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3.1.2 자료 구조(Data Structure) Part2 : 트리, 그래프, 해시 테이블

AI는 단순히 데이터를 저장하는 것 이상의 복잡한 구조와 관계를 처리해야 합니다. 트리(Tree), 그래프(Graph), 해시 테이블(Hash Table)은 이러한 복잡한 데이터 표현을 가능하게 해주는 핵심 자료구조입니다. 각 구조는 지식 표현, 탐색, 추론, 학습 등 다양한 AI 기능에서 중요한 역할을 합니다.🌳 트리(Tree): 계층 구조 표현의 기본📌 개념 정리트리는 노드들로 이루어진 계층적 구조입니다. 각 노드는 자식 노드를 가질 수 있고, 부모-자식 관계를 통해 계층을 형성합니다. 가장 위의 노드를 루트(Root)라고 하며, 자식이 없는 노드는 리프(Leaf) 노드라고 부릅니다.특수한 경우인 이진 트리(Binary Tree)는 각 노드가 최대 두 개의 자식을 가질 수 있습니다.🧠 AI에서 ..

3.1.2 자료 구조(Data Structure) Part1 : 배열, 텐서, 연결 리스트

인공지능(AI)은 데이터를 다루는 기술입니다. 이 데이터를 효과적으로 저장하고 처리하기 위해선 적절한 자료구조(Data Structure)가 필수입니다. 이 Part 1에서는 가장 기본이 되는 자료구조 세 가지, 배열(Array), 텐서(Tensor), 연결 리스트(Linked List)에 대해 초보자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명합니다.📦 배열(Array) – 빠르고 직관적인 선형 구조✔ 정의배열은 동일한 타입의 데이터를 연속된 메모리 공간에 저장하는 선형 자료구조입니다. 각 데이터는 인덱스로 접근할 수 있어 매우 빠른 검색이 가능합니다.⚙ 특징접근 속도: O(1) (인덱스를 통한 즉시 접근)삽입/삭제 속도: O(n) (중간 요소 변경 시 전체 이동 필요)메모리 사용: 연속된 공간을 사용 → 효율적?..

알고리즘의 발전 및 유형

📜 고대: 알고리즘의 기원"알고리즘"이라는 단어는 9세기 페르시아 수학자 무함마드 이븐 무사 알콰리즈미(Muhammad ibn Musa al-Khwarizmi)의 이름에서 유래했습니다. 그는 산술과 대수학 계산 방법을 체계적으로 설명한 책을 남겼으며, 이로 인해 알고리즘과 algebra(대수)라는 단어가 탄생했습니다. 🧮기원전 300년경, 유클리드는 그의 저서 『기하학 원론(Elements)』에서 두 수의 최대공약수를 구하는 알고리즘을 설명했습니다.기원전 200년경, 에라토스테네스는 소수를 찾기 위한 알고리즘인 '에라토스테네스의 체'를 제시했습니다.이처럼 인류는 아주 오래전부터 문제를 단계적으로 해결하는 절차를 고민해 왔습니다. 🏺🏰 중세 ~ 르네상스: 개념의 확산중세 유럽에서는 알콰리즈미의 저작..

3.1.1 알고리즘(Algorithm)의 개념

알고리즘이란 무엇인가요? 🤖알고리즘은 수학과 컴퓨터 과학에서 핵심적인 개념입니다. 쉽게 말하면, 알고리즘은 어떤 문제를 해결하거나 특정 작업을 수행하기 위한 단계별 절차 또는 규칙의 모음입니다. 예를 들어, 라면을 끓이는 과정(물 끓이기 → 면 넣기 → 스프 넣기 → 시간 맞추기 → 완성!)도 알고리즘의 한 예입니다. 🍜조금 더 공식적으로는, 알고리즘은 유한한 단계의 명확한 지침 목록으로, 어떤 입력을 받아 일련의 계산을 통해 원하는 출력을 생성하는 방식입니다. 이는 사람이든 컴퓨터든 어떤 문제를 해결할 때 "어떻게" 해야 하는지를 정해주는 레시피라고 볼 수 있습니다. 🧠알고리즘의 공식 정의와 핵심 속성 📜20세기 초, 알고리즘의 개념은 계산 이론을 정립하기 위한 수학적 정의로 발전했습니다. 앨런..

책임 있는 AI (Responsible AI)

책임 있는 AI (Responsible AI)은 인공지능 시스템을 설계, 개발, 배포하는 전 과정에서 윤리적이고 투명하며 인간 중심의 가치를 반영하는 접근 방식입니다. 이는 AI 기술이 사회와 개인에게 이익을 제공하면서도 잠재적인 위험을 최소화하도록 보장합니다.🔍 책임 있는 AI이란?책임 있는 인공지능은 AI의 전체 생애 주기—설계, 개발, 배포, 운영—에 걸쳐 윤리적 원칙과 법적 고려사항을 통합하는 접근 방식입니다. 이는 AI 시스템이 인간의 권리를 존중하고, 공정성, 안전성, 투명성을 유지하며, 사회적 책임을 다하도록 하는 것을 목표로 합니다.🧭 책임 있는 AI의 핵심 원칙공정성(Fairness): AI 시스템은 편향을 피하고 모든 사용자에게 공평하게 작동해야 합니다.투명성(Transparency..

