코딩 기록 저장소

1. 지식기반 에이전트 지식기반 에이전트 (Intelligent Agent) ■ 에이전트(Agent)란? - Sensor를 통해 환경(environment)를 인식하고, 동작(action)을 수행할 수 있는 작동기(Actuactors)를 통해 인식된 환경에 대한 동작을 수행하는 개체 -> 즉 복잡한 환경에서 환경을 인식하여 주어진 목표를 달성하려는 시스템 ■ 단순 반사 에이전트 (Simple Reflex Agent) - Sensor를 통해 인식한 환경만을 고려하여 동작(action)을 수행 (이전 History 고려 X) memo : 약간 if else 룰 같음. 해당하는 조건에 맞으면 바로 실행 예를 들어 자율주행 자동차 앞차가 브레이크 밟으면 우리도 브레이크 밟기 시작함 ■ 모델 기반 에이전트 (Mo..

탐색 전략 ■ 탐색 전략 (Search Strategy) 종류 무정보 탐색 (Uninformed Search, Blind Search (맹목적 탐색) ) 정보 이용 탐색 (Informed Search) 지역 탐색 (Local Search) 게임 탐색 (Game search) 1. 정보이용 탐색 (Informed Search) ■ 정보이용 탐색이란? - 상태 공간에 대한 추가적인 정보나 지식을 활용해서 탐색 하는 방법 - 정보이용 탐색은 휴리스틱(H(n), 평가함수)을 활용하기 때문에 휴리스틱 탐색(Heuristic Search)이라고도 함 - 휴리스틱(Heuristic) : 최적의 해를 찾다는 보장(Optimality)은 없지만, 신속한 어림짐작을 통해 충분히 좋은 해를 찾을 수 있는 경험적 지식 mem..

1. 문제해결 (Problem Solving) 문제해결이란? - 초기 상태(state)에서 목표 상태(goal state)에 도달하는 과정 - 8-Puzzle 문제 - 타일을 1부터 8까지 순서대로 배치해야 함 - 문제를 해결하려면 어떻게 해야하나? Example : Romania - Romania에서 휴가를 보내고 내일 Bucharest라는 도시로 돌아가서 비행기를 타고자 함 - 현재 Arad라는 도시에 있다면, 어떻게 Bucharest까지 갈 수 있을까? ■ 초기 상태, 목표 상태 설정 - 초기 상태: Arad / 목표 상태 : Bucharest ■ 문제 정의 - 상태(state) : 도시(various cities) - 동작(action) : 운전을 통해 도시 사이를 이동 ■ 문제의 해 (solut..

1. 인공지능의 발전과정 01. 인공지능 접근 방법 인공지능의 4가지 접근 방법 - 인간과 같은 사고 : 인간의 마음과 같은 인간 수준의 지능 (Congnitive Science : AI + 심리학) memo : 사고 - 어려움. 마음은 눈에 보이지 않고 심리학적인 요소임 - 인간과 같은 행동 : 튜링테스트(Turing Test) memo : 인간과 같은 행동을 하는지, 인간과 같은 사고를 하는지 평가하는 방법 - 논리적 사고 : 사고의 법칙 (합리적으로 생각하고 추론/추리하는 인공지능) - 특정한 부분에 집중 -논리(Logic-고전적 AI(Good-Old-Fashioned AI,GOFAI)를 통해 활발히 연구 - 논리적 행동 : 합리적인(Rational) 에이전트 (의사결정을 통한 최적의 행동, 지능형..

1. 인공지능이란 무엇인가? 인공지능 ( AI: Artificial Intelligence) - 사람처럼 생각하고 사람처럼 행동하는 기계(SW, 컴퓨터, 로봇)을 만드는 연구 memo : (공학적으로 바라본 인공지능에 대한 정의) - 사람처럼 보고 듣고 말하고 행동하는 기계를 만드는 연구 - 사람이 하면 지능을 필요로 하는 일을 기계가 할 수 있도록 하는 연구 - 현재로서는 사람이 기계보다 잘 하는 일을 기계가 할 수 있게 하는 연구 인공지능의 주요 목표 - 인간의 지능 활동을 컴퓨터에 접목하는 것 - 인간이 하는 일을 기계가 대신할 수 있도록 지능을 접목 (자동화, 노동력 대체) 일상적인 생활에 편리함 제공 인간의 판단과 결정에 도움을 줄 수 있음 인간의 실수를 피하게 되고 위험을 줄일 수 있음 mem..