기계 지능에는 무엇이 포함되나요?

기계 지능의 의미는 다음과 같습니다. 1. 기계 학습의 일종의 차별적이고 생성적인 사고인 뇌 인식의 기초 2. 마주친 그래픽 등을 인식하여 판단을 내리는 기계 인식 및 패턴 인식 , 로봇이 자연어를 직접 이해할 수 있게 하는 자연어 처리 및 이해는 진정한 인간-기계 의사소통을 구현하는 기반이다. 4. 지식공학은 대규모 데이터에서 지식을 표현하고 획득하며 추론하는 방법을 연구하는 기술이다.

이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 10 시스템, DELL G3 컴퓨터.

기계 지능에는 무엇이 포함되나요?

기계 지능이라는 의미에는 뇌 인식, 기계 인식 및 패턴 인식, 자연어 처리 및 이해, 지식 공학의 기초가 포함됩니다.

• 뇌인지의 기본: 간단히 말하면 머신러닝의 일종의 차별적, 생성적 사고입니다. 객체의 특성을 이해하여 객체를 식별한 다음 이러한 특성을 기반으로 객체를 생성합니다. 예를 들어, 꽃이 있으면 기계는 꽃의 모양을 결정하고 해당 개념을 찾은 다음 이러한 요소를 사용하여 꽃을 재생성합니다.

• 기계 인식 및 패턴 인식: 지능형 기계는 인간이 데이터를 "공급"할 때까지 기다리지 않고 스스로 세상을 인식하고 만나는 그래픽을 식별하여 판단합니다.

• 자연어 처리 및 이해: "자연어"는 우리가 실제로 생활에서 사용하는 언어입니다. 이에 비해 컴퓨터 시스템을 운영하기 위해 특별히 개발된 프로그래밍 언어입니다. 로봇이 자연어를 직접적으로 이해할 수 있도록 하는 것은 진정한 인간-기계 커뮤니케이션을 실현하기 위한 기반입니다.

• 지식공학: 은 대규모 데이터에서 지식을 표현하고, 획득하고, 추론하는 방법을 연구하는 기술입니다.

지식 확장

기계 지능을 연구할 때는 AI 이론 연구 응용 프로그램을 사용해야 하기 때문에 기계 지능 연구는 탄탄한 수학적 기초를 갖추어야 합니다. 따라서 응용수학에서는 분석, 대수학, 물리통계, 수학적 모델 실험 등, 기계지능에서는 응용수학이 기초의 기초라고 할 수 있다.

기계 지능은 차세대 자동화의 확장으로, 인간을 지원하고 작업의 성격을 바꾸고 작업을 보다 효율적으로 만드는 데 사용됩니다. 기계지능의 기본은 컴퓨팅이고, 그 핵심은 학습할 수 있는 기계로, 인간을 지능사회로 이끄는 것이다. 기계 지능은 인간의 다양한 능력을 모방합니다. AI의 시각적 기능 및 이미지 인식 능력과 같은 "지각"은 다양한 상황에서 물체 처리 작업을 처리하는 등 기계가 인간처럼 행동할 수 있게 합니다. 네트워크 모델과 알고리즘 연구를 바탕으로 인공 신경망을 활용해 실용적인 응용 시스템을 형성합니다. 기계가 인간의 IQ를 갖고 인간처럼 생각하고 문제를 처리할 수 있다면 이는 높은 수준의 인공 지능이기도 합니다. 창의성은 실제로 학습하는 능력입니다. 기계가 인간처럼 학습하고 창조할 수 있는 능력을 갖고 싶다면 이를 '딥 러닝'이라고 부르기도 합니다. 분석 학습을 위해 인간의 뇌를 시뮬레이션할 수 있는 신경망을 구축하는 것이 동기입니다. 인간의 뇌 메커니즘을 모방하여 데이터를 해석합니다.

