본문 바로가기

★ 프로그래밍/º 인공지능융합교육과51

인공지능교육 : 인공지능 기술의 응용분야 인공지능 기술의 응용분야 1. 인공지능 기술의 응용분야 자연어처리 : 인간이 사용하는 언어를 쓰임에 맞게 인식하고 의사소통 지식 표현 : 알고 있거나 들은 것을 지식으로 표현하고 저장 추론 : 저장된 자료의 지식을 이용하여 질문에 답하고 새로운 결론을 도출 기계학습 : 경험으로부터 얻은 패턴을 이용하여 새로운 상황에 적응하고, 경험하지 못한 것을 예측 컴퓨터 시각 : 인간 눈의 기능을 구현하여 물체를 인식하기 위함 로봇공학 : 로봇을 통해 물체를 지능적으로 조작하고 이동 2021. 5. 6.
인공지능교육 : 디지털화 기술 vs 아날로그화 기술 6대 디지털화 기술 6대 아날로그화 기술 1. 디지털화 기술 1) 사물인터넷 : 사물들의 초연결과 지능화 2) GPS : 공간 정보의 디지털화 3) 클라우드 : 빅데이터가 머무는 가상 공간 4) loB 웨어러블 : 인간과 스마트 기기의 융합 5) 빅데이터 : 가치 있는 거대한 데이터 6) SNS : 인간의 융합 촉진 연결망 2. 아날로그화 기술 1) 서비스 디자인 : 2) 3D 프린터 / DIY : 가상의 정보를 현실화 3) 게임화 : 현실에 재미를 융합 4) 플랫폼 : 반복되는 공통 역량의 공유 5) 블록체인 핀테크 : 분산화된 신뢰 6) 증강/가상현실 : O2O 융합 경험 출처 : 디지털 사회의 미래, 창조경제연구회, 2016 2021. 5. 6.
인공지능총론 : 지식(자료, 정보, 지식, 지혜), 전문가 시스템, 지식기반 시스템의 한계 지식 지식의 위계 : 자료(Data), 정보(Information), 지식(Knowledge), 지혜(Wisdom) 다양한 지식의 표현언어 전문가 시스템 지식기반 시스템의 한계 1. 지식 지식은 인공지능에서 가장 핵심적 재료이다. 지식을 기반으로 하는 지능 시스템은 기존에 입력된 지식을 사용하여 새로운 지식을 추론한다. 지식 병목 현상 : 사람이 직접 기계에 입력하여 지능적인 기계를 만들고 유지보수하는 방식은 한계가 있다. (끊임없이 생성, 변형하는 수많은 지식을 기계에 입력하고 유지보수 하는 것에 한계가 있음) 2. 지식의 위계 자료 (Data) : 단순한 사실의 나열, 아직 가공되지 않은 것, 사실인것처럼 관측되지만 오류나 잡음을 포함함 정보 (Information) : Data를 가공하여, 의미있는.. 2021. 5. 4.
인공지능총론 : 문제해결, 휴리스틱, 휴리스틱 알고리즘 문제와 문제해결 휴리스틱 휴리스틱 알고리즘 1. 문제와 문제해결 다양한 문제 상태로 구성된 문제공간에서, 목표로 하는 결과를 찾을 때까지 탐색하는 과정 인간은 직관적으로 문제상태를 확인하고 해결하지만, 기계는 초기상태와 목표상태 일치 여부로 문제해결을 판단한다. 인간은 헛수고를 피하기 위해 길이 막히면 적당히 짧은 거리로 우회하여 이동하지만, 컴퓨터는 인간과 같은 눈(=시각)이 없기에 탐색의 문제를 해결하기 위해 일련의 절차를 토대로 문제를 해결한다. 2. 휴리스틱 체계적이고 합리적인 판단을 할 필요가 없는 상황에서 신속하게 사용하는 어림짐작의 기술, 간편추론 방법. 의사결정 과정을 단순화하여 만든 지침. 완벽한 의사결정을 하려는 것이 아니라 이용 가능한 정보를 활용하여 실현 가능한 결정을 하는 것. 3.. 2021. 5. 4.
