1일차

2025.04.14

 

01.오리엔테이션 및 인공지능 개요

 

인공지능 (Artificial Intelligence, AI)

- 지능 : 문제를 해결할 수 있는 능력

- 지능작업 : 학습, 추론, 지각(시각, 청각), 자연언어의 이해 능력 등

- 인공지능 : 인간의 지능 작업을 기계 등에 인공적으로 시연(구현)한 것

 

인공지능 발달 과정

 

머신러닝

- 인공지능의 한 연구 분야로 컴퓨터가 명시적으로 프로그램되지 않고도 학습할 수 있도록 하는 연구 분야

 

머신러닝 vs 컴퓨터 프로그래밍

 

딥러닝

- 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용/기능을 요약하여 알고리즘으로 사용하는 머신러닝의 한 분야

 

머신러닝과 딥러닝의 차이

 

인공지능이 풀고자 하는 문제들

- 수치예측 : 내일 이 종목의 가격은?

- 분류 :  이 이미지는 어떤 숫자일까?

- 검출 및 감지 : 사진 중에 사람 얼굴은?

- 생성 : 이 글을 내 목소리로 읽어주세요

- 추천 : 내가 좋아할만한  영화 추천해줄래?

- 제어(강화학습) : 이 상황에서 뭘 해야하지?

- 유형화(클러스터링) : 서비스를 이용하는 고객들은 어떤 유형이 있을까?

 

인공지능 용어 관계도

 

머신러닝은 학습 방식에 따라 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 구분함

 

지도학습 장단점

장점

- 보다 정확한 학습을 할 수 있음

단점

- 사용할 수 있는 데이터에 한계가 있음

- 데이터를 생서하는데 비용이 많이 듬

 

주어진 입력, 출력 쌍들을 매핑해 주는 함수를 학습

 

분류 개념이해

정담이 주어진 상태에서 학습하는 알고리즘을 의미함

- 수많은 기린과 고양이의 사진을 주고

- 각 사진이 기린인지 고양인지 하나하나 답을 알려준 후

- 어떤 사진을 주었을 때 기린인지 고양인지 알아맞힐 수 있도록 하는 것

 

회귀 개념이해

정답이 주어진 상태에서 학습하는 알고리즘을 의미함

- 시험 공부에 투자한 시간(X)에 따라

- 예상되는 기말고사 점수(Y: 0~100 사이의 연속적인 값)을 추측하는 모델

 

예측선 그리기

습득한 데이터(키와 몸무게 데이터 : 그래프상의 점들)가 많을 수록 더욱 정교한 예측선을 그릴 수 있음

 

회귀를 사용한 예측값 찾기

- 공부시간과 점수 데이터에 따른 각 점에서 가장 오차가 적은 공통선을 찾게되면 원하는 예측 값을 예상할 수 있음

 

비지도 학습

- 입력만 있고 출력은 없는 상태에서 이뤄지는 학습

- 아래 F(X) = X를 만족시키는 함수 F를 학습

 

단점

- 지도학습에 비해 어려움

 

군집화 개념이해

정답이 주어져 있지 않은 데이터의 특성을 학습하여 스스로 패턴을 파악하는 것임

- 기린과 고양이가 섞여 있는 이미지 데이터를 입력

- 주어진 이미지 데이터의 특성을 스스로 파악하여 학습

- 데이터 특성 별 군집화

 

비지도학습 방식

- GAN (Generative Adversarial Networks)

- Generative : 그럴듯한 가짜를 만들어 내는 생성모델

- Adversarial : 두 개의 모델을 적대적으로 경쟁시키며 발전시킨다는 것

- Network : 이 모델이 인공신경망 또는 딥러닝으로 만들어짐

 

GAN 활용분야 : 이미지 트랜스레이션

- 두 이미지를 인공지능 기술을 통해 합성, 한 이미지에서는 패턴을 추출하고 다른 한 이미지에서는 이미지의 형상을 추출 후 합성하여 새로운 이미지를 생성함

 

강화학습 개념이해

보상과 벌칙을 통해 어떤 행동을 해야 하는지 배우는 학습

- 레이블이 되어 있는 데이터가 필요 없다는 점에서 비지도학습과 비슷하지만

- 환경으로부터 보상과 벌칙이 주어져야 한다는 점에서 큰 차이점이 있음

 

강화학습 발전과정

- 딥마인드에서 만든 신경망

- 데임 화면만 보고 게임을 학습하는 신경망

- DQN으로 아타리 2600용 비디오 게임 49개를 학습시킨 결과, 모두 잘 학습하여 플레이 함

- 그 중 29개는 사람의 평균 기록보다 높은 점수를 보임

 

인터프리터 vs 컴파일러 언어

 

인터프리터 언어

- 작성한 문장의 결과를 바로 확인할 수 있어 배우기 쉽고 간단

- 명령을 잘못 입력해도 바로 수행 가능

- 한 문장씩 처리하기 때문에 속도 느림

- R, Python, PHP

 

컴파일언어

- 컴파일 과정이 오래 걸릴 수 있으나 이후에는 실행이 빠름

- JAVA, C / C++

 

 

파이썬 특징

- 문법이 배우기 쉽고 영어 구문과 유사하여 빠르게 배울 수 있음

- 풍부한 라이브러리가 제공되는 오픈소스로 개발 생산성이 매우 높음

- 다양한 플랫폼(UNIX, Windows 및 Macintosh)에서 사용 가능

- 2.x와 3.x 두 가지 버전 존재하나 서로 호환이 안됨

 

파이썬 설치