반응형 SMALL 딥러닝2 인공지능의 역사와 발전 1. 인공지능의 초기 단계 인공지능은 인간의 지능을 모방하거나 대체하기 위한 기술로서, 그 역사는 오랜 세월을 거쳐 발전해왔습니다. 인공지능의 초기 단계는 1950년대부터 시작되었으며, 앨런 튜링(Alan Turing)의 "튜링 테스트"와 같은 개념적 기초가 마련되었습니다. 그러나 당시의 컴퓨터 기술은 매우 제한적이었고, 기초적인 논리적 문제만을 다룰 수 있었습니다. 2. 기호주의 인공지능과 논리기반 시스템 1960년대부터 1980년대 초반까지는 주로 "기호주의 인공지능"과 "논리기반 시스템"이 주류를 이루었습니다. 이러한 방식은 인간의 사고 방식을 기반으로, 기호와 규칙을 사용하여 지능적인 작업을 시도하였습니다. 하지만 이러한 방식은 복잡한 문제를 다루기 어려웠고, 지능의 한계를 경험했습니다. 3. 전.. 2023. 7. 31. 딥러닝 기술과 딥러닝 모델: 인공지능의 핵심 1. 딥러닝 기술의 개요 딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 머신러닝의 하위 분야 중 하나입니다. 기존의 머신러닝 방법들과는 다르게, 딥러닝은 인공신경망을 활용하여 데이터를 학습하고 패턴을 찾아내는 기술을 지칭합니다. 이러한 딥러닝 기술은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 높은 성능을 보이면서, 인간의 지각과 의사 결정에 대한 모델링을 시도하는 인공지능의 주요 기술로 자리잡고 있습니다. 2. 딥러닝 모델의 구조 딥러닝 모델은 여러 개의 층으로 구성된 인공신경망 구조를 가지고 있습니다. 기본적으로 입력층, 은닉층, 그리고 출력층으로 이루어진 딥러닝 모델은 각 층의 뉴런들이 서로 연결되어 데이터를 처리하고, 학습을 통해 가중치와 편향을 조정하면서 문제를 해결합니다. 은닉층의 개수와 뉴런.. 2023. 7. 31. 이전 1 다음 반응형 LIST
