[인공지능] 1장 Introduction

0. 인공지능 과목의 목표

  (1) 딥러닝의 기본 개념

  (2) PyTorch를 사용한 딥러닝 배우기.(PyTorch: 기계학습을 위한 라이브러리)

1. Intelligence란?(6)

  - Reasoning: 로직을 통해 결론을 도출하는 것.

  - Learning: 스스로 학습하는 것.

  - Language communication: 언어로 소통하는 것.(ex. 챗선생)

  - Planning: 과정의 계획을 최적으로 세우는 것

  - Decision making: 결론을 확정 짓는 것.

  - Pattern recognition: 보거나 들은 것을 분류하는 것. 등등

2. 인공 지능 응용 분야(6)

: Image Processing, Speech/Natural Language Processing, Big Data, Security, Arts, Finance...

3. 인공지능 역사

: (1943) "A logical calculus of the ideas immanenet in nervous activity"

: (1956) "artificial linteligence" 용어 사용

: Kowledge-based systems - 지식을 데이터화해 로직을 거쳐 결과를 얻

: (1980) Muli-layer perceptron

: (2006) Deep learning

4. 목적

: 입력에 매칭되는 출력을 얻기 위한 함수 f(x)를 찾는 것. -> 입출력은 정해져있고 그 사이의 함수를 찾는 것!!

5. 입출력

  - input: 특징(크기, 색, 강도...)

  - output: Classes, 소리, 이미지, 단어...