반응형 딥러닝8 강화 학습으로 혁신하는 AI: 게임 인공지능과 로봇 제어의 미래 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능의 중요한 분야 중 하나로, 주어진 환경에서 에이전트(Agent)가 목표를 달성하기 위해 어떤 행동을 취해야 하는지 배우는 과정입니다. 이 학습 방법은 에이전트가 시도와 오류를 반복하며 보상(Reward)과 벌칙(Penalty)을 통해 최적의 행동 전략을 찾아가는 원리로 작동합니다. 강화 학습은 게임 인공지능, 로봇 제어, 자율 주행 자동차 등 다양한 실제 응용 사례에 사용됩니다. 이제 강화 학습의 기본 개념과 다양한 응용 사례에 대해 자세히 설명해 드리겠습니다. 강화 학습의 기본 개념을 이해하기 위해서는 몇 가지 주요 용어를 알아야 합니다. 첫째, 에이전트(Agent)입니다. 에이전트는 환경(Environment) 속에서 행동(Act.. 2024. 6. 5. 인공지능의 기원과 발전 과정: AI의 과거, 현재, 미래 인공지능(AI)의 역사는 1950년대 초로 거슬러 올라가며, 과학자와 철학자들이 인간의 사고를 모방할 수 있는 기계를 만들고자 하는 꿈을 꾸면서 시작되었습니다. 이 초기의 노력은 오늘날 우리가 알고 있는 인공지능의 기초를 다졌습니다. 인공지능의 기원부터 현재까지의 발전 과정을 살펴보는 것은 우리가 이 기술의 중요성과 잠재력을 이해하는 데 중요한 도움이 됩니다. 인공지능의 기원은 앨런 튜링(Alan Turing)이라는 영국 수학자의 연구에서 시작됩니다. 1950년, 튜링은 "Computing Machinery and Intelligence"라는 논문을 발표하며 튜링 테스트를 소개했습니다. 튜링 테스트는 기계가 인간과 구별되지 않는 대화를 할 수 있는지 여부를 판단하는 테스트로, 이것은 현대 인공지능 연구의.. 2024. 6. 3. AI가 예술을 재정의하다: 음악, 미술, 문학에 미치는 인공지능의 영향 인공지능은 오늘날 우리 삶의 다양한 측면에 깊이 스며들고 있으며, 그 중 예술 분야에서도 혁신적인 변화를 일으키고 있습니다. 음악, 미술, 문학 등 예술의 여러 장르에서 인공지능은 창작의 도구로서, 또는 창작 파트너로서 활발히 활용되고 있습니다. 이제 인공지능이 어떻게 예술에 영향을 미치고 있는지 자세히 알아보겠습니다. 먼저, 음악 분야에서의 인공지능을 살펴보겠습니다. 인공지능은 음악 작곡과 연주에서 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 예를 들어, 오픈AI의 GPT-4와 같은 언어 모델이 음악 작곡에도 사용될 수 있습니다. 이러한 모델은 방대한 양의 음악 데이터를 학습하여 새로운 곡을 작곡할 수 있습니다. 예를 들어, 몇몇 작곡 프로그램은 인공지능을 이용해 다양한 장르의 음악을 즉석에서 만들어낼 수 있습니.. 2024. 6. 2. 자연어 처리(NLP)의 현재와 미래: 발전 역사와 혁신적 변화 예측 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야입니다. 이 기술은 우리가 일상에서 사용하는 다양한 언어를 컴퓨터가 해석하고, 분석하고, 이해할 수 있도록 돕습니다. 오늘은 자연어 처리 기술이 어떻게 발전해 왔으며, 앞으로 어떤 변화를 가져올지에 대해 자세히 알아보겠습니다. 자연어 처리는 오랫동안 연구되어 온 분야입니다. 초기의 자연어 처리 기술은 주로 규칙 기반 접근 방식에 의존했습니다. 이는 언어의 문법 규칙을 컴퓨터 프로그램으로 작성하여 텍스트를 분석하는 방식입니다. 예를 들어, 문장의 구조를 분석하고, 동사, 명사, 형용사 등을 식별하는 규칙을 만들었습니다. 하지만 이 방식은 언어의 다양성과 복잡성.. 2024. 6. 1. 딥러닝과 기계 학습의 차이점: 인공지능을 이해하는 핵심 개념 기계 학습과 딥러닝은 인공지능의 두 가지 핵심 요소로, 많은 사람들이 이 두 개념을 혼동하곤 합니다. 하지만 이 둘은 서로 다르며, 각각의 특성과 활용 방법이 다릅니다. 오늘은 기계 학습과 딥러닝의 기본 개념, 차이점, 그리고 이들이 인공지능 시스템에 어떻게 적용되는지에 대해 자세히 알아보겠습니다. 기계 학습(Machine Learning)은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이도 학습하고 예측할 수 있도록 하는 기술입니다. 기계 학습 알고리즘은 데이터를 이용하여 패턴을 찾고, 그 패턴을 기반으로 미래의 데이터를 예측하거나 분류하는 작업을 수행합니다. 이 과정은 크게 세 가지 단계로 나눌 수 있습니다: 데이터 수집, 데이터 학습, 그리고 예측. 첫 번째 단계인 데이터 수집에서는 알고리즘이 학습할 수 있는 데.. 2024. 5. 31. 머신러닝/딥러닝 강의 입문 - 기본 용어 해설 모든 배움이 그렇지만 처음엔 기본적인 개념을 이해하는 것이 가장 힘들다. 그나마 학교 다닐 때 개론 성적이 상대적으로 좋았던 이유는 처음 접하는 학문은 무조건 개념 이해부터 초점에 맞춰 접근하기 때문이었던 것 같다. 개념 이해가 되기 위해서는 그것을 상대방에게 전달해주거나, 상대방의 전달 내용을 이해할 수 있을 정도의 어휘, 즉 그들만이 알아듣는 전문 용어에 대한 숙지가 필수다. 이번 강의에서는 머신러닝의 기본적인 용어에 대해 중점적으로 다루고 있다. "요즘은 자막 시대"라는 말이 있는 것처럼 그냥 듣고만 있으면 잠이 오는 강의인데 받아쓰기를 하며 강의를 듣고, 받아쓴 내용을 다시 정리하면서 또 한번 듣다보니 머리 속에 정리가 좀 더 차곡차곡되는 느낌이다. [강의 영상] [받아쓰기 내용] 머신러닝의 기본.. 2023. 9. 2. 이전 1 2 다음 반응형
