3차 세션 : 인공지능
안녕하세요. 큐시즘 대외홍보팀 이지원입니다.
이번 3차 교육은 이권형 교육자와 배소연 교육자의 강의로 진행되었습니다.
강의 순서는 다음과 같습니다!
- 인공지능
- 웹페이지 제작
- 보안 기초와 모의해킹 실습
3파트로 나눠 진행된 3차 세션!
하나하나 재미있고 유익한 강연이었는데요, 그 현장을 사진에 담아보았습니다.
4차 산업 혁명으로 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 등의 개념들이 우리 일상에 가깝게 다가왔지요!
이번 강연을 통해 각 개념에 대해 확실하게 알아 가셨으면 좋겠습니다.
인공지능이란??
쉽게 이해하자면 각각은 "인공지능 ⊃ 기계학습 ⊃ 딥러닝" 의 포함관계를 가집니다.
지금부터는 각각의 개념을 자세히 알아보겠습니다.
머신러닝, 딥러닝??
자료에서 알 수 있듯,
인공지능은 인위적으로 만들어진 지능을 포괄하는 개념,
기계학습은 컴퓨터 학습을 위한 알고리즘을 개발하는 영역,
딥러닝은 비선형 변환기법의 조합을 활용하여 추상화를 시도하는 기계학습 알고리즘의 집합입니다.
인공지능 활용 예시
그렇다면 인공지능은 어떤 상황에서 활용될 수 있을까요?
인공지능은 수학적 알고리즘이나 통찰력으로 해결할 수 있는 문제보다는,
기준을 정하기 어렵지만 많은 데이터와 경향성이 있는 문제를 해결하는데 적합합니다.
선형회귀분석
이번엔 선형회귀분석입니다!
선형 회귀분석이란 종속 변수 y와 한 개 이상의 독립변수 x와의
선형 상관관계를 모델링하는 회귀분석 기법을 말합니다.
이 모델로써 x값에 따른 y값을 예측할 수 있습니다.
선형 회귀의 정확한 직선을 도출해내는 공식은 위 사진과 같이 굉장히 복잡한 수식들이 필요한데요,
이번 세션에서는 이 부분에 대해 깊게 다루지 않고 넘어갔습니다!
선형회귀가 어떤 개념이고
어떻게 활용될 수 있는지만 알아가시면 되겠습니다.
인공 신경망??
다음으로 인공 신경망에 대해 알아보겠습니다!
인공 신경망이란 딥러닝 알고리즘에 기반이 되는 개념으로
동물의 뇌를 참고하여 만든 통계학적 학습 알고리즘입니다.
다음과 같이 우리는 인공 신경망 개념을 통해 input값에 특정 가중치를 적용하여
값을 출력하는 함수 혹은 return값을 얻을 수 있습니다.
이때 output은 input과 weight를 곱한 것을 모두 더하는 방식으로 구할 수 있습니다.
지금까지 인공지능의 전반에 대한 첫 번째 세션을 복습해보았습니다.
이번 세션으로 인공지능에 더 공부해보고 싶은 큐밀리가 있다면
다음 자료를 참고하시면 되겠습니다.
선행학습
인공지능에 대해 정말 유익하고 풍부한 정보를 알아가게 된 세션이었습니다.
이번 글을 통해 한 번 더 리마인드되는 시간이었길 바랍니다!
다음 포스팅에서는
배소연 교육자의 웹페이지 제작 실습과
이권형 교육자의 보안 모의 실습에 대한 포스팅이 이어집니다!
*위 자료에 대한 저작권은 이권형, 배소연 교육자에게 있습니다. 무단 전재 및 재배포를 금지합니다.*
'KUSITMS 활동 > 세션 일지' 카테고리의 다른 글
| [큐시즘 20기 1차 세션(1)] 20기 첫 정기교육의 시작, '스타트업이란?' (0) | 2019.11.04 |
|---|---|
| [큐시즘 20기 3차 세션(2)] 웹페이지 제작과 보안 기초 (1) | 2019.11.04 |
| [큐시즘 15기 8차 세션] Start, Up (0) | 2017.05.30 |
| [큐시즘 15기 7차 세션] 수익은 어디에 있는가 (0) | 2017.05.14 |
| [큐시즘 15기 6차 세션] 어플리케이션 프로그램 개발과 이해 (0) | 2017.05.09 |
