인공지능(AI)은 기계가 인간과 유사한 지능을 갖추고, 학습, 추론, 문제 해결 등을 수행할 수 있는 기술입니다. 1950년대부터 시작된 AI 연구는 초기에는 단순한 알고리즘과 패턴 인식에 초점을 맞췄지만, 시간이 지남에 따라 더 복잡하고 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다. 자연어 처리의 개념과 발전 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인공지능의 한 분야로, 기계가 인간의 언어를 이해하고 … Read more
인공지능(AI) 기술의 눈이라고 불리는 ‘사물 인식 기술’은 컴퓨터가 카메라로 캡처한 이미지나 비디오를 분석하여 사물을 인식하고 이해하는 기술입니다. 이 기술은 딥러닝과 같은 기계 학습 알고리즘을 기반으로 하며, 실시간 객체 감지, 패턴 인식, 이미지 분석 등 다양한 분야에서 응용되고 있습니다. 사물 인식 기술이란 무엇인가? AI 인식 기술의 기본 원리 AI 인식 기술의 핵심은 ‘학습’입니다. 대량의 이미지 데이터를 … Read more
강화 학습 강화 학습은 기계 학습의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동을 스스로 학습하는 알고리즘입니다. 이러한 방법은 명확한 레이블된 데이터 없이 학습하는 데에 적용되며, 주로 의사 결정 문제나 시뮬레이션 기반의 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 강화 학습의 핵심 개념 에이전트와 환경 에이전트(Agent) 의사 결정을 내리고 행동하는 주체. 환경(Environment) 에이전트가 상호작용하는 공간 또는 상황. 상태(State)와 … Read more
AI를 개발하기 위한 도구와 환경은 매우 다양합니다. 각 도구와 라이브러리는 데이터 처리, 모델 개발, 학습, 배포 등의 다양한 단계에서 사용됩니다. 이글에서는 AI의 개발 도구와 환경에 대한 내용을 다뤄보겠습니다. 데이터 처리와 시각화 Pandas 데이터 조작 및 전처리를 위한 Python 라이브러리입니다. 데이터프레임을 통해 데이터를 로드하고 조작하며, 결측치 처리, 데이터 그룹화, 병합, 필터링 등을 수행합니다. NumPy 고성능 수치 … Read more
AI를 위한 프로그래밍 언어 선택은 다양한 요소를 고려해야 합니다. 이 언어들은 각각의 특성과 용도에 따라 다르며, 다음은 몇 가지 주요 언어들의 특징에 대한 보다 자세한 설명입니다. Python Python은 데이터 과학 및 AI 분야에서 매우 인기 있는 언어입니다. 그 이유는 다음과 같습니다. Pytho의 특징 라이브러리와 프레임워크 TensorFlow, PyTorch, Keras: 딥러닝 모델을 구축하고 학습시키는 데 사용됩니다. Scikit-learn: 머신러닝 … Read more
21세기의 기술혁신은 인공지능(AI)과 머신러닝의 발전으로 큰 폭으로 발전하고 있습니다. 이러한 기술의 진보는 우리의 일상과 사회 전반에 혁명을 가져다주고 있지만, 이와 동시에 엄청난 윤리적 고민을 야기하고 있습니다. AI의 발전은 우리의 삶을 편리하게 만들어주지만, 데이터 사용, 프라이버시, 차별, 안전 등의 윤리적 문제들을 끌어올립니다. 윤리적 고민 AI의 윤리적 고민은 다양한 측면에서 발생합니다. 그중에서도 가장 중요한 부분은 다음과 같습니다. … Read more
AI에 관해 글을 통해 계속해서 알아보고 있는데요. 오늘은 각 분야에서 AI가 어떻게 적용되어 활용되고 있는지 조금 더 자세하게 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 의료 분야 의료 분야에서 AI의 활용 사례는 다양한데요, 몇 가지 예시를 들어보겠습니다. 의료 영상 분석 의료 영상 (X-ray, MRI, CT 등)을 분석하여 종양이나 병변을 탐지하는데 AI가 활용됩니다. 딥 러닝 알고리즘이 흉부 X-ray에서 양성 … Read more
AI와 산업 혁명: 4차 산업혁명의 핵심 인공지능(AI)은 현재 산업 혁명의 핵심 기술 중 하나로 자리 잡고 있습니다. 4차 산업혁명은 디지털화, 자동화, 연결성, 지능화라는 네 가지 핵심 개념을 중심으로 현재 산업과 경제적 풍경을 혁신하고 있습니다. 그리고 AI는 이러한 산업 혁명을 이끌고 변화시키는 주요 기술 중 하나로 인정받고 있습니다. AI의 역할과 중요성 데이터 기반 의사 결정과 예측 … Read more
데이터의 역할과 중요성 데이터: AI의 핵심 기반 데이터는 인공지능(AI)의 핵심 기반 요소입니다. AI 모델은 데이터를 기반으로 학습하고 패턴을 식별하여 작동합니다. 데이터의 양과 품질은 AI 모델의 성능과 결과에 큰 영향을 미칩니다. AI는 주어진 데이터를 바탕으로 학습하고, 이를 통해 판단과 예측을 수행합니다. 이 과정에서 충분하고 다양한 데이터가 필요합니다. 예를 들어, 의료 분야에서 AI가 질병을 진단하는 경우, 수많은 환자 데이터가 모델의 … Read more
머신 러닝 : 데이터 기반 학습으로 새로운 차원의 문제 해결 머신러닝은 AI의 중추적인 기술 중 하나로, 데이터를 활용하여 패턴을 파악하고 학습하는 과정입니다. 이를 통해 기계는 문제를 해결하고 예측을 수행하며, 사용자의 요구에 맞게 적응할 수 있습니다. 머신 러닝의 주요 개념 데이터 (Data) 머신 러닝은 데이터가 필요합니다. 이 데이터는 입력(input)과 원하는 결과인 출력(output)으로 구성되며, 이 데이터를 이용해 … Read more
