Part 1 AI의 기본
Chapter 01 AI란 무엇인가?
‘지능’이란 무엇을 의미하는 것일까?
‘컴퓨터가 스스로 생각한다는 것’은 무엇을 의미하는가?
AI는 이미 알고 있는 지식을 바탕으로 추측합니다.
사전 정보에 없는 빵이 나타난다면?
중요한 점은 정확히 목적을 달성했는지 여부입니다.
Chapter 02 우리 주변에 존재하는 AI
추천 문구 기능도 AI의 일종입니다.
AI는 작은 목적을 달성하기 위한 복합체입니다.
AI의 실체는 단순한 ‘프로그램’입니다.
이것도 AI일까?
Chapter 03 AI가 잘하는 일과 못하는 일
AI가 잘하는 일은 ‘분류’입니다.
AI가 잘 못하는 일은 창조적인 일입니다.
AI는 정확한 정답을 알지 못합니다.
Chapter 04 AI의 역사는 언제부터일까?
돌고 도는 AI 열풍
대화할 수 있는 컴퓨터 ‘ELIZA(엘리자’
대화형 컴퓨터의 성능을 측정하는 ‘튜링 테스트’
제2차 인공지능 열풍 전문가 시스템
현재의 AI
Chapter 05 AI는 무엇을 하는 것일까?
AI의 실체는 무엇일까?
어째서 머신러닝을 사용할까?
Chapter 06 머신러닝이란 무엇인가?
머신러닝은 구체적으로 무엇을 의미할까?
머신러닝의 종류와 그 내용
[지도형 머신러닝]의 개요
[지도형 머신러닝]의 구체적인 예시
[비지도형 머신러닝]의 개요
[비지도형 머신러닝]의 구체적인 예시
[강화 학습]의 개요
[강화 학습]의 구체적인 예시
성능이 좋은 AI와 안 좋은 AI의 판별법
지도형 머신러닝의 성능 평가 방법
머신러닝의 용도
Chapter 07 딥러닝이란 무엇인가?
딥러닝은 머신러닝의 한 방법입니다.
딥러닝은 몇 단계로 검증을 시행합니다.
딥러닝의 기원은 ‘퍼셉트론(Perceptron’
조건을 변경하는 요소 ‘바이어스’
퍼셉트론의 층을 늘려보자.
‘활성
