인지를 위한 AI 기술
Q) 딥러닝 기술이 인공지능 기술과 같은 것일까?
→ 인공지능 기술을 실현하기 위한 머신러닝 모델 중의 하나가 딥러닝 기술
학습 내용)
1.
인지를 위한 AI 기술 개요
2.
인지를 위한 AI 기술의 필요성
3.
인지를 위한 AI 기술의 적용 과정
keyword 1)
AI 기술 (인공지능 기술)
→ 사람이 갖고 있는 지능을 기계로 구현하기 위한 기술
keyword 2)
머신러닝
→ 데이터를 통해 학습하는 방식으로 지능을 구현하는 기술
keyword 3)
딥러닝
→ 머신러닝 기술을 하기 위해 필요한 모델 중 하나
→ 사람의 뉴런을 모사하는 신경망 구조를 가지고 있음
인지를 위한 AI 기술 개요
튜링 테스트
•
기계가 인공지능을 갖추었는가?
•
통과해야만 AI 기술로 인정
머신러닝
•
데이터를 통해 학습하는 방식으로 지능을 구현하는 기술
•
데이터를 경험할수록 성능 확장
딥러닝
•
사람의 뉴런을 모사하는 신경망 구조
•
자율주행차의 인지 기능 구현을 위한 필수적인 기술
→ 딥러닝의 비약적인 발전
인지를 위한 AI 기술의 필요성
기존 자율주행차 인지 기술의 한계
•
센서 데이터를 표현하는 모델을 엔지니어가 직접 설계
◦
다양한 데이터의 변화를 반영하기 어려움
•
실제 환경에서 얻은 데이터의 통계적인 분포와 구조가 복잡
◦
엔지니어가 설계한 모델과 실제 데이터의 차이가 큼
→ 데이터 기반의 학습을 하는 AI 인지 기술 등장
•
자율주행차 인지 기술이 비약적으로 발전
인지를 위한 AI 기술의 적용 과정
1.
대규모 센서 데이터 취득 후 서버로 전달
2.
라벨링 과정(for 예측 결과)
3.
클라우드 서버, 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 모델 훈련 수행 (트레이닝)
4.
학습된 신경망의 연결 정보를 차량에 탑재
5.
실제로 자율주행 인지 기능 수행 (인퍼런스 과정)
