[AIDE 2급] 1. 4차 산업과 인공지능

크라우드웍스에서 결제한 AIDE 2급 풀패키지 수업을 요약합니다.

 

1. 4차 산업과 인공지능

2차 산업혁명 : 19~20세기 초 전기에너지 대량생산 혁명

3차 산업혁명 : 20세기 후만 : 컴퓨터, 인터넷 지식정보 혁명

4차 산업혁명 : 21세기 초반 : 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 3D 프린팅, 로봇, 공유경제, 드론

 

 

2. 인공지능 서비스 개요

- 4차 산업혁명 인공지능 서비스의 이해

- 가장 중요한 부분은 1, 2가 빅데이터 부분

- 모델 생성과 실시간 서비스는 인공지능 서비스 구현하는 부분

 

1. 데이터 획득 : IOT, 모바일, M2M을 통해 사진, 영상, 텍스트를 수집하는 과정

 

M2M(Machine to Machine) : 기계들이 수집하는 방법으로서, 인터넷과 연결되는 장비들로 데이터를 수집하여 자동화 방식으로 바뀌고 있음(IoT)

 

2. 데이터 가공(전처리)

- 수집된 데이터는 인공지능이 이해 할 수 있도록(학습 할 수 있도록) 처리 해야되는데, 이것이 데이터 가공(전처리)작업임.

- 데이터를 구분, 선별하고, 데이터의 포멧을 변경하는 과정, 데이터의 결합, 데이터의 일부분을 잘라내는 등 여러 과정으로 가공함.

- 인공지능의 성능을 좌우하는 것은 데이터를 가공하여 인공지능이 잘 학습할 수 있는 것이 핵심

- 데이터 라벨링 : 사람이 만든 사진, 문서 등의 데이터를 AI가 학습 할 수 있는 형태로 가공하는 작업

 

3. 모델 생성

- 모델 개발 -> 데이터 입력 -> 데이터 학습 -> 모델 수정 계속 반복

- 머신러닝(지능형 에이전트 : 행동/협업 지능, 추론/지식표현, 삼황/감정이해, 시각/언어/청각 기능)

- 지도학즙, 비지도학습, 강화학습

 

4. 실시간서비스(api 개발)

 

 

3. 인공지능 발달사와 현시점

인공지능 발전

1차 AI 붐 : 인공지능의 시작

- 인공지능의 아버지, 엘런튜링은 기계가 생각 할 수 있는지 테스트하는 방법, 지능적 기계의 개발 가능성 연구

 

2차 AI 붐 : 전문가 시스템

- 전문가 시스템을 이용하는 인공지능 기술이 발전함

- 전문가 시스템은 인공지능을 개발할 수 있는 전문가들이 시스템을 개발해서 사용하던 시기

- 인공지능을 전문가들이 자신의 지식을 입력하고 규칙을 만들어 동작하는 시스템을 만듬

- 일반인보다 관련 분야 전문가들이 인공지능 기술을 사용하던 시기

- 이 시기에 발전은 있었지만, 대중적이지는 않앗음

- 컴퓨터가 보급되는 시기에 인공지능도 같이 발전함

- 아주 정밀하고 세밀한 데이터를 만들고, 규칙을 만들어서 인공지능을 상용하던 시절

- 공통 문제점 : 표준화되지 않아 효율이 떨어짐

- 문제점 1. 소규모 프로젝트에서는 개발 시간이나 비용 비효율 : 각각의 전문가들이 따로 시스템을 개발하는 문제로 수많은 시스템이 개발되었으며, 개발시간이나 비용에 비해 비효율적

- 문제점 2. 대규모 프로젝트에서는 개발비와 유주보수 높음 : 대규모 시스템으로 개발하기에는 막대한 개발비가 소요되고, 개발 후 유지 보수하기에도 상당히 어려운 문제점이 있었음

 

3차 AI 붐 : 머신러닝, 딥러닝

- 머신러닝과 딥러닝으로 발전

- 학습데이터를 제공하고 인공지능이 스스로 학습하는 시스템

- 스스로 학습하며 활용할 데이터를 다른 문제에 재활용 가능

- 빅데이터 기술과 함께 발전하게됨

- 인공지능의 발달로 빅데이터 및 데이터 처리 기술 확산(하드웨어 향상 NVIDIA, GPU)

 

인공지능 현시점(딥러닝)

기존의 컴퓨터가 푸는 방식 : 미리 공식을 알려주는 방식

- 문제점 : 정해진 규칙대로 계산환경이 바귀면 오류발생

위 문제를 사람이 문제를 풀어가는 방식으로 해결함

문제와 답이 있으면, 문제와 답을 충족하는 공식을 찾아냄

장점 : 나중에 문제와 답이 달라지는 환경이 와도 변화된 공식을 찾아냄

이 시스템을 구현하기 위해서는 많은 데이터를 인공지능에 제공해야됨.

 

퀴즈

1. 4차 산업혁명은 (지능 AI)과 (정보 빅데이터)의 발전을 통한 산업혁명을 의미한다.

2. 인공지능 서비스의 데이터 획득, (데이터 가공 전처리), 모델 생성, 실시간 서비스의 총 4단계로 구성된다.

3. 인공지능의 발전은 1단계 AI 개념, 2단계 전문가시스템, 3단계 머신러닝, 딥러닝으로 발전하고 있다.

 

학습 정리