인공 지능(AI)은 음성 및 이미지 인식, 자연어 이해, 의사 결정, 게임 플레이와 같이 일반적으로 인간 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있는 알고리즘 및 시스템 개발을 포함하는 광범위한 학제간 분야입니다. AI 분야는 크게 다음과 같은 범주로 분류할 수 있습니다.
기계 학습: 여기에는 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터에서 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있는 알고리즘 및 모델 개발이 포함됩니다. 기계 학습에는 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습 및 강화 학습을 포함하여 여러 하위 범주가 있습니다.
컴퓨터 비전: 이것은 컴퓨터가 이미지 및 비디오와 같은 시각적 정보를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 AI의 하위 분야입니다. 컴퓨터 비전 기술은 객체 인식, 이미지 분류 및 장면 이해를 포함한 광범위한 응용 분야에서 사용됩니다.
자연어 처리(NLP): 컴퓨터가 음성 및 텍스트와 같은 인간 언어를 처리하고 이해할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 AI의 하위 분야입니다. NLP 기술은 감정 분석, 기계 번역, 질의 응답 등 다양한 분야에서 사용됩니다.
로보틱스: 이것은 물리적 세계에서 감지하고, 추론하고, 행동할 수 있는 자율 시스템인 로봇의 설계 및 개발과 관련된 AI의 하위 분야입니다. 로봇 공학 기술은 제조, 의료 및 탐사를 포함한 광범위한 응용 분야에서 사용됩니다.
지식 표현 및 추론: 이것은 컴퓨터가 지식을 표현 및 조작하고 세상에 대해 추론할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 AI의 하위 분야입니다. 지식 표현 및 추론 기술은 의사 결정, 계획 및 진단을 포함한 광범위한 응용 분야에서 사용됩니다.
딥 러닝(Deep Learning): 이미지 및 음성 인식과 같은 작업을 수행하기 위해 많은 계층이 있는 복잡한 모델인 심층 신경망을 사용하는 기계 학습의 하위 분야입니다. 딥 러닝 기술은 광범위한 응용 분야에서 최첨단 결과를 달성했으며 AI 분야 발전의 핵심 동력이 되었습니다.
전반적으로 AI 분야는 빠르게 발전하고 있으며 새로운 기술과 응용 프로그램이 지속적으로 등장하고 있습니다. AI 연구의 목표는 인간과 같거나 심지어 초인적인 방식으로 지능형 작업을 수행할 수 있는 알고리즘과 시스템을 개발하고 지능과 인지의 기본 원리를 이해하는 것입니다.
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