인공 지능 (AI)이란 무엇입니까? 초보자를위한 간단한 설명
일반적으로 AI로 알려진 인공 지능은 인간처럼 생각하고 행동하도록 프로그래밍 된 기계의 인간 지능의 시뮬레이션을 나타냅니다. AI는 핵심적으로 컴퓨터가 학습, 문제 해결, 인식 및 자연 언어 이해와 같은 인간 지능이 필요한 작업을 수행 할 수 있도록하는 것입니다.
초보자에게는 AI를 기계를 더 똑똑하고 자율적으로 만드는 방법으로 생각하십시오. AI 시스템은 특정 작업을 수행하도록 명시 적으로 프로그래밍하는 대신 데이터로부터 배우고 새로운 정보에 적응하며 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있습니다. 배우고 적응하는이 능력은 AI를 기존 소프트웨어와 차별화하는 것입니다.
AI에는 여러 가지 유형이 있지만 주요 범주는 다음과 같습니다.
- 좁거나 약한 AI :이 시스템은 과거 구매 또는 체스 연주를 기반으로하는 제품을 추천하는 것과 같은 특정 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 그들은 제한된 맥락에서 작동하며 사전 정의 된 범위를 벗어난 일반적인 추론이나 생각할 수 없습니다.
- 일반 또는 강력한 AI :이 유형의 AI는 인간의 것과 비슷한 수준에서 광범위한 작업에서 지능을 이해하고 배우고 적용 할 수 있습니다. 이것은 AI 연구의 목표이지만 아직 그러한 시스템은 존재하지 않습니다.
- 감독 된 AI : 원하는 출력이 알려진 라벨이 붙은 데이터에 대해 훈련 된 AI 시스템. 시스템은 예를 통해 배우고 새로운 데이터를 기반으로 예측 또는 결정을 내릴 수 있습니다.
- 감독되지 않은 AI :이 시스템은 특정 지침이나 라벨이 붙은 출력없이 데이터에서 패턴과 관계를 찾으려고합니다. 클러스터링, 치수 감소 및 데이터에서 기본 구조를 식별 해야하는 기타 작업에 사용됩니다.
본질적으로 AI는 지능적인 작업을 수행 할 수있는 기계를 만드는 것을 목표로하지만이 분야는 광대하며 다양한 접근 방식과 기술을 포함합니다.
초보자가 알아야 할 AI의 실제 응용 프로그램은 무엇입니까?
AI는 일상 생활의 여러 측면의 일부가되었으며 초보자가 알아야 할 수많은 응용 프로그램이 있습니다.
- 가상 어시스턴트 : Amazon의 Alexa, Google Assistant 및 Apple의 Siri와 같은 장치는 AI를 사용하여 음성 명령을 이해하고 응답합니다. 알림 설정, 음악 재생 또는 질문에 답하는 등의 작업을 수행 할 수 있으며 사용자가 더 편리하게 생활 할 수 있습니다.
- 권장 시스템 : Netflix, Amazon 및 Spotify와 같은 온라인 플랫폼은 AI를 사용하여 사용자 행동 및 선호도를 분석하여 영화, 제품 또는 음악을 추천합니다. 이는 콘텐츠 및 제안을 개인화하여 사용자 경험을 향상시킵니다.
- 건강 관리 : AI는 의료 진단, 약물 발견 및 환자 모니터링에 사용됩니다. 예를 들어, AI 알고리즘은 의료 이미지를 분석하여 어떤 경우에는 인간 의사보다 암과 같은 질병을 더 정확하고 빠르게 탐지 할 수 있습니다.
- 자율 주행 차량 : 자율 주행 자동차는 AI를 사용하여 센서와 카메라의 데이터를 처리하여 도로를 안전하게 탐색합니다. Tesla 및 Waymo와 같은 회사는이 기술 개발의 최전선에 있습니다.
- 금융 서비스 : AI는 사기 탐지, 신용 점수 및 알고리즘 거래에 사용됩니다. 은행과 금융 기관은 AI를 사용하여 거래를 분석하고 의심스러운 활동을 실시간으로 표시합니다.
- Smart Homes : AI를 통해 장치는 탑승자의 행동 및 선호도에서 배울 수 있으며 조명, 온도 및 보안 설정을 조정하여 편안함과 에너지 효율을 최적화합니다.
이 예는 AI가 이미 일상 생활에 이미 통합되어 다양한 부문에서 효율성, 개인화 및 의사 결정을 개선하는 방법을 보여줍니다.
AI는 기존 컴퓨터 프로그래밍과 어떻게 다릅니 까?
AI와 전통적인 컴퓨터 프로그래밍의 근본적인 차이점은 작업을 처리하고 결정을 내리는 방법에 있습니다.
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명시 적 대 암시 적 지시 :
- 전통적인 프로그래밍 : 전통적인 프로그래밍에서 프로그래머는 컴퓨터가 따라야 할 명시적인 지침을 작성합니다. 예를 들어, 숫자 목록을 정렬하려면 특정 알고리즘을 작성하여 그렇게합니다.