인공지능은 지능의 본질을 이해하고 인간 지능과 유사한 방식으로 반응할 수 있는 새로운 지능 기계를 생산하려는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 이 분야의 연구에는 로봇공학, 언어 인식, 이미지 인식, 자연어 처리 및 전문가 시스템 등 인공지능이 탄생한 이후 이론과 기술은 점점 성숙해졌고, 응용 분야도 계속해서 확대되어 왔다. 미래에 인공지능이 가져올 기술 제품은 인간의 지혜를 담는 '컨테이너'가 될 것으로 예상된다. 인공지능은 인간의 의식과 사고의 정보 과정을 시뮬레이션할 수 있습니다. 인공지능은 인간의 지능은 아니지만 인간처럼 생각할 수 있고 인간의 지능을 뛰어넘을 수도 있다.

인공지능 기술은 머신지능이라고도 합니다. 일반적으로 인공지능은 일반적인 컴퓨터 프로그램을 통해 구현되는 인간 지능 기술을 의미하며, 머신러닝, 머신비전, 로봇공학, 자연어 처리, 자동화 등이 포함됩니다.

Automation은 시스템이나 프로세스의 기능을 자동으로 생성하는 프로세스입니다. 예를 들어, 로봇 프로세스 자동화는 일반적으로 인간이 수행하는 대량의 반복 가능한 작업을 수행하도록 프로그래밍할 수 있습니다. RPA는 변화하는 상황에 적응할 수 있다는 점에서 IT 자동화와 다릅니다.

머신러닝은 프로그래밍 없이 컴퓨터가 작동하도록 만드는 과학입니다. 딥 러닝은 머신 러닝의 하위 집합이며 매우 간단한 용어로 예측 분석의 자동화로 생각할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘에는 세 가지 유형이 있습니다. 지도 학습은 패턴을 감지하고 새로운 데이터 세트에 라벨을 지정하는 데 사용할 수 있도록 데이터 세트에 라벨을 지정합니다. 데이터 세트에 라벨이 지정되지 않지만 하나 또는 여러 작업을 수행한 후 AI 시스템에 피드백을 주는 강화 학습입니다.

머신비전은 컴퓨터가 볼 수 있게 만드는 과학입니다. 머신 비전은 카메라, 아날로그-디지털 변환, 디지털 신호 처리를 사용하여 시각적 정보를 캡처하고 분석합니다. 종종 인간의 시각과 비교되지만 머신 비전은 생물학에 얽매이지 않으며 벽을 통과하여 볼 수 있도록 프로그래밍할 수 있습니다. 서명 인식부터 의료 영상 분석까지 다양한 응용 분야에 사용됩니다. 머신 기반 이미지 처리에 초점을 맞춘 컴퓨터 비전은 머신 비전과 혼동되는 경우가 많습니다.

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터 언어가 아닌 인간이 컴퓨터 프로그램을 통해 처리하는 것입니다. NLP의 오래되고 가장 유명한 사례 중 하나는 이메일의 제목과 텍스트를 보고 스팸인지 여부를 판단하는 스팸 탐지입니다. 현재 NLP 방법은 기계 학습을 기반으로 합니다. NLP 작업에는 텍스트 번역, 감정 분석 및 음성 인식이 포함됩니다.

패턴 인식은 데이터의 패턴을 식별하는 데 중점을 두는 기계 학습의 한 분야입니다. 오늘날 그 단어는 쓸모가 없습니다.

로봇공학은 로봇의 설계 및 제조에 중점을 둔 공학 분야입니다. 인간이 수행하기 어려운 작업이나 일관되게 수행하기 어려운 작업을 수행하는 데 로봇이 사용되는 경우가 많습니다. 자동차 생산의 조립 라인이나 NASA가 우주에서 대형 물체를 이동하는 데 사용됩니다. 최근 연구자들은 기계 학습을 사용하여 사회적 환경에서 상호 작용할 수 있는 로봇을 구축하고 있습니다.

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