엣지 AI

엣지 AI(Edge AI)는 인공지능 기술이 클라우드 서버가 아닌 사용자 가까이 있는 디바이스(예: 스마트폰, IoT 센서, 자율주행차 등)에서 직접 데이터를 처리하고 추론하는 기술입니다. 이러한 접근 방식은 지연 시간 감소, 개인정보 보호 강화, 네트워크 비용 절감 등의 이점을 제공하며, 21세기 인공지능의 핵심 트렌드 중 하나로 부상하고 있습니다.🧠 엣지 AI의 작동 원리데이터 수집: 엣지 디바이스는 센서나 입력 장치를 통해 주변 환경의 데이터를 수집합니다.로컬 처리: 수집된 데이터는 디바이스 내에 탑재된 AI 모델을 통해 즉시 분석됩니다. 이를 통해 데이터를 클라우드로 전송하지 않고도 실시간 처리가 가능합니다.즉각적인 반응: 분석 결과에 따라 디바이스는 외부의 명령 없이도 실시간으로 결정을 내리고..

기초 모델과 생성형 AI

기초 모델(Foundation Models)과 생성형 AI(Generative AI)는 21세기 인공지능 발전의 핵심 동력으로, 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 이러한 기술들은 대규모 데이터를 기반으로 사전 학습된 범용 AI 모델로, 텍스트, 이미지, 코드, 음성 등 다양한 작업에 유연하게 적용될 수 있습니다.🧠 기초 모델(Foundation Models)이란?기초 모델은 방대한 양의 데이터를 기반으로 사전 학습된 대규모 AI 모델로, 다양한 작업에 범용적으로 활용될 수 있습니다. 이러한 모델은 특정 작업에 특화되지 않고, 전이 학습(fine-tuning)이나 프롬프트 튜닝(prompt tuning)을 통해 다양한 태스크에 적용할 수 있습니다.(Amazon Web Services, Inc.)대..

2.3-c. 21세기 인공지능(AI)의 확산

21세기 들어 인공지능(AI)은 학문적 연구를 넘어 우리의 일상과 산업 전반을 혁신하는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 머신러닝 알고리즘의 발전, 빅데이터의 활용, 컴퓨팅 파워의 급속한 증가가 이러한 변화를 이끌었습니다. 이 글에서는 2000년 이후 인공지능의 발전과 확산을 주요 트렌드와 기술적 돌파구를 중심으로 살펴보겠습니다.🧠 딥러닝의 부활과 발전2006년, 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수 연구팀은 다층 신경망을 효과적으로 학습시키는 방법을 제안하여 딥러닝의 부활을 이끌었습니다. 이후 2012년, 알렉스넷(AlexNet)이 이미지넷(ImageNet) 시각 인식 챌린지에서 압도적인 성능으로 우승하며 딥러닝의 가능성을 전 세계에 증명했습니다. 이러한 성과는 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연..

Rainbow DQN과 최근 강화학습 기술 발전

앞서 살펴본 Double DQN, Dueling DQN, Prioritized Replay는 각각 강화학습의 성능을 높이기 위해 개발된 기술들이었습니다. 하지만 2017년에 DeepMind는 이 다양한 개선 기술을 하나로 통합한 "Rainbow DQN"을 발표했습니다. 초보자도 이해할 수 있도록 Rainbow DQN과 최근 강화학습 발전 흐름을 쉽게 정리해보겠습니다.1. Rainbow DQN: 여러 기법을 하나로 묶다Rainbow DQN은 기존 DQN을 발전시키기 위해 다음 여섯 가지 주요 기술을 결합한 강화학습 알고리즘입니다.Double DQN: 과도한 가치 추정(overestimation) 문제를 줄임Dueling Network Architecture: 상태(state)의 가치를 별도로 추정해 학습 ..

DeepMind의 딥 Q 네트워크(DQN)

1. DQN(Deep Q-Network)의 핵심 아이디어Q 테이블 대신 딥러닝 사용: 전통적인 Q-러닝에서는 상태-행동 쌍마다 Q값을 일일이 저장했지만, DQN에서는 '딥러닝 모델(신경망)'이 주어진 상태를 보고 각 행동의 Q값을 예측합니다.입력은 화면 이미지: 예를 들어, 고전 게임 '브레이크아웃(Breakout)'에서는 현재 게임 화면의 픽셀 이미지를 신경망에 넣어줍니다.출력은 각 행동별 Q값: 신경망은 가능한 행동(예: 왼쪽으로 이동, 오른쪽으로 이동, 가만히 있기) 각각에 대한 예상 보상(Q값)을 출력합니다. 가장 높은 Q값을 가진 행동을 선택하면 됩니다.2. DQN이 도입한 두 가지 주요 기술(1) 리플레이 메모리(Experience Replay)에이전트(인공지능)가 게임을 하면서 경험한 상태-..