지난 시간에 인공지능 역사를 살펴 보면서 1950년 앨런튜링이 기계가 인간과 얼마나 비슷하게 대화 할 수 있는지를 기준으로 기계 지능을 판별하는 튜링 테스트를 제안 했다고 배웠습니다.

오늘 튜링 테스트를 다루는 것은 이 튜링 테스트가 인공지능 역사에 막대한 영향을 끼지고 인공지능 이론에서 중요한 개념이 되었기 때문입니다.

 

튜링테스트란?

튜링테스트는 질의 응답을 통해 기계가 인간 수준의 지능이 있는지 가려내는 방법입니다.

1950년 10월 튜링이 공개한 논문 <컴퓨팅 기계와 지능> 에서 처음 소개한 개념입니다.

1940년대 후반 동료와 비평가들로부터 기계는 절대 인간 지능을 흉내내지 못한다는 말을 듣게 되면서 튜링은 사람들의 의견에 의문을 가졌고 결국 논문을 통해 강한 인공지능을 판별하는 방법을 제시합니다.

논문에서 "기계가 생각할 수 있는가?" 라는 질문을 던지며 생각은 그가 만든 튜링 테스트를 통과하면 증명된다고 설명하고 있습니다.

튜링 테스트는 인간과 기계를 다른 공간에 배치하고 그들과 텍스트로 대화를 나눈 후 만약 대화를 통해 기계와 인간을 구분하지 못하면 기계가 지능을 가졌다고 판단합니다.

출처: 위키백과

 

위의 그림에서 C는 A와 B와 각각 채팅을 하게 되고 누가 컴퓨터인지 알아 맞히지 못한다고 하면 컴퓨터가 생각을 가졌다라고 정의하고 있습니다.

 

논문에는 다음과 같은 두가지 방법으로 수행방법에 대해 적어 놓고 있습니다.

첫번째 모방게임에서는 A(남자),B(여자),C(심판) 이 있고 필기를 통해서만 의사소통을 할 수 있고 A와 B에게 질문을 함으로써 어떤 참가자가 남자이고 여자인지 알아내려고 한다. 여기서 A는 잘못된 결정을 내리게 하려는 역할을 하고 B는 올바른 결정을 내리도록 돕는 역할을 한다.
"이 게임에서 기계가 A의 일부를 연기하면 어떻게 될까요?" 라고 튜링은 질문을 한다.
두번째 버젼은 기존의 모방게임테스트와 유사하게 A플레이어의 역할은 컴퓨터에 의해 수행된다. 그러나 B의 역할은 여자말고 남자에 의해 수행된다.
이 버젼에서는 A,B 모두 질문자를 속여 잘못된 결정을 내리게 하려고 한다.

 

1950년에 설계된 튜링테스트는 2014년이 되어서야 영국의 유진이라는 슈퍼컴퓨터가 처음 통과했는데요~

최근 금융권에서 AI가 확산하며 튜링테스트를 통과한 AI를 통해 판매와 고객상담등에 활용할 수 있을것으로 기대하고 있지만 일각에서는 AI가 보이스피싱등에 악용될 가능성이 있다는 우려감도 제기 되고 있습니다.

 

튜링테스트 실효성 논란

튜링테스트는 유진 구스트만의 증장 이후 실효성 논란이 끊이지 않고 있습니다. 기준점 30%는 넘겼지만 대화를 하면서 문맥과 어울리지 않는 엉뚱한 대답을 하는 경우가 많았고 종합적인 사고력이 있다고 판단하기에는 무리가 있다는 평가도 있었습니다.(우크라이나에서 온 유진이라고 설정을 해서 영어가 모국어가 아닌 10대 소년이기 때문에 대화가 엉성하더라도 심판이 넘어갈 수 있었기 때문입니다.)

단순히 대화세트를 만들고 질문에 적절하게 답변을 주는 채팅 로봇 같ㅇ느 프로그램이 포괄적인 사고를 할 수 있는 인공지능을 가졌다고 할 수 있는지에 대한 의문이 만들어 지고 있는 것입니다.

