4. 인공지능 알고리즘과 모델링

1. 인공지능 알고리즘의 이해

1-1. 알고리즘

문제 해결을 위한 절차 또는 공식이며, 특정 작업을 수행하기 위한 일련의 지시 사항, 명령

1-2. 알고리즘이 중요한 이유

효율적인 데이터 처리, 빠른 문제 해결, 자동화 및 최적화 가능

1-3. 알고리즘 종류

정렬, 검색, 계산, 최적화 알고리

2. 인공지능 시스템의 알고리즘 구성 예시

 - 쓰레기 소각장의 탄소 발생량 절감 통제

 - 운전자의 감정을 인식하여 맞춤 음악 제공 - 안전운전 유도

 - 심박수 구간 측정을 통한 수면 장애 연구 및 운동량 강도 안내

 - 10대 졸업사진 이미지 연출

3. 인공지능 모델링의 이해

3-1. 모델링

현실세계의 시스템이나 프로세스를 수학적으로 표현, 복잡한 문제를 단순화하여 이해하고 해석할 수 있다.

3-2. 모델링이 중요한 이유

의사 결정 과정에서의 정확한 향상, 예측 가능성 및 위험관리, 경제적, 과학적 연구에서의 기초가 된다.

3-3. 모델링의 사례

기후변화, 경제성장 예측, 인구 통계 모델링 등

4. 알고리즘과 필요한 자질

4-1. 알고라즘과 모델링을 구상

디자인 하려면, 다각적인 시각, 창의적 사고를 갖추고, 전문가들은 자질을 갖춰야 한다.

 - 메타인지 (Meta Cognition) : 생각에 대한 생각

 - 직관 (Intuition) : 순간, 찰나의 파악

 - 창의력 (Creativity) : 새로운 생각을 하는 힘

 - 감각 (Sensitivity) : 외부의 자극을 느끼는 힘

 - 다중 작업 (Multi-Tasking) : 동시 다양한 업무 처리

“How to think like Leonardo da Vinci”, Michael J. Gelb 著