AICE - Associate 이론 - AI의 이해, 코딩을 활용한 AI 적용

AICE Associate 자격증을 취득하기 위해 공부를 시작합니다.

 

AI 활용

 

화가로서 뛰어난 능력을 보여줌

하지만 자연어처리와 의사소통에서 조금 떨어짐

 

chatGPT로 많은 한계를 해결

 

코딩, 작곡, 개체검출, 자율주행 등

 

중요한 점

문제의 본질 파악하는 능력

데이터를 만드는 능력

 

인공지능 - 인간의 지적능력을 구현하는 모든 기술

머신러닝 - 알고리즘으로 데이터를 분석, 학습하여 판단이나 예측하는 기술

딥러닝 - 인공신경망 알고리즘을 활용하는 머신러닝 기술

 

AI가 학습하면서 데이터의 특징을 파악 이를 기반으로 패턴과 룰을 만듬. 해당 사진이 입력되었을 때 해당 패턴이 맞다면 맞다고 판단

 

AI모델 구성요소

 

데이터, 모델링

 

1. AI모델의 목표

입력값을 넣었을 때 출력값이 최대한 정답과 일치하게 하는 것

2. 비용함수를 이용해서 정답과의 차이를 알게 됨

3. Optimizer 최소비용의 모델을 만들기 위해서 cost비용을 줄임

모델의 파라미터를 업데이터하면서 최적 모델 생성

 

모델링 순서

                                     테스트 데이터 셋

데이터 수집 - 데이터 정리 - 모델 학습 - 모델 테스트 - 모델 배포

 

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4차 산업혁명과 코딩

 

AI모델링 방법

no coding, coding

 

자유로움, 정확도, 자동화를 위해 coding을 활용한 AI모델링이 좋다.