인공지능 미래산업 활용 무료교육 후기 (1일 차 - 오전)

 

 

안녕하세요

 

  한국산업인력공단과 스마트앤컴퍼니와 연계해서 무료 인공지능 수업이 있어서 신청을 해보았습니다. 그리고 키트로 무료로 준다고 해서 어떤 것일까 궁금하기도 해서 수강해 보았습니다.

 

  우선 교육시간은 2일이고 시간은 09 ~ 18시까지 진행해서 16시간 교육으로 진행되었습니다. 그리고 요즘은 오프라인 강의를 할 수 없어서 Zoom으로 수업이 진행되었습니다. 개인적으로 Zoom 수업이 업무도 하면서 진행할 수 있어서 좋았습니다.

 

  무료 강의 신청을 하게 되면 담당자분이 문자로 키트와 교재 받을 주소를 전달해 달라고 합니다. 그러면 메일로 교재와 줌 링크를 전달해 줍니다. 이 링크로 2일간 수업이 진행되었습니다. 그리고 HRD-Net 앱 설치해서 입실, 퇴실 QR 찍어주어야 합니다.

 

  수업자료를 공유드리는 것은 좀 그렇고, 이런 내용으로 진행되었구나 그리고 개인적으로 정리한 내용 공유하도록 하겠습니다.

 

  수업의 난이도는 쉬움으로 보시면 됩니다. 그래서 AI 전공수업이나 관련 교육을 들어보셨다면 이미 아시는 수업내용일 수 있습니다. AI 처음 접해보거나 인공지능에 대해서 맛보기를 원한다면 수강해서 해볼 만합니다.

  

  전체 커리큘럼은 아래와 같습니다.

 

 

 

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<1일 차 강의>

 

1. 1교시 (인공지능 이론)

 

  - 알파고를 이용한 바둑 예제를 들어 커제, 이세돌, 단백질 구조 등 이야기로 인공지능 사용 예시 설명

  - 인공지능의 개념 설명  

 

 

 

    -- 인공지능 핵심은 패턴을 찾아내는 것이다. 그리고, 효율적인 선에서 입력 데이터 양과 학습시간을 고려하는 것이다

    -- 현실에서 진행되고 있는 예시로, 2cm 구글 칩 시카모어 이야기(영하 35도에서 작동)

 

 

구글 시카모어 (구글)

 

 

 

2. 교시 (인공지능 이론 계속)

 

 - 매트릭스 게임 애니메이션 일부를 보여주면서 어디까지가 진짜 사람이고 그래픽인지 알기가 어렵다는 것을 보여주며 이유가 주인공의 행동과 음성을 인공지능 학습을 시켰기 때문에 가능하다. 그리고 얼굴 표정을 이전 프로그램 방식으로 구현하기는 너무 어렵다. 그러나 인공지능 알고리즘만 만들어지면 학습을 통해 가능하다.

 

 - 라인, 야후재팬 경영통합 뉴스 기사와 AI 데이터 바우처 사업 안내 (지원받는 데이터 바우처 사업으로 할 경우 공공데이터로 올려야 한다.)

 

 - 구글 딥마인드를 통해서 학습한 초기 벽돌깨기 게임 영상 시청 – 강화 학습으로 점수 내기와 어떻게 하면 점수를 많이 내는지를 학습함.

 

 - 인공지능은 인간의 지능을 갖춘 컴퓨터 시스템을 의미하며 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 구현한 것

    -- 인공지능에서 지능이라고 하면 여러 가지, 복잡한 문제 해결 능력이라고 한다.

 

       1) 약인공지능: 특정분야에 잘되어 있는 것(예, 챗봇, 바둑 AI) 

       2) 강인공지능: 인간과 흡사하게 생각, 창의성을 발휘할 수 있는 능력

       3) 초인공지능: 인간의 능력을 넘어서는 지능

 

 - 인공지능이 왜 필요한가?

    -- 단순한 기계들은 상황을 판단하지 못하고 사람에게 피해를 줄 수 있다. (상황을 인지 못해서)

 

 - 4차 산업의 핵심적인 기술(4차 산업 혁명) - 현재는 4차 산업 진입기이며 핵심은 데이터 : 인공지능

    -- 1차 산업혁명 (석탄): 증기기관 

       2차 석유, 전기: 내연기관

       3차 인터넷 컴퓨터 : 네트워크

 

    -- 혁명이라고 하는 것은 직업의 파괴가 일어나기 때문이다. (예로, 자율주행이 나오면 운전교습소, 버스기사 등이 없어진다.)