인공지능총론 : 인공지능 개념의 변천사, 연구영역, 약인공지능 vs 강인공지능 인공지능의 역사적 개념의 변천사 인공지능 연구영역 약인공지능 vs 강인공지능 1. 인공지능 개념의 변천사 1949년 - 도널드 헵 - 학습 : 인간 학습은 뇌세포의 연결 강화를 의미한다. 1950년 - 앨런 튜링 - 학습 : '생각'한다는 것이 무엇인지에 착안해 기계가 생각할 수 있도록 하는 아이디어 제안. 1956년 - 존 매커시 - 학습 : 지능적인 기계를 만드는 과학과 공학 2. 인공지능 연구영역 1) 인간처럼 생각 : (컴퓨터가) 인간처럼 생각하도록 하려는 시도 2) 인간처럼 행동 : 사람이 작업할 때 지능을 요구하는 기능을 수행할 수 있는 기계를 만들어내는 공학 3) 이성적으로 생각 : 인지, 추론, 행동을 가능하게 하는 계산에 대한 연구 4) 이성적으로 행동 : 지능적 에이전트를 디자인하기 위.. 2021. 5. 4.
인공지능총론 : 인공지능의 역사, 인공지능의 현재, 인공지능의 미래 인공지능의 시작 초기발전과 낙관적 전망 인공지능의 1차 암흑기 (1번째 겨울) 1번째 겨울 그 이후 인공지능의 2차 암흑기 (2번째 겨울) 인공지능의 봄 : 신경망개발 인공지능의 현재 인공지능의 미래 1. 인공지능의 시작 1956년, 뉴햄프셔 하노버의 다트머스대학의 10명의 과학자의 세미나 연구에서 인공지능이라는 단어를 최초로 사용 이 세미나에서 과학자들은 앨런튜링의 '생각하는 기계"를 구체화 하기 위한 논리적이고 형식적인 시스템 개발 방안에 대하여 논의하였음. 2. 초기 발전과 낙관적 전망 (1956년 ~ 1970년대) 뇌세포의 작용을 모델링한 논문 발표 (0과1로 이뤄진 2진 논리 모델) - 워런 맥컬록, 윌터 피츠 가중값의 개념을 추가한 퍼셉트론 - 프랭크 로젠블랫 '기호주의' 입장에서 인공지능의 .. 2021. 5. 3.
인공지능총론 : 지능 vs 인공지능, 컴퓨팅 사고력 (인간의)지능? 인공지능? 컴퓨팅 사고력 1. (인간의) 지능? 인간의 지적 능력으로, 특정 지식이나 기술을 획득하거나 적용할 수 있는 능력 문제를 찾아 해결하는 기술 or 무언가를 창조하는 능력 생존 환경의 변화에 적응하기 위해 인지적 기능을 변화시키는 인간 고유의 능력 ① 적응능력 : 다양한 상황에 문제에 융통성을 갖고 적응하는 것 ② 학습능력 : 좀 더 신속하게 새로운 정보를 습득하고 처리하는 것 ③ 선행지식 : 새로운 상황을 효과적으로 분석하고 이해하기 위한 지식 2. 인공지능? 인간의 학습능력, 추론, 지각, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것. 인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기 개발 등을 컴퓨터가 할.. 2021. 5. 3.
경인교대 과제 : 교육 빅데이터 분석 - 언플러그드 교수학습지도안_중등_체육 (hwp) 2021. 4. 22.
컴퓨팅 사고력 향상을 위한 SW교육방법 (언플러그드, 알고리즘 학습, 교육용 프로그래밍 언어, 피지컬 컴퓨팅) 언플러그드 활동 알고리즘 학습 교육용 프로그래밍 언어 피지컬 컴퓨팅 1. 언플러그드 활동 컴퓨터 없이 이진수표현, 픽셀, 프로그래밍 언어 원리와 같은 컴퓨터과학 및 CT를 학습하는 방법 2013년부터 알고리즘, CT와 관련된 언플러그드 활동이 주로 연구되고 있지만, 한국에는 관련자료와 교구가 부족한 상황이다. 일상생활 속에 스며들어 있는 다양한 컴퓨터 과학에 대한 이해를 통해 컴퓨팅 사고를 기르는 것이 목표이다. 1) 스토리기반, 2) 신체기반, 3) 도구기반, 4) 학습지 기반 등의 다양한 언플러그 교육방법이 있다. 2. 알고리즘 학습 알고리즘 : 문제해결 방법을 잘게 쪼개서 순서대로 나열한 것. 알고리즘(프로그래밍)의 기본 개념인 1) 순차적 실행, 2) 반복, 3) 조건, 4) 함수 등을 게임 형태.. 2021. 4. 16.
반응형