알파고4 인공지능과 게임 - 바둑 앞편에서는 체스와 체커라는 탐색과 보드 평가에 중심을 둔 AI 게임 플레이어의 구성에 관해 알아보았습니다. 이와 같은 설명은 기본적으로 바둑이나 장기 게임을 작성하는 경우에도 동일합니다. 그러나 체스나 체커와는 달리 바둑과 장기는 탐색해야 할 상태의 수가 현저하게 다릅니다. 체스와 장기를 비교하면 장기 쪽이 보드가 넓고 잡은 말을 다시 이용하는 등의 규칙상 특징이 있기 때문에 탐색해야 할 상태의 수가 더 많습니다. 바둑의 경우는 보드가 장기의 4배 이상인 데다 규칙이 단순한 만큼 착수가 자유로워 상태의 수가 매우 많아집니다. 더욱이 바둑의 경우는 어느 쪽 플레이어가 우수한지를 추정하는 평가가 어렵다는 특징이 있습니다. 여기서는 먼저 바둑에 관해 공부하고, 장기는 다음 편에서 공부하도록 하겠습니다. 우선 .. 2023. 6. 13. 딥러닝(Deep Learning) (1) - 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 이제부터는 심층학습 또는 딥러닝(Deep Learning)이라 불리는 머신러닝(Machine Learning)에 대해 공부하고자 합니다. 1. 딥러닝(Deep Learning; DL)이란 딥러닝(Deep Learning)은 신경망을 이용한 머신러닝의 일종입니다. 딥러닝의 학습대상인 신경망은 일반 신경망과 비교해 대규모이며 복잡하다는 특징을 가지고 있습니다. 딥러닝 기술을 활용하면 신경망을 이용한 대규모 학습이 가능해집니다. 딥러닝은 이번 세기에 들어 엄청난 발전을 이루었습니다. 딥러닝이 발전하게 된 여러 가지 배경들을 정리하면 아래 (표 1)와 같습니다. (표 1) 딥러닝의 발전 배경 항 목 설 명 하드웨어 기술의 발전 CPU의 고속화와 멀티코어화, GPU를 일반 계산처리에 이용하는 GPGPU 기술의 발.. 2023. 5. 23. 인공지능(AI) 연구의 분야 별 발전 과정 (2) 2023.05.07 - [인공지능(AI; Artificial Intelligence)] - 인공지능(AI) 연구의 분야 별 발전 과정 (1) 5. [1960년~] 퍼셉트론과 오차역전파법 1) 인공 신경망(Artificial Neural Network) 인공 신경망(Artificial Neural Network)은 생물의 신경세포가 구성하는 회로망을 모델로 해서 수학적으로 모방한 계산 기구입니다. 신경세포를 모방한 구성 요소인 인공 뉴런(Artificial Neuron)이 복수 결합해서 신경망을 형성합니다. 인공 신경망의 개념을 처음 제창한 사람은 워렌 매컬로치(Warren McCulloch)와 월터 피츠(Walter Pitts)입니다. 이들은 1943년 논문에서 인공 뉴런의 수학적 모델을 발표하였습니다... 2023. 5. 8. 우리 생활 및 산업에 인공지능(AI) 기술 활용 사례 오늘은 우리 주변에서 흔히 접할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 활용한 사례들과 기반이 되는 기술들을 간략하게 정리해 보겠습니다. 1. 생활 속 인공지능 기술 응용 사례 1) 스마트폰 음성응답 시트템 전형적인 사례가 애플의 시리(Siri)와 같은 스마트폰 음성응답 시스템입니다. 스마트폰 음성응답 시스템은 자연어로 음성을 입력하면 키워드에 따라 정보를 검색하거나 스마트폰을 조작합니다. 또한 검색 결과나 조작의 결과를 문자나 음성의 형태로 사용자에게 응답합니다. 이러한 처리를 구현하려면 한국어나 영어와 같은 자연어로 입력된 음성을 단어로 인식하는 음성인식(Speech Recognition) 기술과 주어진 지시의 의미를 해석하는 자연어처리 기술이 사용됩니다. 또한 음성으로 응답할 때는 음성합성(Speech S.. 2023. 5. 6. 이전 1 다음 728x90