 

오늘은 이렇게 앨런 튜링이 제안한 튜링테스트에 대해 살펴 보았는데요~

인공지능 초기에는 튜링테스트를 통화하면 생각할 수 있는 기계라고 판단했지만 현재는 컴퓨터가 실제 사고력과 감정을 가진 인공지능이라고 판단 할 수 없다는 비판도 받고 있습니다. 

앞으로 인공지능은 여러 분야에서 인간의 능력을 넘어설것으로 예측되는데요~

우리 학생들도 인공지능을 하나 하나 깨우치면서 우리가 실생활에서 필요한 인공지능 모델을 만들 수 있기를 바래 봅니다.^^

 

<참고>

위키백과 외

 

[인천 서구 원당컴퓨터학원]

원당컴퓨터학원에서는?

1. 4차 산업 시대의 흐름은 컴퓨터를 얼마나 이해하느냐에 따라 삶의 질이 틀려 질 수 있다는 것을 항상 염두에 두고 있습니다.

2. 알고리즘은 프로그래밍의 근원이 되는 문제해결 능력이며, 머신러닝은 IoT등에 의해 모여진 데이터를 활용하는 기법입니다.

3. 이에 따라 초,중,고 학생들이 알기 쉽게 이해하는 인공지능 부터 알고리즘까지 학생들의 실력에 맞춰 수업을 진행중에 있습니다.

4. 현재 초등학생이 고등학생이 되는 때에는 고교학점제 도입에 따라 자신이 전공하고자 하는 특기가 크게 부각 될것입니다.

5. IT 업체중 규모가 큰 곳에서는 코딩테스트(알고리즘테스트)로 블라인드 면접을 수행하는곳이 늘고 있습니다.

6. 미래 IT를 꿈꾸는 학생들의 산실이 되기 위해 항상 최선을 다하는 원당컴퓨터학원이 되겠습니다.

 

※ 정보영재 혹은 인공지능 관련 수업에 관해 궁금하신 분은 문의(032-565-5497) 주세요.

 

 

원당컴퓨터학원 커리큘럼

- OA : 학교 수행 평가에 꼭 필요한 컴퓨터 활용능력 향상

- IT 자격증 과정 : 취업대비,대학생인증제,승진을 위한 국가공인 자격증 취득과정

- 정보영재 : 정보올림피아드 및 알고리즘 대회/소프트웨어특기자전형/디미고 특별전형 대비/코딩테스트 대비를 위한 알고리즘 과정

- 프로젝트반 : 응용프로그래밍/웹프로그래밍/앱프로그래밍 등을 통해 직접 만들어 보면서 컴퓨터 프로그래밍 이해(소프트웨어 학생부종합전형/특성화고(디미고,선린고등) 특별전형대비)

- 인공지능 : 인공지능의 이해 및 실습을 통해 빅데이터 가공(4차 산업 시대의 축이 되는 인공지능 시대를 대비)

- 일반고,과고,영재고,특성화고,컴퓨터학과(SW) 대학생을 위한 내신대비 : python,java,c++,자료구조,알고리즘,이산수학 

 

 

 

 

 

 

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  1. Favicon of https://invitetour.tistory.com BlogIcon 휴식같은 친구 2021.11.25 15:34 신고

    튜링 테스트 처음 들어봤는데 공부하고 가네요.
    감사합니다.

