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경사하강법과 딥러닝2024.11.251. 딥러닝 모델링 성능 향상 기법 1.1. 연속형 모델 손실함수 1.1.1. 손실함수 손실함수는 신경망 모델의 예측값과 실제값 간의 오차를 정량화하는 척도이다. 이는 신경망 모델의 성능을 평가하고 학습을 진행하는 데 필수적인 요소이다. 적절한 손실함수를 선택하는 것은 모델 성능 향상을 위해 매우 중요하다. 연속형 모델의 경우, 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)가 가장 일반적으로 사용되는 손실함수이다. MSE는 예측값과 실제값의 차이를 제곱하여 평균한 값으로, 모델의 예측 정확도를 최대화하도록 학습을...2024.11.25
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모두의 인공지능2024.11.091. 지능과 인공지능 1.1. 지능의 정의 지능이란 추론, 합리적인 생각, 판단, 의견을 내릴 수 있는 능력을 말한다. 지능의 정의는 오랫동안 학자들 사이에서 논의되어왔지만, 그 개념을 명확히 규정하기는 쉽지 않다. 지능은 매우 복잡하고 다양한 요소들로 구성된 개념이기 때문이다. 대표적인 지능의 정의를 살펴보면, 지능은 "새로운 상황에 적응하고 문제를 해결할 수 있는 능력"이라고 볼 수 있다. 이러한 능력에는 학습, 추론, 지각, 이해 등의 인지 능력이 포함된다. 또한 지능은 환경에 대한 적응력과 반응 능력을 포함하며, 창의성...2024.11.09
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사물인터넷 이해2024.12.141. 신기술 개요 1.1. 딥러닝(Deep Learning) 1.1.1. 딥러닝의 개념과 의미 딥러닝은 스스로 학습하는 컴퓨터로 컴퓨터가 사람처럼 스스로 학습·추론·소통할 수 있는 인공지능 기술을 의미한다. 딥러닝은 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술로, 많은 데이터를 분류하고 같은 집합들끼리 묶어 상하의 관계를 파악하는 기술이다. 딥러닝 기술을 적용하면 사람이 어떤 정보를 받아들일 때 거대한 뉴런 네트워크가 가동되어 인지·판단하는 것과 같이 컴퓨터가 스스로 인지·추론·판단할 수 있게 된다. 1942년 미국 의...2024.12.14
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인공지능 대학원 전공 면접 준비자료2024.10.141. AI 개념 및 기술 1.1. 인공지능, 기계학습, 딥러닝의 정의 및 특성 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 "기계가 인간 지능을 모방하는 능력"을 의미한다. 인간의 사고, 학습, 문제 해결 등의 지적 능력을 컴퓨터 프로그램으로 구현하여 다양한 분야에 활용하는 기술이다. 인공지능의 궁극적인 목표는 인간과 유사한 지적 능력을 가진 시스템을 개발하는 것이다. 인공지능 기술은 최근 급속도로 발전하고 있으며, 음성인식, 자연어처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 기계학습(Machine ...2024.10.14
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프랙탈 자연2025.04.011. 서론 1.1. 프랙탈의 정의와 특성 프랙탈은 작은 구조가 전체와 비슷한 형태로 끝없이 되풀이 되는 구조이다. 프랙탈은 비규칙적, 비대칭적 구조를 가질 수 있으며 규칙성/비규칙성, 단순성/복잡성, 다양성/일관성들의 대조적인 특성들이 상호보완적으로 공존한다. 또한 프랙탈은 자기유사성 혹은 자기 불변성을 가진다. 우주는 곧 자연이고 자연은 곧 인간이다. 빅뱅으로 탄생된 우주에서 볼 수 있는 프랙탈은 자연과 밀접한 관계가 있다. 우리는 우주의 일부이며, 프랙탈을 통해 우주, 자연, 그리고 우리 자신을 이해할 수 있다. 우주 속의...2025.04.01
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기하 의학 탐구2024.10.201. 프랙탈과 자연에서의 응용 1.1. 동기 및 목적 프랙탈이 기하학적인 구조와 연관도 있고 현대물리와 수학에서 빼놓을 수 없는 개념이다. 그만큼 중요한 만큼 한번쯤은 탐구해볼 가치를 느끼고 탐구를 하게 되었다"프랙탈은 자기유사성이라는 특성을 지닌 복잡한 기하학적 구조를 말한다. 프랙탈은 자연계에서 자주 발견되며, 그 구조는 수학적 원리를 통해 설명될 수 있다. 이 보고서에서는 프랙탈의 정의와 특징, 그리고 자연에서의 응용 사례를 살펴봄으로써 프랙탈이 자연의 복잡성을 이해하는 데 중요한 수학적 도구라는 것을 보여주고자 한다. 1....2024.10.20
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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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모두의인공지능2024.10.011. 인공지능의 개요 1.1. 지능의 정의 지능이란 추론, 합리적인 생각, 판단, 의견 등을 포함하는 개념이다. 지능은 사물을 이해하고 학습하며 문제를 해결할 수 있는 능력을 의미한다. 인간은 일반적으로 지능이 있는 대표적인 생물체로 여겨지지만, 개나 고양이와 같은 다른 동물들 또한 어느 정도의 지능을 가지고 있다고 볼 수 있다. 그렇다면 과연 인공물인 기계나 로봇도 지능을 가진다고 볼 수 있을까? 이에 대한 논의가 오랫동안 이어져왔다. 일반적으로 지능을 판단하는 기준으로 제시되는 것이 바로 튜링 테스트이다. 튜링 테스트는 기계...2024.10.01
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모두의 인공지능2024.11.031. 인공지능의 개념과 역사 1.1. 지능과 인공지능의 정의 지능이란 추론, 합리적인 생각, 판단, 의견을 내리는 능력을 말한다. 사람은 당연히 지능을 가지고 있지만, 개나 돌과 같은 다른 대상들에게서도 지능의 흔적을 찾을 수 있다. 예를 들어 개는 자극에 반응하고 감정을 표현하는 등 지능의 기초적인 요소를 갖추고 있지만, 돌과 같은 무생물은 어떠한 지적 활동도 할 수 없다. 인공지능은 사람에 의해 만들어진 지능을 말한다. 즉, 사람이 컴퓨터나 로봇과 같은 기계에 지능을 부여하여 만든 것이다. 단순한 인공물부터 복잡한 지적 활동...2024.11.03
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머신러닝2024.11.081. 머신러닝 (Machine Learning) 개요 1.1. 머신러닝의 정의와 역사 머신러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습 능력을 부여하는 연구 분야이다. 이 기술은 컴퓨터 게임 및 인공 지능 분야의 개척자이자 미국 IBM 직원인 Arthur Samuel이 1959년에 최초로 사용한 용어이다. 사무엘은 이를 "명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습 능력을 부여하는 연구 분야"로 정의했다. 기계 학습 연구는 인공 지능, 통계 및 최적화 연구와 밀접한 관련이 있어 종종 구분하기 어려울 정도로 그 분야들이 서...2024.11.08
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