인공지능과 데이터 분석을 위한 수학력

2020-03-13
조회수 272


안녕하세요 러닝클루 입니다.

오늘은 인공지능 과정을 소개해보려고 합니다.


과거 인공지능을 생각해보면 낯설고, 다가서기 힘든 로봇을 생각했습니다.

하지만 주변을 둘러보면 우리도 모르게 사용하고 있는 친숙한 물건에 "인공지능"이라는 기능이 탑재되어 사용되고 있습니다.

대표적으로 휴대폰 기능, 스피커, 냉장고, 자동차를 예를 들 수 있습니다.


일상에 친숙하고 편리 해진 인공지능이란 과연 무엇일까요?








"인공지능이란?"


2016년 3월 12일, 이세돌 9단과 알파고의 3번째 대국이 알파고의 불계승으로 끝이 났습니다.

3국까지 0 대 3의 스코어를 기록하면서 나머지 대국 결과와 상관없이 알파고의 승리가 확정되었습니다.

몇 년 전만 해도 ‘아직은 멀었다’라는 의견이 많았지만 사람들은 부쩍 다가온 ‘인공지능’의 시대를 체감하고 있습니다.


공학 분야에서 말하는 인공지능이란  ‘문제를 푸는 기능’을 말합니다.

사람이 하는 대부분의 결정(어떤 옷을 입을지, 어떤 말을 할지 등)의 문제 해결 과정이라고 할 수 있습니다.

그래서 사람을 따라 하는 로봇을 보고 인공지능이라고 부르는 것입니다.


현재 인공지능은 기술적 변화를 통해 단순 문제 풀이에서 지능의 실제적 구현을 목표로 발전되고 있습니다.


인공지능은 강한(Strong) AI,  약한(Weak) AI 크게 둘로 나뉩니다. 

먼저 강한 AI는 문제 영역을 좁혀주지 않아도 어떤 문제든 해결할 수 있는 기술 수준을 말합니다.

영화 속에서 볼 수 있는 로봇들을 예로 들 수 있습니다.

약한 AI는 특정 영역의 문제를 푸는 기술입니다.

음성을 듣고 무슨 말인지 인식하거나 단어를 입력 후 검색 결과를 보여주는 기술입니다.

대표적 사례로 스팸메일 필터링, 이미지 분류, 기계번역 기술 등이 있습니다.


현재 단계에서는 약한 AI가 많이 쓰이고 있으며

이러한 인공지능 개발을 위해 기본적으로 학습해야 하는 것은 알고리즘이라고 합니다.


그렇다면 알고리즘이란 무엇일까요?








"알고리즘이란?"


알고리즘은 주어진 문제를 해결하기 위한 절차, 방법, 명령어들의 집합이라고 합니다.

컴퓨터는 구체적으로 알려 주어야만 명령을 수행하기 때문에 프로그램에 알고리즘이 필요합니다.

알고리즘은 이 명령을 수행한 다음에는 무슨 일을 처리하고

다음에는 어떤 파일을 모아서 어떻게 처리할지 구체적으로 명령의 순서, 처리 방법을 모아놓은 것입니다. 


프로그램을 만드는 전체 과정에서 볼 때, 알고리즘을 짜는 것은 계획 단계라고 할 수 있습니다.


그리고 이 알고리즘에 나오는 수식을 해결하기 위해서는 "수학"이 필요합니다.



마지막으로 인공지능에 수학이 필요한 이유를 알아보겠습니다!







"인공지능에 수학이 필요한 이유?"

인공지능을 개발, 인공지능 데이터 분석을 하기 전 배워야 할 과정은

"인공지능과 데이터 분석을 위한 수학력입니다."

이 과정은 인공지능에 쓰이는 수학만 기초부터 탄탄하게 다뤄지는 과정이며

대표적인 인공지능 알고리즘에 수학이 어떻게 활용되는지 알아가는 과정입니다.


인공지능의 심화 과정으로 넘어갈수록 알고리즘에 나오는

수식에 대한 거부감을 가지고 계시는 분들도 있으실 텐데요!


이 과정 통해 수학의 기초를 높이고 수식에 대한 자신감을 길러보는 것은 어떨까요?





▒교육목표▒


인공지능과 데이터 분석 관련 알고리즘에 나오는 수식에 대한 거부감을 줄이고

수학 기초를 높여 수식의 의미를 이해할 수 있다.






▒교육대상자▒


- 인공지능 알고리즘을 체계적으로 배우고 싶은 예비개발자

- 알고리즘으로 모델을 개발하지만 수학을 제데로 배우고 싶은 예비개발자

- 인공지능의 전문서적에 관심있는 분

- 수학때문에 머신러닝 개발을 망설이는 개발자분들

- 인공지능을 배우고 싶은 분





    






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