  2. Favicon of https://itadventure.tistory.com BlogIcon CrayFall 2021.11.25 19:19 신고

    강한 인공지늠은 아직 갈길이 먼거겠군요ㅎ.. 잘 보고 갑니다~

  3. Favicon of https://jsalang.tistory.com BlogIcon 추억거리 2021.11.25 22:38 신고

    인공지능 이 앞으로 어마어마 해지겠어요
    튜링테스트 단어 자체도 첨 듣네요. 문과인 제게는 어렵지만 조금씩 알아가네요. 사실 글을 읽어도 전문지식이 부족해서 다 이해는 못하지만 새로운 정보를 배우고 앞으로 컴퓨터가 어마어마 해지겠다라는 생각이드네요

  4. Favicon of https://arimarim.tistory.com BlogIcon 사랑스love 2021.11.25 23:13 신고

    악용만 안되면 좋을텐데
    바램일 뿐이겠죠ㅜㅜ

  5. Favicon of https://daebakstock.tistory.com BlogIcon 대박스탁 2021.11.25 23:27 신고

    튜링 테스트에 대해 자세히 알아갑니다 감사합니다

  6. Favicon of https://kbh6628.tistory.com BlogIcon 청산사랑 2021.11.26 00:29 신고

    포스팅 잘보았습니다
    모든일에 최선을 다하여
    행복의 주인공이 바로 우리 모두
    사랑하는 당신이 되시기를 소원합니다.

  7. 핑구야날자 2021.11.26 06:26

    인간 수준의 진영을 판별할 수 있다니 호기심이 가는군요

  8. Favicon of https://xuronghao.tistory.com BlogIcon 空空(공공) 2021.11.26 06:43 신고

    튜링테스트 알아 갑니다^^

  9. Favicon of https://kkabul10.tistory.com BlogIcon 푸른하늘은하수 2021.11.26 10:31 신고

    오~ 가계가 생각을 하는 사대로군요~~ 튜링테스트. 좋은 정보 잘 보고 갑니다.

출처:딥러닝교과서

인공지능을 제대로 이해하기 위해서는 인공지능의 역사를 살펴 볼 필요가 있습니다.

인공지능의 시작은 1940년대부터 시작한 것을 확인 할수가 있습니다.

요즘 같은 컴퓨터의 디지털 컴퓨터로 에니악(ENIAC)이 1946년에 개발 된것을 생각하면 인공지능의 역사는 우리가 생각하는 것 보다 훨씬 더 오래전이라는 사실을 알 수 있습니다.

 

인공지능의 탄생 : 1943년~1956년
  • 수학,철학,공학,경제 등 다양한 영역의 과학자들에게서 인공적인 두뇌의 가능성이 논의 되었고 1956년 인공지능이라는 용어가 처음 사용되며 학문 분야로 들어섰다.
  • 1950년 앨런튜링이 기계가 인간과 얼마나 비슷하게 대화 할 수 있는지를 기준으로 기계 지능을 판별하는 튜링 테스트를 제안
태동기 : 1956년~1974년
  • 1958년 프랑크 로젠블럿이 인간의 뇌신경을 묘사한 인공신경 뉴런 '퍼셉트론(Perceptron)'을 제시
  • 1965년 최초의 전문가 시스템인 DENDRAL 이 개발
첫번째 암흑기 : 1974년~1980년
  • 인공지능이 큰 기대를 가져온 것에 비해 단층 퍼셉트론 모델로 XOR 계산이 불가능하다는 한계에 부딪히며 기존 연구 프로젝트들이 취소되면서 첫번째 암흑기를 맞이하게 된다.
발전기 : 1980년~1987년
  • 단층 퍼셉트론 모델이 다층 퍼셉트론으로 컴백하면서 다층 퍼셉트론에 사용되는 역전파 알고리즘이 제안되면서 신경망의 부활로 기대를 모으게 된다.
  • 신경망을 통해 패턴인식으로 문자,영상 등의 인식에 크게 기여하게 된다.
두번째 암흑기 : 1987년 ~ 1993년
  • 다층 신경망의 제한적 기능과 느린 컴퓨터의 속도로 복잡한 계산이 필요한 신경망 연구가 정체 됨
안정기 : 1993년~2011년
  • 검색엔진을 통한 방대한 데이터 수집과 수많은 빅데이터를 분석하여 인공지능 시스템 자신 스스로 학습하는 머신러닝 형태로 진화 되면서 안정기를 맞게 된다
  • 1997년 IBM의 딥블루가 체스세계 챔피언을 이김
  • 2004년 제프리 힌튼 교수가 딥러닝 기반의 학습알고리즘(RBM) 제안 하면서 비지도 학습이 가능
  • 2011년 IBM의 왓슨이 TV퀴즈쇼에서 인간 우승자들에게 승리(사람의 질문을 이해하고 답변을 함)
부흥기 : 2011년~현재
  • 2012년 구글이 심층신경망(DNN)을 구현하여 고양이 영상인식을 성공
  • 2015년 구글이 딥러닝 라이브러리인 텐서플로를 오픈소스 라이선스로 공개

