1-1_인공지능과_머신러닝_딥러닝_김정원.md

1.1 인공지능과 머신러닝, 딥러닝

인공지능이란

인공지능

사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술

인공지능의 역사

인공지능 태동기

• 1943 : 워렌 매컬러&월터 피츠, 최초로 뇌의 뉴런 개념 발표
• 1950 : 앨런 튜링, 튜링 테스트(인공지능 테스트)
• 1956 : 다트머스 AI 컨퍼런스

인공지능 황금기

• 1957 : 프랑크 로젠블라트, 퍼셉트론
• 1957 : 데이비드 허블&토르스텐 비셀, 고양이로 시각 피질에 있는 뉴런 연구

첫 번째 AI 겨울

• 1974~1980 : 컴퓨터 성능 한계

두 번째 AI 붐

• 1980~1987 : 전문가 시스템 등장

두 번째 AI 겨울

• 1987~1993 : 전문가 시스템 실패

이후 (현대)

• 1998 : LeNet-5
• 2012 : AlexNet
• 2015 : 텐서플로
• 2016 : 알파고

강인공지능 (or 인공일반지능)

• 영화 속 인공지능
• 사람과 구분하기 어려운 지능을 가진 컴퓨터 시스템

약인공지능

• 현실 속 인공지능
• 특정 분야에서 사람을 돕는 보조 역할만 가능
• 음성 비서, 자율 주행 자동차, 음악 추천, 기계 번역, 알파고 등

머신러닝이란

머신러닝

• 자동으로 데이터에서 규칙으로 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야
• 통계학에서 유래된 머신러닝 알고리즘 多 (ex. 통계 SW인 R 내에 머신러닝 알고리즘 구현됨)
• 최근 경험 바탕으로 발전 (ex. 라이브러리 사이킷런)

사이킷런

• 대표적인 머신러닝 라이브러리
• 파이썬 API 활용 (파이썬은 배우기 쉬워 접근성 용이)
• 머신러닝 라이브러리에 포함된 알고리즘은 안정적이며 성능이 검증됨
• 폐쇄적인 머신러닝 분야에 오픈소스 라이브러리로 등장 -> 머신러닝 분야 폭발적 성장

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새로운 이술&기술은 직접 코드로 구현 및 통용되어야 그 가치를 입증할 수 있음 (특히 딥러닝 분야에서 그러함)

딥러닝이란

인공 신경망을 기반으로 한 방법들

딥러닝 역사

• 1998 : 얀 르쿤, 신경망 모델 생성(손글씨 인식) ⇒ LeNet-5 (최초의 합성곱 신경망)
• 2012 : 제프리 힌턴, 이미지 분류 대회 ImageNet에서 AlexNet(합성곱 신경망)으로 압도적 성능으로 우승 ⇒ 이미지 분류 작업에 합성공 신경망 널리 사용
• 2016 : 이세돌-알파고 대국

인공신경망 성능 향상 원동력

1. 복잡한 알고리즘을 훈련할 수 있는 풍부한 데이터
2. 컴퓨터 성능 향상
3. 혁신적인 알고리즘 개발