인공지능（AI） 개요
2024-10-12 14:20:32 130 0 신고 0
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이 마인드맵은 '인공지능(AI) 개요'에 대한 내용을 담고 있습니다. 인공지능은 기계가 인간의 지능을 모방하는 기술로, 계산능력의 시뮬레이션과 학습 및 결정력을 포함합니다. 초기 단계에서는 튜링 테스트와 같은 실험이 있었으며, 전문가 시스템과 지식 공학을 거쳐 딥러닝과 빅데이터가 주도하는 현재에 이르렀습니다. 미래에는 인간-기계 통합과 AI 기술의 보급이 예상됩니다. 핵심 기술로는 머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 지식 그래프가 있으며, 윤리적 문제와 사회적 영향도 함께 고려됩니다.
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개요/내용
人工智能의 정의와 발전
정의 해석
기계가 인간의 지능을 모방하는 기술
계산능력 시뮬레이션
학습과 결정력
자동화와 지능의 차이점
개발 과정
발달기: 튜링 테스트와 초기 시도
그림 테스트의 의미
초기 AI 프로젝트의 탐사
개발 기간: 전문가 시스템과 지식 공학
전문가 시스템의 응용 사례
지식공학의 기술 돌파
프로스펙트 기간: 심층 학습과 빅 데이터 주도
딥러닝 기술의 등장
빅데이터가 AI에 미치는 추진 역할
미래 전망
인간-기계 통합의 새로운 단계
사람과 기계가 협력하여 일하는 모델
인간과 AI의 경계가 모호해짐
AI기술의 보급과 민간화
AI기술의 비용 감소
AI 응용의 광범위한 퍼지기
인공지능의 핵심 기술
머신러닝
습득 학습
분류와 회귀 문제
데이터셋과 라벨의 역할
무감독 학습
군집 분석과 이상 탐지
데이터 차원 축소와 특징 추출
강화 학습
에이전트가 환경과 상호작용함
보상 메커니즘과 전략 최적화
자연어 처리
텍스트 이해와 생성
의미 분석과 감정 인식
텍스트 요약과 창작
음성 인식과 합성
음성 신호 처리
음성을 텍스트로 변환
컴퓨터 비전
이미지 인식과 분류
특징 추출 및 매칭
딥러닝 이미지 인식에 적용
목표 감지 및 추적
동적 장면에서의 목표 인식
다중 목표 추적 기술
지식 그래프
지식 표현 및 구축
실체 관계 추출
지식 베이스의 구축 및 유지 보수
지식 추론과 질문 답변
그래프 기반의 추론 방법
지능적 질문 답변 시스템의 구현
인공지능의 윤리와 사회적 영향
윤리적 문제
개인 정보 보호
데이터 수집 및 사용의 한계
개인 정보 유출 위험 및 방지
책임 할당
AI의 의사결정에 대한 책임 주체
오류 결정에 대한 책임 추적
알고리즘 편견
알고리즘 차별 인식 및 정정
공정성과 다양성의 균형
사회적 영향
취업 구조 변화
전통직업의 대체와 사라짐
새로운 직업의 창출과 수요
경제 모드 변화
디지털 경제와 AI 산업의 등장
AI가 주도하는 산업 확장과 전환
법률과 정책 조정
AI 관련 법률의 제정 및 개선
정책이 AI 발전에 대한 안내와 지원
문화 관념 변화
AI와 인간 관계의 재위치
AI시대의 문화 혁신과 발전
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