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인공지능 AI introduction

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[Artificial Intelligence] solve problem by searching, problem solving, 8-QUEENS, 8-PUZZLE, search state problem solving 문제상황: current state와 goal state 사이에 gap이 있는 상황 문제해결: state에서 goal까지의 path = sequence of action을 찾는 것을 문제해결이라고 함 문제를 상태와 그들간의 연결선으로 이루어진 그래프 구조로 변환시킬 수 있으면 → 검색알고리즘 을 적용하여 해결할 수 있음 현재 state에서 goal state까지 가는 path = sequence of action 순서 문제 representation : problem 정의. 환경에 대한 모델을 정의 search space 정의 operator 정의 (given stae 에서 possible successor state로 가는), cost of transitions search..
[Artificial Intelligence] Agent의 4가지 타입 simple reflex agent, model based reflex agent, goal based agent, learning agent Agent의 4가지 타입 4가지 다 learning agent로 일반화 할 수 있음(학습을 통해 performance를 향상하는 모형) simple reflex agent current percept를 기준으로 action을 선택한다. 그 전의 percept는 잊는다. environment가 fully observable해야만 작업 가능하다. 직전의 로봇청소기와 같은 경우이다 simple but limited reflex = 생각 없는 단순 반응(반사 반응) 무한 Loop에 빠질 수도 있다. model based reflex agent environment에 대한 model을 가지고 있는 것 모든 environment에 대해서 알 수는 없다. 하지만 keep track of the part of the ..
[Artificial Intelligence] 인공지능 활용, 역사, Performance measure, Intellient agent, Rational Agent, Environment Type 탐색 : problem solving as search 논리적 추론 : logical inference 기계학습 : machine learning 인공지능 역사 튜링머신 : 현대 컴퓨터의 근본 1950년 인공지능 최초 논문 : Imitation Game 1956년 당시 : 휴리스틱 탐색, 지식표현, 논리추론 1980 ~ 2010년 : 기계학습, 신경망, 딥러닝 현재 : 자연어처리, 패턴인식, 컴퓨터비전 인공지능이란? 인간의 지능적인 행위를 컴퓨팅 모델로 만드는 것에 대한 것 일반 알고리즘은 static, 정해져있고, 순서대로 진행하는 과정 AI 모델은 이런 알고리즘의 특성에서 벗어난다. AI는 인간의 지능적 행위를 컴퓨팅 모델로 만드는 것에 대한 것이다. 고양이 강아지 구분하기와 같은 문제는 static..
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