 

두번의 암흑기를 거쳐  먼 미래라고 생각했던 인공지능이 딥러닝과 함께 눈앞의 현실로 다가 왔습니다. 전문가들은 2050년이면 인간 수준의 강인공지능이 개발될것이라고 예측하고 있습니다.

앞으로 20년 내에 직업의 절반 이상을 기계가 대신 할거라고 예측을 하고 있는데 사라지는 일자리 만큼 새로운 직업이 생길 것입니다.

인공지능에 대해 희망과 불안이 공존하고 있지만 역사의 흐름을 억지로 막을 수는 없을것입니다.

우리가 미래를 대비할 수 있는 방법은 기계를 활용해서 부가가치가 높은 일을 창조하는것 또는 기계가 하지 못하는 능력을 개발하는 것이라고 생각합니다.

우리 학생들이 인공지능에 대해 정확히 이해하고 이러한 미래에 성공하는 삶이 되시길 바랍니다.

 

<참고>

딥러닝교과서, Design Futures님 블로그(https://6u2ni.tistory.com/39)

 

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1. 4차 산업 시대의 흐름은 컴퓨터를 얼마나 이해하느냐에 따라 삶의 질이 틀려 질 수 있다는 것을 항상 염두에 두고 있습니다.

2. 알고리즘은 프로그래밍의 근원이 되는 문제해결 능력이며, 머신러닝은 IoT등에 의해 모여진 데이터를 활용하는 기법입니다.

3. 이에 따라 초,중,고 학생들이 알기 쉽게 이해하는 인공지능 부터 알고리즘까지 학생들의 실력에 맞춰 수업을 진행중에 있습니다.

4. 현재 초등학생이 고등학생이 되는 때에는 고교학점제 도입에 따라 자신이 전공하고자 하는 특기가 크게 부각 될것입니다.

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  1. Favicon of https://arimarim.tistory.com BlogIcon 사랑스love 2021.11.16 12:48 신고

    사람 모습을 한 인공지능 로봇들 영화를 많이 봐서 좀 무서워요~

  2. 핑구야날자 2021.11.17 06:23

    인공지능의 역사에 대해서 제대로 알게 되었네요

  3. Favicon of http://pangyione.com/ BlogIcon 청결원 2021.11.17 07:29

    포스팅 잘 보고 가네요
    오늘도 좋은 하루 보내세요~

  4. Favicon of https://xuronghao.tistory.com BlogIcon 空空(공공) 2021.11.17 08:29 신고

    인공지능의 역사를 도표로 아주 잘 설명 되어 있고 잘 알려 주셨습니다^^

  5. Favicon of https://invitetour.tistory.com BlogIcon 휴식같은 친구 2021.11.17 10:43 신고

    인공지능의 역사가 생각보다 오래 되었네요.
    인류의 선견지명은 대단합니다.

  6. Favicon of https://jsalang.tistory.com BlogIcon 추억거리 2021.11.17 18:33 신고

    인공지능이 이제 개발된게 아니군요
    1940년대 보고 깜짝 놀랐어요
    그동안의 노력의 결과가 빛을 보기까지 많은시간과 투자였네요
    좋은정보 감사해요

지난 시간에 머신러닝과 딥러닝 그리고 인공지능의 관계에 대해서 알아 보았습니다.

