인공지능이란?
- 사전적 의미
- 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술
- 무엇을 하고 싶은가? 인간처럼 생각하고 행동하는 기기의 탄생
- 학습 능력에 중점을 둬서 다뤄보자
- 인간의 학습? -> 인간은 경험을 통해서 새로운 규칙이나 방법을 찾는다(여러 학습 방법중 하나라고 생각)
- 인공지능하면 생각나는 것들?
- 알파고(2016년)
- GPU, TPU가 정확하게 뭘까?
- 일상 속 인공지능
- 음성인식(Siri)
- 추천시스템(eBay, Netflix)
- 자율주행(Waymo)
- 실시간 객체 인식(Face ID)
- 로봇(HUBO)
- 번역(papago)
- 인공지능을 하려면,
- Python과 Open Source로 많이 소통하자!!
- 파이썬은 중급레벨 정도까지 하자(적어도!!)
- 위처럼 뼈대 역할을 하는 프레임워크를 이용해 인공지능 모델을 쉽게 구현할 수 있다!
- 기술에 집중하기 보다 인강 중심의 소통을 하도록 노력하자
- 수업 강의 자료
- 기본도서 : 기계학습(오일석)
- 참고 도서: Machine Learning: a Probabilistic Perspective by K.Murphy, Deep Learning by Goodfellow, Bengio and Courville
- Stanford CS231N 강의자료
- 수업 목표
- 기초 기계학습(machine learning)과 인공지능(artificial intelligence)의 이해
- 인공신경망(artificial neural network)과 심층학습(deep learning)의 포괄적인 이해
- 고급 소프트웨어 응용 실습(Python with PyTorch)
- 최신 인공지능 기술 흐름 파악
- 선수과목
- 프로그래밍(Python)
- 선형대수(linear algebra) 및 확률통계(Probability and Statistics), 정보이론(Information theroy)
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