한 공간이다. AI 관련 소프트웨어 개발 및 테스트를 위해 서버, 고성능 PC, 개발 및 네트워킹을 할 수 있는 공간을 무료로 지원하고 있다. 기술 멘토와 창업 멘토도 운영하고 있어 AI 기술을 활용한 서비스를 개발하고 창업하는 데 어려움이 있으면 전문가의 도움을 받을 수 있으며 사회의 다양한 문제 해결을 주제로 실전 역량을 강화할 수 있도록 지원하는 훈련 프로그램도 운영하고 있다. 특히 지역의 특화 산업과 연.. 2022. 7. 6. 00. <노코딩 AI> 연재 예고 딩 없이 AI 만들기 AI 전문가는 누구인가? AI 인력 수요가 많다 보니 높은 연봉을 주지 않으면 AI 전문가를 채용할 수 없다. 어렵게 AI 전문가를 채용해도 산업현장 지식이 없어 바로 산업 현장의 문제를 해결하는 데 어려움이 있다. 산업 분야에 AI 기술을 적용하는 가장 좋은 방법은 현장 지식이 있는 재직자들이 코딩을 배우는 것이다. 그러나 문과생과 산업계 재직자들은 생리적으로 코딩을 배우는 것을 어려워한다. 코딩에 대한 흥미도 없고 자신의 현재 전공 및 직무와 관련된 지식을 학습하는데도 시간이 빠듯하기 때문이다. 저자는 이 책에서 글로벌 리서치 기관의 분석 자료를 근거로 AI 프로젝트를 수행한 기업 대부분이 실패한 원인을 내부인력의 AI 기술 역량 부족으로 밝히고 있다. 재직자들이 AI 기술 역량.. 2022. 6. 23. 이전 1 다음 반응형