머신러닝은 약인공지능에 포함되는 기술이며 인공지능을 공부하기 위해서는 머신러닝과 딥러닝에 대해서 학습을 해야 합니다.

머신러닝(Machine Learning)을 한글로 풀어 쓰면 '기계학습' 입니다.

기계학습을 위키백과에서 찾아 보면 다음과 같이 정의 되어 있습니다.

 

경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구

 

머신러닝은 스스로 규칙을 수정합니다.

먼저 알아야 할 개념은 '학습' 입니다. 머신러닝과 딥러닝에서 말하는 학습은 데이터 규칙을 컴퓨터 스스로 찾아 내는 것을 말합니다.

우리가 전통적인 프로그래밍 규칙을 이용하여 프로그램을 개발을 했었다고 하면 위의 문장을 이해하기 어려울 수가 있습니다.

전통적인 프로그래밍을 했었다면 어떤 프로그램을 만들기 위해서 실생활에 필요한 규칙들을 세분화 하고 그러한 규칙에서 조금만 벗어나도 새로운 규칙을 생성하여 모든 조건을 감안하여 프로그래밍을 해야 했던 것에 비하면 이러한 머신러닝은 데이터를 학습하여 규칙을 찾아내어 스스로 수정을 합니다.

여기서 말하는 규칙을 찾아 수정하는 과정을 '학습' 또는 '훈련' 이라고 합니다.

스팸이메일을 분류하는 과정을 살펴 보면 위와 같이 이메일 데이터를 이용하여 규칙을 사람이 체크하는 대신에 알고리즘에서 지속적으로 모니터링을 하면서 자주 나타나는 패턴을 감지하여 학습하여 데이터를 처리합니다.

이때 스팸 메일의 내용이 변경 될 수 가 있습니다. 가령 4U 가 포함된 이메일이 스팸 확률이 높아서 알고리즘에서 스팸메일 처리 하는 것을 알고 For U 라고 내용을 바꿀 수가 있는데 머신러닝이 자동으로 학습하여 스팸메일로 분류를 하게 됩니다.

 

머신러닝의 학습방법을 이해 합니다.

머신러닝은 학습방법에 따라 지도학습(supervised learning),비지도학습(unsupervised learning),강화학습(reinforcement learning) 으로 분류합니다.

 

  • 지도학습(Supervised Learning) 

입력과 타깃으로 모델을 훈련시키는 학습방법

스팸 메일을 분류할때 스팸인지 아닌지를 정답을 기록한 '훈련데이터'를 바탕으로 모델을 훈련시킨 후 이 모델은 '4U가 포함되어 있는 메일은 스팸메일' 이라는 규칙을 얻었습니다.

여기서 훈련데이터,모델 등의 용어가 새로 등장하게 되는데요.

하나씩 살펴 보겠습니다.

훈련데이터란?

위의 그림에서 보는 것과 같이 모델을 훈련시키기 위해 사용되는 데이터를 통틀어 훈련데이터라고 부릅니다. 훈련데이터에는 '입력'과 타깃(target) 으로 구성되어 있습니다.

입력은 모델이 풀어야 할 일종의 문제이며 타깃은 모델이 맞춰야 할 정답과 같은 것입니다.

즉 지도학습은 문제에 대한 답을 주는 방법으로 모델을 훈련 시키는 것입니다.

우리가 수학공부를 할때 원리를 파악하지 않고 같은 유형의 문제와 정답을 엄청 많이 외우도록 한 후에 비슷한 유형의 문제에서 정답을 유추해 내는 것과 같은 방식입니다.

모델이란?

 모델은 위의 훈련데이터를 통해서 학습되어 어떤 규칙을 찾게 되는데 이 규칙을 모델이라고 합니다. 즉 위의 예에서 '4U가 포함되어 있는 메일은 스팸메일' 이란 규칙이 모델이 되는 것입니다.

