01. 인공지능 및 파이썬 1장

 

1. 인공지능 - 머신러닝 - 딥러닝의 개념. 개요. 관계

사람	인공지능
'지능', 지적 작업에 필요한 능력이 있음.  ex) 길가에 떨어진 돈을 보고 좋아한다(떨어진 돈이 지폐인지 아닌지를 구분하는 지적작업을 활용)	사람이 가진 '지적 능력' 지능을 기계가 가진 것. ex) Google 음성인식 기술, 무인자동차, 물건 및 감정 인식

인공지능을 만드는 방법 중 하나는 머신러닝이 있으며 그 외 전통적인 방법(머신러닝 방식이 아닌) 등 다양하다.

전통적 방식	머신러닝
ex) 자동문의 경우 사람이나 물체가 센서 근처에 다가가면 문이 열리도록 하는 알고리즘과 프로그램을 작성해서 시스템에 도입	ex) 자동문이 언제 열릴지 센서가 닿는 종류, 시간 등 다양한 변수 요건들을 스스로 학습하여 문제를 해결하는 것 ==> 머신러닝이란 이러한 문제 해결을 위해 '데이터'를 기반으로 규칙, 분류, 학습하여 최적의 결정을 내리는 학습 방식을 의미. 또한 데이터의 연속된 학습으로 다양한 변형과 기존 프로그램을 통해 또 다른 프로그램을 만드는 것이 가능.

딥러닝 또한 인공지능을 만드는 방법 중 하나. 딥러닝 또한 머신러닝처럼 데이터를 이용해 스스로 학습하기에 딥러닝은 머신러닝의 일부에 포함되지만 머신러닝이 딥러닝이라고는 할 수 없으며, 머신러닝이 인공지능을 만들 때 사용하는 일부 방법 중 하나가 딥러닝이다.