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딥러닝2024.09.291. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 개요 1.1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계는 매우 밀접하다. 인공지능은 기계가 인간의 지적 능력을 모방하여 학습, 추론, 문제 해결 등의 지적 활동을 수행하는 것을 의미한다. 이 인공지능의 영역 안에 머신러닝과 딥러닝이 포함되어 있다. 머신러닝은 데이터를 활용하여 스스로 학습하고 예측하는 기술로, 알고리즘을 통해 데이터에서 패턴을 찾아내어 문제를 해결한다. 예를 들어 개와 고양이의 사진을 분류하는 데 있어 기존의 인공지능은 개와 고양이의 특성을 프로...2024.09.29
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미적분2024.09.111. 인공지능과 최적화 1.1. 인공지능에서의 최적화 인공지능에서의 최적화란 인공지능 시스템이 작업을 수행하는 과정에서 최선의 결과를 얻기 위해 매개변수를 조정하는 것을 의미한다. 인공지능 시스템은 방대한 데이터를 입력받아 처리하는데, 이 과정에서 성능 지표를 최적화하는 것이 매우 중요하다. 성능 지표는 예측 오차나 손실함수와 같은 수치로 나타나며, 이 지표가 가장 낮은 최적의 모형을 찾는 것이 최적화의 목표이다. 최적의 모형을 찾기 위해서는 모형의 매개변수를 조정해야 하는데, 이때 미분 및 편미분을 활용하는 경사하강법이 널리...2024.09.11
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이러닝 문화기술과 색채심리 족보2024.09.111. 로봇의 역사와 현재 1.1. 로봇의 어원과 정의 로봇이라는 용어는 체코어의 'Robota'에서 유래되었으며, '강제적 노동' 또는 '노예'라는 의미를 지닌다. 1920년 체코슬로바키아 작가 카렐 차페크가 희곡 '로섬의 만능 로봇(R.U.R.: Rossum's Universal Robots)'에서 처음 이 용어를 사용했다. 차페크는 이 희곡에서 기술의 발달과 인간사회의 관계에 대해 비관적인 견해를 상징적으로 표현했으며, 로봇은 노동자로서 인간의 지배를 받는 상황을 묘사했다. 이 로봇들은 노동을 통해 지능과 반항정신이 발달하여 ...2024.09.11
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모두의 인공지능2024.09.131. 인공지능의 개념 1.1. 지능이란 무엇인가 지능이란 무엇인가는 대단히 복잡한 주제이다. 지능은 추론, 문제 해결, 학습, 지각, 언어 이해 등의 능력을 포함하는 상위 정신 과정이다. 인간 지능은 이러한 다양한 능력의 복합체로 이루어져 있으며, 그 구체적인 정의와 평가 기준에 대해서는 학자들 사이에서 여전히 논란이 있다. 개는 문제를 해결하고 새로운 기술을 습득할 수 있으므로 지능이 있다고 볼 수 있다. 그러나 돌과 같이 환경과 단순히 반응하기만 하는 무기물은 지능이 없다고 할 수 있다. 따라서 지능의 유무를 판단하는 기준은...2024.09.13
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"4차 산업혁명 AI 드론 연구2024.09.241. 4차 산업혁명과 생산관리 1.1. 4차 산업혁명의 개념 4차 산업혁명은 인공지능, 빅데이터, 사물 인터넷, 3D 프린팅, 로봇, 공유경제, 드론, 자율주행차 등의 첨단 기술들이 혁신적으로 발전하면서 일어나는 산업과 사회의 큰 변화를 의미한다. 이러한 기술들은 기존의 산업과 생활 방식을 완전히 바꾸어 놓으며, 인류사회 전반에 걸쳐 패러다임 전환을 이끌어내고 있다. 4차 산업혁명의 핵심은 인간과 기계의 융합으로, 사물인터넷과 인공지능 등의 기술이 인간의 삶과 일에 적극적으로 개입하여 생산성과 효율성을 높이는 것이다. 과거 산...2024.09.24
