AI-POT 2급 자격증 공부(챕터 1 : 인공지능의 기원)
참고한 유튜브 영상 : https://youtu.be/maSvsZr4q0U?si=8Leul-x290ii9CEV
챕터 1 : 인공지능의 기원
1. 인공지능의 핵심 능력
- 학습(Learing) : 데이터로부터 패턴을 찾아내는 학습 능력
- 추론(Reasoning) : 정보를 분석하고 논리적 결론을 도출하는 능력
- 적응(Adaptation) : 새로운 상황에 맞춰 행동을 조정하는 능력
- 인식(Recongnition): 다양한 입력을 감지하고 이해하는 능력
- 생성(Generation) : 새로운 출력을 만들어내는 능력
- 통합(Integrration) : 여러 능력을 결합하여 복잡한 작업을 수행하는 능력
2. 튜링테스트
- 1950년 앨런 튜링이 제안한 테스트
- 기계와 인간을 구별할 수 없다면 그 기계는 '생각할 수 있다'라고 판단하는 테스트이다.
2-1. 튜링테스트의 구조
- 심문관 : 응답을 평가하는 심문관
- 기계 참가자 : 인간의 응답을 모방하려는 기계
- 인간 참가자 : 심문관을 설득하려는 인간
3. 인공지능의 구분
- 약한 AI : 특정 작업
- 강한 AI : 인간 수준의 지능
- 초인공지능 : 인간 지능을 초월
4. 인공지능 활용 사례
- 의료, 금융, 교통/운송, 제조, 서비스, 교육
> 각 파트별 사례를 읽어보고 오답 판단
5. 인공지능 3대 구성요소
- 컴퓨팅 파워 : 복잡한 계산을 위한 하드웨어 성능(GPU, 반도체, 데이터 센터 등)
- 알고리즘 : 데이터를 처리하고 학습하는 방법론
- 데이터 : AI 시스템 학습의 근간
6. 인공지능 핵심기술 벤다이어그램
- 인공지능(AI, Artificial Intelligence) : 사고나 학습 등 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술
> 머신러닝(ML, Machine Learning) : 컴퓨터가 스스로 학습하여 인공지능의 성능을 향상시키는 기술 및 방법
> 딥러닝(DL, Depp Learning) : 인간의 뉴런과 비슷한 인공신경망 방식으로 정보를 처리
> 생성형 AI(Generative AI) : 딥러닝 기술을 활용하여 새로운 콘텐츠를 생성해내는 AI
섹션 2 : 인공지능의 주요 패러다임
1) 규칙 기반 시스템
① IF-THEN 규칙 : "만약 A 라면 B를 수행해라" 간단한 조건-행동구조 (단순 규칙-엘리베이터)
② 전문가 시스템 : 특정 분야 전문가의 지식 규칙 형태로 코드화
- 지식 베이스 : 전문가의 지식과 경험을 저장
- 추론 엔진 : 지식을 활용해 문제를 해결하는 메커니즘
③ 주요 사례 : MYCIN(의료진단), DENDRAL(화학구조분석), PROSPECTOR(지질탐사)
2) 데이터 기반 학습 시스템
- 지도학습
- 비지도학습
- 준지도 학습
3) 환경 상호작용 기반 시스템
- 보상체계 : 에이전트의 행동에 따라 긍정적 또는 부정적 피드백 제공
- 정책최적화 : 보상을 최대화하는 최적의 행동 전략(정책) 학습
- 주요 알고리즘 : Q-learning, SARSA, PPO, A3C
챕터 3 : 다양한 산업 분야의 인공지능 활용 사례
- 금융
- 의료
- 제조업
- 소매/유통
1) 인공지능의 근본적 한계
- 데이터 의존성
- 불확실성 처리
- 일반화 능력
- 인과관계 추론