 

 - 인공지능 역사 

 

  1) 앨런 튜링 – 튜링 테스트 : 사람과 대화하는 기계를 만들어서 몇 명의 사람과 대화해서 다수의 사림들이 사람이라고 인정하면 통과하는 테스트

 

  2) 다트머스 회의 - Artificial Intelligence 용어가 나옴 (1950년대)

    (1) AI 창세기 : 다트머스 커퍼런스 1956

    (2) 제1차 AI 붐 : 간단한 문제 해결 1956 ~ 1974

    (3) 첫 번째 AI 겨울 1974~1980 : XOR 문제- 논리적으로 설명 안 되는 상황 발생

    (4) 제2차 AI 붐 : 전문가 시스템 1980~1987 :한 분야에 전문적인 AI 개발

    (5) 두 번째 AI 겨울 1987~1993 : 많은 변수들이 있다

    (6) 제3차 AI 붐 : 기계학습과 딥러닝 : 1993~ 

 

 

3. 3교시 (XOR 문제, 머신러닝 개념)

 

 - XOR 문제에 대해서 설명: 논리 연산자 설명하고 AND 연산자를 그래프로 그릴 경우와 OR 연산자를 그래프로 그릴 경우 참과 거짓을 나눌 수가 있었다. 그러나 XOR 경우 참과 거짓을 구분할 수 있는 방법을 찾지 못했다.

 

 

 

 

   -- 해결방법으로 은닉 계층(중간계층)을 만들어서 NAND와 OR를 두어서 결과는 XOR을 설명할 수 있게 되었다.

       선 개념으로는 나눌 수 없다는 것을 알고, 3차원 개념으로 면 개념으로 볼 경우 나눌 수가 있게 되었다.

 

 

 

 

 

 

 

 

   -- 자세한 내용을 잘 몰라서 개인적으로 인터넷으로 검색해 보았습니다. 하단, 참고사이트 참조

 

 

 - 머신러닝(기계학습) : 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 뜻합니다.

  -- 심층 신경망(DNN, CNN) : 학습을 통해서 고양이 패턴을 찾아낸다. 사람의 뇌 구조를 따라 만든 것으로 딥러닝이라고 표현하고 그중 한 가지 방법이 심층 신경망이라고 한다.

 

  - 딥러닝 : 여러 비선형 변환 기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(다량의 복잡한 자료들에서 핵심적인 내용만 추려내는 작업)를 시도하는 기계학습 알고리즘의 집합으로 뜻합니다.

 

 - 전통적인 프로그램에서는 데이터와 규칙을 넣고 해답을 찾는 것이고 머신러닝은 데이터와 해답을 넣고 규칙을 찾아내게 만드는 것이다. 규칙을 프로그램을 정의하는 프로그램을 하는 것이 아니라 데이터를 학습을 통해 규칙을 찾아내서 새로운 데이터에서 생성된 규칙을 통해 해답을 찾아내는 방식입니다.

 

 

 

 

- 머신 러닝 학습 방법

 

 

  1) 지도 학습 : 문제와 정답을 모두 알려주고 학습시키는 방법,  목적은 예측과 분류

     - 다양한 사진(개, 고양이 등)과 답을 알려주고 패턴 찾도록 학습시킴)

 

  2) 비지도 학습 : 답을 가르쳐주지 않고 공부시키는 방법, 목적은 연관 규칙과 군집

     - 우량고객과 일반 고객 등으로 나눔)

 

  3) 강화 학습 : 보상을 통해 상은 최대화, 벌은 최소화하는 방향으로 행위를 강화하는 학습, 목적은 보상

     - 내비게이션 시간 단축 효과, 벽돌깨기 게임)

 

 

 직접적인 강의 자료사진을 사용하기는 저작권으로 인해 새롭게 필요한 부분 그려보았습니다.

내용이 부족하지만, 인공지능 기초강의가 이렇게 진행되는구나 하면서 참조가 되었으면 합니다. 나머지도 강의 들었던 부분 요약해서 공유해 보겠습니다.

 

감사합니다.

 

 

<참고 사이트>

1. [인공지능] 다층 퍼셉트론으로 XOR문제 해결하기

https://ang-love-chang.tistory.com/26

2. XOR 문제의 해결, 층 쌓기

https://stellarway.tistory.com/14