이 모델은 새로운 입력에 대한 예측을 만듭니다. 즉 '학습을 통해 예측하는 프로그램' 이라고 이해하시면 됩니다.

 

  • 비지도학습(Unsupervised Learning)

타깃이 없는 훈련데이터를 사용하는 학습방법

예를 들어 블로그 방문자에 대한 데이터가 많이 있다고 하면 비슷한 방문자들을 그룹으로 묶기 위해 군집 알고리즘을 적용하려 합니다.

하지만 방문자가 어떤 그룹에 속하는지 알고리즘에 알려 줄 수 있는 데이터 포인트가 없습니다.

그래서 알고리즘이 스스로 방문자 사이의 연결고리를 찾습니다.

40%의 방문자가 만화책을 좋아하며 저녁때 블로그를 읽는 남성이고 20%는 주말에 방문하는 공상과학을 좋아하는 젊은 사람임을 알게 될지도 모릅니다.

이러한 비지도 학습은 훈련데이터에 타깃이 없으므로 모델의 훈련결과를 평가하기 어렵다는 특징이 있습니다.

 

  • 강화학습

주어진 환경으로부터 피드백을 받아 훈련하는 학습방법

주어진 환경(Environment)에서 에이전트(agent)가 최대의 보상(reward)를 얻기 위해 최상의 정책(policy)를 학습하는 방법으로 딥마인드의 알파고와 같은 게임이나 온라인 광고 등이 있습니다.

머신러닝이 유용한 분야

  • 많은 수동 조정과 규칙이 필요한 문제
  • 해결하기 너무 어렵거나 알려진 해가 없는 문제(음성인식,얼굴인식...)
  • 변화하는 환경에 적응해야 하는 문제
  • 복잡한 문제와 대량의 데이터에서 통찰얻기

 

<참고서적>

Do it 딥러닝 입문

핸즈온 머신러닝

 

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2. 알고리즘은 프로그래밍의 근원이 되는 문제해결 능력이며, 머신러닝은 IoT등에 의해 모여진 데이터를 활용하는 기법입니다.

3. 이에 따라 초,중,고 학생들이 알기 쉽게 이해하는 인공지능 부터 알고리즘까지 학생들의 실력에 맞춰 수업을 진행중에 있습니다.

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  1. Favicon of https://jsalang.tistory.com BlogIcon 추억거리 2021.11.10 23:55 신고

    첨부터 끝까지 읽었는데 ㅎ ㅎ
    이해될듯 말듯 어렵네요
    전문적인 지식이라
    이런 프로그램으로 스팸도 거르고
    훈련되되고 제가 바로 이해했나요? ㅎ ㅎ

  2. 핑구야날자 2021.11.11 06:21

    머신러닝에 대한 개념을 좀 더 잘 이해할 수 있게 되었네요

  3. Favicon of https://xuronghao.tistory.com BlogIcon 空空(공공) 2021.11.11 07:20 신고

    머신 러닝 개념 잘 설명해 주셨네요^^

  4. Favicon of https://invitetour.tistory.com BlogIcon 휴식같은 친구 2021.11.11 15:42 신고

    컴퓨터의 학습능력은 정말 대단합니다.
    알파고의 바둑실력도 머신러닝의 힘이겠지요.

  5. Favicon of https://arimarim.tistory.com BlogIcon 사랑스love 2021.11.12 06:31 신고

    머신러닝 이라는 것도 있군요
    컴퓨터도 진짜 똑똑해야 다루겠어요
    제게는 너무 어려운 내용이네요 ㅎㅎ

  6. Favicon of http://deborah.tistory.com BlogIcon 데보라 2021.11.15 21:58

    아주 전문적 내용을 쉽게 잘 풀어 주셨어요

인공지능(Artificial Intelligence) 이란?

위키 백과에 따르면 위와 같이 정의 되어 있습니다.

