모두를 위한 AI특강 #1회차
- AI의 시작: 탄생과 역사
- 미래를 알고 싶어하는 모든 생명체의 속성, 욕구(?)
- AI(Artificial Intelligence): 예측하려는 인간의 본능을 기술로 구현
- 앨런 튜링(Alan Mathison Turing) 하면 왠지 사과부터 생각나는.. :)
> 튜링테스트(이미테이션 게임= 아! 그래서 영화 이름이!) VS 중국어 방(반론)
- AI 발전: 규칙 기반 -> 학습기반-> 딥러닝
- 규칙기반: IF-THEN
- 문제점: 규칙 외의 것이 들어오면 문제가 생김 - 학습기반:
- 모델 = 머신러닝의 결과물
- features가 너무 중요해 -> 정확도에 큰 영향
- 머신러닝: 피쳐는 내가, 모델은 컴퓨터가
- 문제점: 피처 선정이 잘못될 수 있다/ label을 사람이 해야 한다.
- 딥러닝:
- features도 모델도 컴퓨터가, 인간이 찾지 못한 것을 찾기도 함.
- AI 적용: 실제 사례로 본 AI
(참고:https://teachablemachine.withgoogle.com/train)
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이 문제에 관하여(모두를 위한 AI특강 #1회차), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://velog.io/@erdosnumber0/모두를-위한-AI특강-1회차저자 귀속: 원작자 정보가 원작자 URL에 포함되어 있으며 저작권은 원작자 소유입니다.
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