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"4차 산업혁명 AI 드론 무인 배송 연구2024.09.241. 4차 산업혁명 시대의 생산관리 1.1. 4차 산업혁명의 주요 기술 1.1.1. 인공지능 인공지능은 인간의 사고, 학습 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술이다. 즉 인간의 지능을 따라하는 컴퓨터 프로그램이라고 할 수 있다. 과거의 프로그램들은 인간이 만든 것이기 때문에 인간이 통제할 수 있었지만, 인공지능은 개발자가 명령한 작업만 수행하는 것이 아니라 데이터를 모아 스스로 학습할 수 있다는 점에서 우려의 대상이 되고 있다. 이를 가능하게 한 기술이 바로 '딥 러닝(deep learning)'이다. 딥 러닝은 인간의 ...2024.09.24
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딥페이크 자료조사2024.09.301. 4차 산업혁명과 인공지능 1.1. 4차 산업혁명의 개요 4차 산업혁명은 정보통신기술(ICT)의 융합으로 나타나는 차세대 산업 혁명을 의미한다. 18세기 증기기관의 발명과 기계화로 형성된 1차 산업혁명, 19세기 전기 동력의 발전을 통해 대량생산이 가능해진 2차 산업혁명, IT 정보기술 · 컴퓨터 정보화 · 자동화 생산의 3차 산업혁명을 넘어, 로봇과 인공지능(AI)의 개발을 통하여 현실과 가상을 결합하고 사물을 자동적 · 지능적으로 제어할 수 있도록 하는 산업구조의 변화를 의미한다. 즉, 4차 산업혁명은 사물인터넷, 클라우드...2024.09.30
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김대식의 인간대 기계2024.09.211. 인간과 기계의 공존 1.1. 인공지능의 발전과 도전 1.1.1. 역사적 배경 인공지능의 역사적 배경은 1950년대 앨런 튜링의 논문 '계산 기계와 지능'에서 시작된다. 튜링은 기계가 인간처럼 생각할 수 있는지에 대한 질문을 던졌으며, 이를 테스트하기 위한 튜링 테스트를 제안했다. 이후 수십 년간 인공지능 연구는 꾸준히 진행되었지만, 초기의 기대와 달리 큰 성과를 거두지는 못했다. 그러나 21세기에 들어서면서 컴퓨팅 파워의 비약적인 발전과 빅데이터의 등장으로 인공지능은 급속도로 발전하기 시작했다. 특히, 딥러닝 기술의 발...2024.09.21
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미적분2024.10.141. 인공지능과 최적화 1.1. 인공지능의 딥러닝과 경사하강법 인공지능의 딥러닝에는 '경사하강법'이 이용된다. 경사하강법은 인공지능이 빅데이터를 학습하는 방법으로, 손실함수를 미분하여 기울기의 절댓값이 작아지는 방향으로 그 지점을 옮겨 손실함수의 최솟값을 구하는 기법이다. 인공지능에서 사용하는 함수는 파라미터가 많기 때문에 매우 복잡하므로, 주로 '편미분'을 사용한다. 편미분은 변수 각각의 기울기를 계산하여 방향이 있는 기울기 벡터를 얻는 것이다. 기울기 벡터의 크기가 클수록 기울기 값이 크며, 이는 최솟값에 가까움을 의미한다...2024.10.14
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센서공학2024.10.311. 센서의 이해와 응용 1.1. 개념 및 정의 센서(sensor)는 측정 대상물로부터 물리량을 검출하고, 검출된 물리량을 전기적인 신호로 변환시켜주는 소자이다. 센서는 여러 가지 기능으로 나뉠 수 있는데, 물체 유무 감지, 위치, 변위, 각도, 변형, 크기, 압력, 중량 등 용도에 따라 분류된다. 이처럼 사용되는 물리량도 전류, 전압, 커패시턴스, 인덕턴스, 저항, 전자유도, 자기, 공기압, 빛 등 다양하다. 결론적으로 센서 기술은 대상물로부터 감지하고 측정하여 측정량을 여러 가지 신호로 변환하기 때문에, 계측공학에서 중요하게 ...2024.10.31
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