저자 : 도용태(대구대), 김일곤(경북대) 김종완(대구대), 박창현(영남대),

Slides:



Advertisements
Similar presentations
[ 싱가포르항공 ] ▶싱가포르 항공 승무원 채용 자격조건 나이 : 나이제한 없음 학력 : 4 년제 이상 졸업한자 신장 : 158CM 이상 시력 : 교정시력 1.0 이상 어학 : 영어 ( 상 ) 영어회화 및 영어작문 가능한자 복지 : 사원복지, 주택제공, 항공권할인 (1.
Advertisements

1 인공지능 (Artificial Intelligence) Ch.1 서 론. 2 Contents  인공지능의 개요  인공지능의 역사  인공지능의 연구방식  주요 연구분야  인공지능 언어  인공지능의 평가  인공지능의 미래  인공지능의 구성 영역  강의내용.
컴퓨터와 인터넷.
Deep Learning.
Deep Learning.
개요 인공지능의 정의 인간의 지능 : 문제 해결, 학습, 사고, 언어 다양한 정의 지능 시스템 확인
Fifth theme : Writing Class Superhero powers
Turing Test Artificial Intelligence.
이산수학 (2012년 2학기) : 강의 소개 담당교수: 류승택 (60주년 기념관: 18407)
인터넷 서비스.
인공지능의 이해 Ⓒ 양기철 2003.
WJ543 인공지능 2003년도 제 2학기.
Learning Classifier using DNA Bagging
저자 : 도용태(대구대 정보통신공학부) 김일곤(경북대 컴퓨터과학과) 김종완(대구대 컴퓨터정보공학부)
Multi Intelligence Theory
1장. 인공 지능 개론 인공 지능(Artificial Intelligence: AI)이란 무엇일까?
SZ547 인공지능 2006년도 제 2학기.
잠재력의 발견
Fifth theme Superhero powers
분석적 사고 (Analytical Thinking)
인공지능 시스템 ( artificial Intelligence)
컴퓨터과학 전공탐색 배상원.
Machine Vision의 이해
SCM6547 인공지능 2009년도 제 2학기.
인간행동과 심리학 15. 뇌과학의 응용.
홈페이지용 그림 활용법 그림 삽입 태그 <IMG> 배경 그림 다루기 그림과 문자열의 어울림
1. 현대 생활과 응용 윤리의 필요성 2. 윤리 문제의 탐구와 실천 3. 윤리 문제에 대한 다양한 접근
제 1장. 멀티미디어 시스템 개요.
소프트컴퓨팅 연구실 소개자료 . 소프트컴퓨팅연구실 조성배.
조동사 must can will would may should.
제5장 조동사 must can will would may should.
Deep Learning.
프로그래밍 개요
암 전이 억제 유전자 발굴 및 작동 기전 연구 (Nature지 4월 14일자 발표)
Can Automatic Calculating Machine Be Said To Think?
제 10 장 의사결정이란 의사결정은 선택이다.
컴퓨터소프트웨어설계및실험 년 1학기 실험계획 -.
Talk and talk Could you…? 영어 7-b
Computer Aided Drawings 부제: 메카트로닉스 시스템 설계를 위한 컴퓨터 응용 제도 및 ProE 실습
‘Chess’를 읽고 컴퓨터공학부 배상수.
Multi Intelligence Theory
기계학습 (Machine Learning)
의문문 = 의문사 + 간접의문문 = 의문사 + . 간접의문문 동사 + 주어 주어 + 동사 1. What is her name?
성이란 무엇인가? 대연중학교보건실.
2019년도 전자정보공학과 이수체계도 1학년(트랙) 2학년(트랙) 3학년(트랙) 4학년 1학기 2학기 1학기 2학기 1학기
데이터마이닝, 빅데이터, 데이터과학: 정의 데이터마이닝(data mining)
인생과 신앙을 푸는 열쇠 “EQ” - Emotional Intelligence
알고리즘 알고리즘이란 무엇인가?.
Computer Aided Drawings 부제: 메카트로닉스 시스템 설계를 위한 컴퓨터 응용 제도 및 ProE 실습
제18장 가정법 가정법 과거 가정법 과거완료 가정법 미래 기타 가정법.
김정숙 (고려대학교 2014년) 국어국문학과 한국어학 석사 1기 이 드미뜨리
물리 현상의 원리 TIME MACHINE.
4장. 데이터 표현 방식의 이해. 4장. 데이터 표현 방식의 이해 4-1 컴퓨터의 데이터 표현 진법에 대한 이해 n 진수 표현 방식 : n개의 문자를 이용해서 데이터를 표현 그림 4-1.
Support Vector Machine
지능 로봇 연구회 Korean Institute of intelligent systems.
멀티미디어시스템 제 5 장. 멀티미디어 데이터베이스 개념 IT응용시스템공학과 김 형 진 교수.
1.예수 거룩한 주 예수 생명의 11.예수 권능의 주 예수 19.그 누구도 그 누구도 21.It's all about you.
Can Automatic Calculating Machines Be Said To Think?
Soft computing Laboratory
.Net FrameWork for Web2.0 한석수
왜 ‘프로그래밍’을 ‘비이공계 학생’이 알아야 하는가?
Chapter 1. 이산수학의 개요.
1. 강의 소개 컴퓨팅적 사고와 문제해결.
History of artificial intelligence
 6장. SQL 쿼리.
컴퓨터는 어떻게 덧셈, 뺄셈을 할까? 2011년 10월 5일 정동욱.
BRITNEY SPEARS.
6 객체.
저자 : 도용태(대구대), 김일곤(경북대) 김종완(대구대), 박창현(영남대) 출판사: 사이텍미디어 2009 (c)2009
Speaking -여섯 번째 강의 (Review ) RACHEL 선생님
Presentation transcript:

인공지능: 개념 및 응용 (제4판) Artificial Intelligence Concepts and Applications (The Fourth Edition) 저자 : 도용태(대구대), 김일곤(경북대) 김종완(대구대), 박창현(영남대), 강병호(University of Tasmania) 출판사: 사이텍미디어 ©2013

개요 인공지능(A.I.)의 정의 ‘인공지능’은 ‘지능을 인공적으로 실현’하는 것 인공지능을 정의하기 위한 두 가지 본질적 의문 1. 지능(Intelligence)이란 무엇인가? 성 아우구스티누스: “나는 지능이 무엇인지 잘 안다. 그러나 지능이 무엇인지 기술하려는 순간 더 이상 그것이 무엇인지 알지 못하게 된다” 인공지능 시스템은 사람처럼(humanly), 혹은 이성적으로(rationally) 작동하는 시스템 지능은 낮고 단순한 단계에서 높고 복잡한 단계까지 여러 형태로 존재 2. 지능을 인공적으로(artificially) 실현하는 것은 가능한가? 지능이 (부분적으로) 실현된 상업적 시스템들이 이미 존재 외국어 번역이나 인간형 로봇과 같이 총체적이고 일반적인 지능은 아직 실현되지 못하고 있음 지능을 가진 시스템은 적응, 추론, 관계의 이해, 의미와 진실의 파악, 경험으로부터의 학습과 같은 능력들을 특징으로 가짐