인공지능은 인간의 학습능력, 추론능력,지각능력, 그외에 인공적으로 구현한 컴퓨터프로그램 또는 이를 포함한 컴퓨터 시스템

 

즉 '사람의 지능을 만들기 위한 시스템이나 프로그램' 을 의미합니다.

예를 들어 알파고(2016년 이세돌 9단과의 공개 대국에서 4승 1패로 승리)와 같이 '사람처럼 바둑을 둘 수 있게 만들어진 프로그램' 또는 음성비서 와 같이 '사람의 음성으로 질문한 것에 대한 답을 할 수 있도록 만들어진 프로그램'이 있습니다.

 

인공지능은 강 인공지능(Strong AI) 와 약 인공지능(Weak AI) 로 구분된다.

  • 강 인공지능이란?

강 인공지능은 '사람과 구분이 안 될 정도로 강한 성능을 가진 인공지능'을 의미합니다.

여기서 '사람과 구분이 안 될 정도로 강한 성능'이란 영화에 등장하는 인공지능을 떠 올리면 쉽게 상상 할 수 있습니다. 예를 들어 자신을 지키기 위해서 인류와 전쟁을 일으키게 되는 터미네이터의 스카이넷을 생각하면 되는데~

이러한 강 인공지능은 현재까지는 만들 수 있는 방법에 대해 아는 사람이 아무도 없습니다.

  • 약인공지능이란?

약 인공지능은 '특정 영역에서 작업을 수행하는 인공지능'을 의미합니다.

현재까지 발전을 거듭하고 있는 인공지능 기술은 모두 약 인공지능입니다.

앞으로 인공지능에 대해 공부를 하기 위해서 살펴 보는 영역 모두가 약 인공지능 영역으로 우리가 쉽게 볼 수 있는 운전보조,질문답변,검색 과 같은 일들과 같이 특정 영역에서 아주 뛰어난 성능을 발휘하고 있습니다.

 

머신러닝과 딥러닝 그리고 인공지능의 관계

인공지능을 공부하기 위해서는 머신러닝,딥러닝이라는 용어를 자주 접하게 됩니다.

여기서 인공지능과 머신러닝, 딥러닝이 어떻게 다른지 알아 보고 우리가 공부해야 할 과정 들을 살펴 보는 것이 중요할 것 같네요.

  • 머신러닝과 딥러닝 그리고 인공지능의 관계

위의 표에서 살펴 보듯이 머신러닝과 딥러닝은 약인공지능에 포함되는 기술이고 딥러닝은 머신러닝에 포함되는 기술입니다.

머신러닝은 알고리즘 종류에 따라 세부적으로 나눌수가 있는데 인공신경망 알고리즘을 사용하여 만든 것이 딥러닝입니다.

또한 인공신경망 알고리즘의 기본 구성 요소는 다른 머신러닝 알고리즘이 발전된 것입니다.

딥러닝을 잘 이해 하기 위해 먼저 머신러닝을 알아야 하는 이유입니다.

<참고>

위키백과,Do it 딥러닝입문

 

[인천 서구 원당컴퓨터학원]

원당컴퓨터학원에서는?

1. 4차 산업 시대의 흐름은 컴퓨터를 얼마나 이해하느냐에 따라 삶의 질이 틀려 질 수 있다는 것을 항상 염두에 두고 있습니다.

2. 알고리즘은 프로그래밍의 근원이 되는 문제해결 능력이며, 머신러닝은 IoT등에 의해 모여진 데이터를 활용하는 기법입니다.

3. 이에 따라 초,중,고 학생들이 알기 쉽게 이해하는 인공지능 부터 알고리즘까지 학생들의 실력에 맞춰 수업을 진행중에 있습니다.

4. 현재 초등학생이 고등학생이 되는 때에는 고교학점제 도입에 따라 자신이 전공하고자 하는 특기가 크게 부각 될것입니다.

5. IT 업체중 규모가 큰 곳에서는 코딩테스트(알고리즘테스트)로 블라인드 면접을 수행하는곳이 늘고 있습니다.

6. 미래 IT를 꿈꾸는 학생들의 산실이 되기 위해 항상 최선을 다하는 원당컴퓨터학원이 되겠습니다.

