인공지능 편집하기
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[[파일:ABriefHistoryofAI.png]] | [[파일:ABriefHistoryofAI.png]] | ||
* [[XOR 문제]] | * [[XOR 문제]] | ||
* | * [[역전파|역전파(Backpropagation)]] | ||
* [[다층 퍼셉트론|다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron)]] | * [[다층 퍼셉트론|다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron)]] | ||
* [[기울기 소실 문제|기울기 소실 문제(Vanishing Gradient Problem)]] | * [[기울기 소실 문제|기울기 소실 문제(Vanishing Gradient Problem)]] | ||
== [[머신러닝]]과 [[딥러닝]] == | |||
* [[머신러닝|머신러닝(Machine Learning)]] | * [[머신러닝|머신러닝(Machine Learning)]] | ||
** 협의적: 컴퓨터가 다량의 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 통계적인 결과를 도출하는 인공지능 | ** 협의적: 컴퓨터가 다량의 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 통계적인 결과를 도출하는 인공지능 | ||
** 광의적: 인공지능의 하위 개념이지만, 컴퓨터로 연구하는 대부분의 인공지능을 포함 | ** 광의적: 인공지능의 하위 개념이지만, 컴퓨터로 연구하는 대부분의 인공지능을 포함 | ||
* [[딥러닝|딥러닝(Deep Learning)]] | * [[딥러닝|딥러닝(Deep Learning)]] | ||
** 협의적: 역전파의 기울기 소실 문제를 해결해 깊은 다층 레이어 학습을 가능하게 한 머신러닝 | ** 협의적: 역전파의 기울기 소실 문제를 해결해 깊은 다층 레이어 학습을 가능하게 한 머신러닝 | ||
** 광의적: 인간의 뇌와 흡사하게 구현한 신경망 알고리즘을 적용하여 보다 빠르고 효율적으로 학습하는 인공지능 | ** 광의적: 인간의 뇌와 흡사하게 구현한 신경망 알고리즘을 적용하여 보다 빠르고 효율적으로 학습하는 인공지능 | ||
== [[인공지능 윤리]] == | == [[인공지능 윤리]] == | ||
* [[아실로마 인공지능 원칙]] | * [[아실로마 인공지능 원칙]] | ||
* [[G20 인공지능 원칙]] | * [[G20 인공지능 원칙]] | ||
