분류 전체보기20 인공지능 (AI)의 역사와 발전 인공지능 (AI)은 오늘날 우리 생활의 많은 부분에 영향을 미치는 기술로, 이는 과학자들과 연구자들이 수십 년 동안 지속적으로 AI를 연구하고 발전시킨 결과입니다. AI의 역사를 이해하는 것은 현재의 AI 기술이 어떻게 이루어졌는지, 그리고 미래의 AI가 어떤 모습일지 이해하는 데 도움이 될 것입니다. AI의 역사는 1950년대로 거슬러 올라갑니다. 이 시기에는 AI의 개념이 처음 제안되었으며, 초기 AI 연구는 기본적인 논리 연산과 문제 해결 알고리즘, 그리고 간단한 학습 모델을 중심으로 진행되었습니다. 1956년에는 '다트머스 회의'가 열렸는데, 이는 AI라는 용어가 처음으로 사용되고, AI를 별도의 학문 분야로 인정하는 데 중요한 역할을 했습니다. 그 다음의 몇십 년 동안, AI는 여러 가지 형태로.. 2023. 6. 5. 인공지능(AI)의 학습 방법: 지도학습, 비지도학습, 강화학습 인공지능(AI)은 기계 학습(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)과 같은 기술에 의존하여 기계가 인간과 같이 학습하고 문제를 해결할 수 있게 만듭니다. AI는 일반적으로 세 가지 주요 학습 방법을 사용합니다: 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 그리고 강화학습(Reinforcement Learning). 지도학습 (Supervised Learning) 지도학습은 AI가 레이블된 데이터를 통해 학습하는 방법입니다. 여기서 '레이블'이라는 것은 각 데이터에 붙여진 태그 혹은 정답을 의미합니다. 예를 들어, 이미지 분류 작업에서 각 이미지에 해당 이미지의 내용을 나타내는 레이블(예: "고양이", "개" 등)이 붙어.. 2023. 6. 4. 인공지능의 도전과 한계: 현대 AI가 직면한 난관들 인공지능이 우리의 생활을 혁신적으로 변화시키고 있지만, 그 발전과 확장성에는 여전히 많은 도전과 한계들이 존재합니다. 이 글에서는 현대 AI가 직면하고 있는 주요 도전과 한계에 대해 설명하겠습니다. 첫 번째 도전은 '데이터 의존성'입니다. 대부분의 현대 AI 시스템은 대량의 데이터에 의존하며, 품질 높은 학습 데이터를 수집하고 처리하는 것이 중요한 과제입니다. 그러나 항상 충분하고 고품질의 데이터를 확보하는 것은 쉽지 않습니다. 특히 개인정보 보호와 관련된 문제가 복잡해짐에 따라, 데이터 수집은 점점 더 어려운 작업이 되고 있습니다. 두 번째 도전은 '일반화의 문제'입니다. AI가 새로운 상황이나 데이터에 대해 적절하게 반응하도록 하는 것은 여전히 어려운 문제입니다. AI 모델은 훈련 데이터에 잘 맞는 .. 2023. 6. 4. 이전 1 2 3 4 ··· 7 다음