인공지능의 범주 구분 AI 시스템 관련 주제어 관련 AI 정의 Humanly acting system 사람이 하는 일을 대신 할 수 있는 능력을 가진 시스템  튜링의 시험 (Turing test) "현재 사람이 더 잘 할 수 있는 일을 컴퓨터가 할 수 있는 방법을 연구하는 것” [Rich91] Humanly thinking system 인간 두뇌의 작동 메카니즘을 실현할 수 있는 시스템  인지과학 (Cognitive Science) "사람의 생각과 관련된 작동, 예를 들면 의사결정, 문제해결, 학습 등의 작동을 자동화하는 것“ [Bellman78] Rationally thinking system 생각의 절차를 모형화하여, 주어진 사실로부터 새로운 사실이나 결론을 유추해 낼 수 있는 시스템 사고의 법칙 (Laws of Thought) “인식하고, 추론하며, 행동하는 것이 가능하게 하는 계산법(computations)을 연구하는 것“ [Winston92] Rationally acting system 주어진 정보에 기반하여 목표 달성의 가능성을 가장 높일 수 있을 것으로 기대되는 절차를 수행하는 시스템 이성적 에이전트 (Rational agent) "계산 프로세서로서 지적 행위(intelligent behavior)를 설명, 혹은 흉내 내려 하는 학문 분야“ [Schalkoff90] 표 1.1) 인공지능 시스템을 구분하는 네 가지 카테고리

Turing Test Alan Turing (영국, 1912~1954)

인공지능을 위한 지식 컴퓨터가 인공지능을 가지려면  사람이 문제 해결에 필요한 지식(Knowledge)을 주어야 함 인공지능의 다양한 기법: 공통적으로 지식 사용 지식의 특징 일반성: 상황별 중요 성질 - 공통적 사람이 이해할 수 있어야 함 오류처리 용이 완전성 보장 불가 문제 범위 축소: 지식량 줄임

인공지능의 간략한 역사 Boole: 논리 연산 Turing Test McCarthy: 인공지능 용어 탄생(1956 학술대회) Weizenbaum: Eliza 개발 - 환자와 대화(심리 치료) McCarthy: 인공지능 용어 탄생(1956 학술대회) Levy와의 체스게임: Levy Challenge(1968-1978) Deep-Thought(1988-9), Deep-Blue(1996-7)와 인간의 경기 70년대 쇠퇴 80년대 전문가 시스템으로 부활 80년대 중반 이후 퍼지 및 신경회로망 분야 활발 90년대 후반 이후 검색엔진 등 에이전트 연구가 관심 Alberta 대학의 포커 프로그램 Polaris와 인간의 대결 (2007) Jeopardy! 퀴즈쇼에서 IBM 슈퍼컴퓨터 Watson 우승 (2011) Eugene Goostman 프로그램: Turing Test 통과(2014) Google의 AlphaGo 프로그램(2016)

Eliza의 대화 예 (대문자 구문이 Eliza) I am worried about the weather. HOW LONG HAVE YOU BEEN WORRIED ABOUT THE WEATHER? Since my mother spoke. TELL ME ABOUT YOUR FAMILY. They are all into computers these days. DO MACHINE FRIGHTEN YOU? No. PLEASE DO NOT BE SO SHORT WITH ME. Go to hell darn it. PLEASE DO NOT USE WORDS LIKE THAT. You are frustrating me. EARLIER YOU SPOKE OF YOUR MOTHER. Not now. Tell me about my problem. I AM SORRY OUR TIME IS UP. Eliza를 경험해 볼 수 있는 인터넷 사이트 (http://www.manifestation.com/neurotoys/eliza.php3)

AI 발전의 간략한 연대표

인공지능 시스템의 기능적 구성 입력시스템 내부시스템 출력시스템 탐색에 의한 문제 해결 불확실한 지식의 처리 및 추론 학습 계획 지능형 에이전트 언 어 대 화 시 각 행위 작용 조작

구성 인공 지능 이론 인공지능 추론 인공지능 감각 인공지능 인공지능 활용 2장. 탐색 3장. 지식표현 4장. 불확실성 7장. 계획 8장. 기계학습 인공 지능 추론 인공지능 감각 인공지능 인공지능 활용 5장. 퍼지 이론 11장. 시각 9장. 데이터마이닝 6장. 전문가시스템 13장. 에이전트 10장. 신경회로망 12장. 자연언어처리 14장. 지능로봇