 

※ 정보영재 혹은 인공지능 관련 수업에 관해 궁금하신 분은 문의(032-565-5497) 주세요.

 

 

원당컴퓨터학원 커리큘럼

- OA : 학교 수행 평가에 꼭 필요한 컴퓨터 활용능력 향상

- IT 자격증 과정 : 취업대비,대학생인증제,승진을 위한 국가공인 자격증 취득과정

- 정보영재 : 정보올림피아드 및 알고리즘 대회/소프트웨어특기자전형/디미고 특별전형 대비/코딩테스트 대비를 위한 알고리즘 과정

- 프로젝트반 : 응용프로그래밍/웹프로그래밍/앱프로그래밍 등을 통해 직접 만들어 보면서 컴퓨터 프로그래밍 이해(소프트웨어 학생부종합전형/특성화고(디미고,선린고등) 특별전형대비)

- 인공지능 : 인공지능의 이해 및 실습을 통해 빅데이터 가공(4차 산업 시대의 축이 되는 인공지능 시대를 대비)

- 일반고,과고,영재고,특성화고,컴퓨터학과(SW) 대학생을 위한 내신대비 : python,java,c++,자료구조,알고리즘,이산수학 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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  1. Favicon of https://itadventure.tistory.com BlogIcon CrayFall 2021.11.05 23:13 신고

    알파고는 약 인공지능이겠군요 :)

  2. Favicon of https://lsmpkt.tistory.com BlogIcon 가족바라기 2021.11.05 23:15 신고

    인공지능에 대해 자세하게 알고 갑니다

  3. Favicon of https://kbh6628.tistory.com BlogIcon 청산사랑 2021.11.05 23:17 신고

    좋은정보 포스팅 잘보고 갑니다
    인간은 적당하게 
    아픔과 고난이 있어야 행복하다. 
    오늘도 수고 하셨습니다

  4. Favicon of http://pangyione.com/ BlogIcon 청결원 2021.11.06 06:28

    포스팅 잘 보고 가네요
    즐거운 주말 보내세요~

  5. Favicon of https://invitetour.tistory.com BlogIcon 휴식같은 친구 2021.11.06 19:02 신고

    인공지능은 대략적으로는 쉬운데 깊이 들어가면 난해해지겠네요.

  6. Favicon of https://jsalang.tistory.com BlogIcon 추억거리 2021.11.06 19:19 신고

    글로 읽으니 그나마 조금은 알듯한데 확실히 어렵긴하네요
    머신러닝 딥러닝까지
    용어가 생소해도 조금은 이해가 되네요
    남은 휴일도 즐겁게 보내세요

  7. Favicon of https://daebakstock.tistory.com BlogIcon 대박스탁 2021.11.06 20:00 신고

    좋은 포스팅 잘 읽고 갑니다
    주말은 빨리 지나가는거 같아요 남은 주말도 행복한 시간 보내세요

  8. Favicon of https://heysukim114.tistory.com BlogIcon *저녁노을* 2021.11.07 07:05 신고

    인공지능..
    잘 알고 갑니다.

  9. Favicon of http://pangyione.com/ BlogIcon 청결원 2021.11.07 07:28

    포스팅 잘 보고 가네요
    좋은 휴일 보내세요~

  10. 핑구야날자 2021.11.07 08:00

    인공지능은 앞으로도 계속 관심 있는 분야가 될 거 같아요

  11. Favicon of https://arimarim.tistory.com BlogIcon 사랑스love 2021.11.07 08:45 신고

    강 인공지능은 영화를 너무 많이 봐서 그런지 무서울거 같아요ㅜ

  12. Favicon of https://xuronghao.tistory.com BlogIcon 空空(공공) 2021.11.08 06:40 신고

    인공 지능에 대해 잘 알려 주셨습니다^^

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