- AI : 대조적으로, AI 시스템에는 데이터와 목표가 제공되지만 해당 목표를 달성하기위한 특정 단계는 아닙니다. 그들은 작업을 수행하는 가장 좋은 방법을 결정하기 위해 데이터에서 배웁니다. 예를 들어, 기계 학습 모델은 정렬 된 목록의 예를 표시 한 다음 패턴을 파악하여 숫자를 정렬하는 법을 배울 수 있습니다.
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학습 및 적응 :
- 전통적인 프로그래밍 : 전통적인 프로그램은 새로운 데이터에 적응하거나 배우지 않습니다. 일단 작성되면, 프로그래머가 업데이트하지 않으면 코드는 정적으로 유지됩니다.
- AI : AI 시스템은 새로운 데이터를 통해 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 적응 능력은 AI가 환경이나 데이터가 자주 변경되는 작업에 특히 유용하게 만듭니다.
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복잡성 처리 :
- 전통적인 프로그래밍 : 전통적인 프로그램은 복잡하고 역동적이거나 모호한 작업으로 어려움을 겪을 수 있습니다. 자세한 단계별 지침이 필요하므로 복잡한 문제를 해결하기가 어려울 수 있습니다.
- AI : AI는 복잡성과 모호성을 처리하는 데 탁월합니다. 이미지에서 얼굴을 인식하거나 자연어 이해와 같은 전통적인 프로그래밍이 실패 할 수있는 상황에서 패턴을 식별하고 결정을 내릴 수 있습니다.
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의사 결정 :
- 전통적인 프로그래밍 : 전통적인 프로그램의 결정은 사전 정의 된 규칙과 논리를 기반으로합니다. 이러한 규칙에 적용되지 않는 상황이 발생하면 프로그램이 실패 할 수 있습니다.
- AI : AI 시스템은 학습 된 패턴과 확률에 따라 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터에 대한 이해를 사용하여 명시 적으로 프로그래밍되지 않은 상황을 처리 할 수 있습니다.
요약하면, 기존 프로그래밍은 명시적인 지침 및 정적 코드에 의존하지만 AI는 데이터 및 학습 알고리즘을 활용하여 결정을 내리고 결정을 내리므로 복잡하고 역동적 인 작업에 더 적합합니다.
AI에 대한 자세한 내용은 초보자 친화적 인 리소스를 추천 할 수 있습니까?
AI의 세계로 뛰어 들기를 원하는 초보자들에게는 다음은 견고한 기초를 제공 할 수있는 몇 가지 권장 리소스가 있습니다.
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온라인 과정 :
- COURSERA- Andrew NG의 "AI AIVENE" :이 과정은 비 기술적 학습자를 위해 설계되었으며 AI, 응용 프로그램 및 사회에 미치는 영향에 대한 광범위한 개요를 제공합니다.
- EDX- IBM의 "인공 지능 (AI) 소개" :이 과정은 기계 학습, 신경망 및 자연어 처리를 포함한 AI의 기본 사항을 다룹니다.
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책 :
- Prateek Joshi의 "Python을 사용한 인공 지능" :이 책은 AI 개념에 대한 훌륭한 소개와 Python을 사용하여이를 구현하는 방법입니다.
- Max Tegmark의 "Life 3.0 : 인공 지능 시대에 인간이되는" :이 책은 AI에 대한 더 넓은 관점을 제공하여 사회와 미래에 대한 잠재적 영향을 논의합니다.
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웹 사이트 및 블로그 :
- 데이터 과학을 향해 :이 중간 간행물은 AI 및 기계 학습에 관한 풍부한 기사를 제공하며, 그 중 다수는 초보자에게 적합합니다.
- AI For Good : AI가 글로벌 과제를 해결하는 데 사용되는 방법을 보여주는 플랫폼으로 AI 응용 프로그램에 대한 실제 컨텍스트를 제공합니다.
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YouTube 채널 :
- 3BLUE1BROWN (Grant Sanderson) : 복잡한 주제에 대한 애니메이션 설명으로 유명한이 채널에는 교육적이고 매력적인 신경망에 대한 시리즈가 있습니다.
- Siraj Raval : 종종 초보자를 대상으로하는 다양한 AI 및 기계 학습 튜토리얼을 제공합니다.
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팟 캐스트 :
- Lex Fridman Podcast : AI 연구원 및 실무자와의 심층 인터뷰를 통해 AI의 최신 개발 및 향후 방향에 대한 통찰력을 제공합니다.
- NVIDIA의 AI 팟 캐스트 : 기술 세부 사항에서 산업 응용 프로그램에 이르기까지 광범위한 AI 주제를 다루므로 초보자가 액세스 할 수 있습니다.
이러한 자원은이 흥미로운 분야의 기술적, 사회적 측면을 다루는 AI에 대해 더 많이 배우는 데 관심이있는 사람에게 포괄적 인 출발점을 제공해야합니다.
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