목차
목차
1. 서론
2. 본론
1) 약한 인공지능과 강한 인공지능
2) 기계학습의 개념과 특징
3) 딥러닝 알고리즘의 개념과 특징
4) 인공지능 활용사례
3. 결론
4. 출처 및 참고문헌
1. 서론
2. 본론
1) 약한 인공지능과 강한 인공지능
2) 기계학습의 개념과 특징
3) 딥러닝 알고리즘의 개념과 특징
4) 인공지능 활용사례
3. 결론
4. 출처 및 참고문헌
본문내용
하였다. 모든 경우의 수를 트리 형태로 만들어 이길 수 있는 방향으로 끌고 가는 것이다. 그러나 바둑은 경우의 수가 엄청나게 많아 트리 형태를 만드는 것 자체가 시간이 오래 걸리는데, 알파고는 딥러닝을 통해 그러한 계산 없이 상황에 맞추어 자신과 상대의 승률을 예측하는 방식을 통해 대국하였다. 이외에 인공지능이 활용되는 분야로 자율주행 자동차, 인공지능 로봇을 들 수 있다. 자동차나 로봇 안에 탑재된 인공지능이 상황에 따라 스스로 판단하여 어떤 행위를 하는 것이다.
3. 결론
우리 사회에 딥러닝이라는 용어를 각인시켰던 구글의 알파고 프로젝트 이후 인공지능은 빠른 속도로 발전하여 우리 생활의 상당 부분을 차지하고 있다. 지금은 문제 해결에 도움을 주는 정도의 약한 인공지능이 주를 이루고 있지만, 기술이 점차 발전하면 자발적인 사고를 할 수 있는 강한 인공지능이 등장하게 될 것이다. 인간이 컴퓨터가 학습하기 위한 데이터를 일일이 제공하여야 했던 기계학습의 한계를 넘어서기 위해 인간의 신경망을 본뜬 딥러닝 기술이 등장하고 발전한 것처럼, 그때에는 또 다른 기술이 등장하고 발전해 있으리라 생각한다.
4. 출처 및 참고문헌
김소라 (2016.03.09). 딥러닝 위력… 알파고, 프로기사 직관까지 갖췄다. 서울신문, 출처: https://www.seoul.co.kr/news/newsView.php?id=20160310002004
두산백과 두피디아 [발행년불명]. 인공지능. 두산백과
서울대학교 AI연구원 [발행년불명]. 약인공지능과 강인공지능. AI용어사전
채반석 (2016.03.17). 인공지능. 용어로 보는 IT
3. 결론
우리 사회에 딥러닝이라는 용어를 각인시켰던 구글의 알파고 프로젝트 이후 인공지능은 빠른 속도로 발전하여 우리 생활의 상당 부분을 차지하고 있다. 지금은 문제 해결에 도움을 주는 정도의 약한 인공지능이 주를 이루고 있지만, 기술이 점차 발전하면 자발적인 사고를 할 수 있는 강한 인공지능이 등장하게 될 것이다. 인간이 컴퓨터가 학습하기 위한 데이터를 일일이 제공하여야 했던 기계학습의 한계를 넘어서기 위해 인간의 신경망을 본뜬 딥러닝 기술이 등장하고 발전한 것처럼, 그때에는 또 다른 기술이 등장하고 발전해 있으리라 생각한다.
4. 출처 및 참고문헌
김소라 (2016.03.09). 딥러닝 위력… 알파고, 프로기사 직관까지 갖췄다. 서울신문, 출처: https://www.seoul.co.kr/news/newsView.php?id=20160310002004
두산백과 두피디아 [발행년불명]. 인공지능. 두산백과
서울대학교 AI연구원 [발행년불명]. 약인공지능과 강인공지능. AI용어사전
채반석 (2016.03.17). 인공지능. 용어로 보는 IT
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