인공 지능 정의 : 핵심 인공 지능 용어 해설
중요한 AI 용어가 설명되었습니다.
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에이
알고리즘 : 알고리즘은 컴퓨터가 문제를 해결할 수 있도록 해주는 명시적인 단계별 지침입니다.
Artificial General Intelligence (AGI) : 초 지능 이라고도하며, 기계 지능의 기능이 인간 지능과 동등하거나 그 이상일 때입니다.
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인공 지능 (AI) : 기계가 인간의인지 및 학습을 시뮬레이션 할 수있는 컴퓨터 과학 분야.
AI (Artificial Narrow Intelligence) : 특정 항목 및 기능 집합으로 제한되는 AI를 나타냅니다.
인공 신경망 (Artificial Neural Network, ANN) : 인공 지능에서 사용되는 모델로, 인간의 뇌를 기반으로합니다. 기계 학습에 사용되는 신경층으로 구성됩니다.
비
Backpropagation : “오류 역방향 전파”라고도하는 오류는 출력에서 계산되고 인공 신경망의 계층을 통해 역방향으로 분산되는 감독 된 학습 기법입니다. 인공 신경망을 훈련하는 일반적인 방법으로 시스템의 초기 출력을 원하는 출력과 비교 한 다음 차이가 최소화 될 때까지 시스템을 조정합니다.
기음
Convolutional Neural Network (CNN) : 이미지를 식별하고 분석하는 데 사용되는 신경 네트워크 유형입니다.
디
딥 학습 (Deep Learning) : 다층 인공 신경망으로 구성된 기계 학습 방법. 비선형 처리의 많은 레이어를 사용하여 데이터에서 피쳐를 추출한 다음 데이터를 다양한 수준의 추상화로 변환합니다. 그것은 감독자, 감독자 또는 감독자가 될 수 있습니다. 음성 인식, 컴퓨터 비전, 자연 언어 처리 및 패턴 인식에 사용됩니다.
이자형
전문가 시스템 (Expert System) : 문제 해결을 위해 인간 전문 기술 지식 기반을 사용하는 인공 지능 시스템.
에프
Forward Chaining : AI가 뒤를 돌아보고 규칙 기반 시스템을 분석하여 “if”규칙을 찾고 솔루션을 찾기 위해 어떤 규칙을 사용할 지 결정합니다.
지
Generative Adversarial Networks (GAN) : 동일한 데이터 집합에 대해 학습 된 두 개의 신경망 (생성기 및 판별 자)이있는 감독되지 않은 기계 학습에 사용되는 AI 알고리즘 유형입니다. 생성기는 출력을 생성하고 판별 기는 생성 된 출력을 원래 데이터 세트와 비교하여 어떤 이미지가 인증 된 것인지 결정합니다. 이러한 결과를 바탕으로 생성기는 새로운 출력을 생성하기 위해 매개 변수를 조정합니다. 이 프로세스는 판별자가 더 이상 원본 데이터 세트와 생성기의 출력을 구별 할 수 없을 때까지 반복됩니다. 사실적 이미지를 만드는 데 사용됩니다.
H
인공 지능 : 경험에 기반한 상식적인 규칙. 휴리스틱 프로그래밍에서 프로그램은 스스로 학습하며 경험을 통해 향상됩니다. 전문가 시스템에서 자주 사용됩니다.
나는
귀납적 추론 (Inductive reasoning) : 대부분의 시간 동안 진실이거나 진실 인 여러 전제가 결합되어 결론을 형성하는 논리적 과정. 종종 예측과 예측에 사용됩니다.
엠
기계 학습 : AI의 하위 집합. 컴퓨터 알고리즘은 데이터의 식별 된 패턴으로부터 학습하고 명시 적 프로그래밍없이 이에 따라 조치를 조정합니다.
엔
자연 언어 처리 (Natural Language Processing, NLP) : 기계가 말하거나 쓰여진 언어를 이해할 수 있도록 자연어의 속성을 결정하기 위해 컴퓨터 알고리즘을 적용합니다.
신경망 : “인공 신경망”을 참조하십시오.
아르 자형
강화 학습 : 행동 심리학에서 영감을 얻은 기계 학습 방법의 한 유형. 보강 학습 알고리즘 (에이전트)은 환경과 상호 작용하여 학습하고 처벌되거나 보상을받습니다. 에이전트는 시간이 지남에 따라 보상을 최대화하기 위해 의사 결정을합니다.
에스
강한 AI : “인공 일반 정보”를보십시오.
티
튜링 테스트 (Turing Test) : 인간의 행동과 구별 할 수없는 지능적인 방식으로 행동하는 기계의 능력을 테스트합니다. 1950 년 앨런 튜링 (Alan Turing)이 개발했습니다.
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