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과거의 기술자료(읽기 전용): https://tech.devgear.co.kr

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Machine Learning and Artificial Intelligence rocketed from the realm of science fiction becoming the most talked about topics in the tech and business world. Machine Learning (ML) is a subset of the computer science discipline of Artificial Intelligence (AI). Artificial Intelligence refers to the intelligence exhibited by machines capable of carrying out tasks that usually require human intelligence. Machine Learning uses algorithms to learn from data, find patterns in data, and make predictions about future events or outcomes. AI can be applied to many things like chatbots, virtual assistants, autonomous cars and so on. It can also be used for predictive analytics and other business purposes. Or even write the above description of the webinar.

머신러닝과 인공지능은 과학 소설 분야에서 급부상하기 시작해, 기술과 비즈니스 세계에서 가장 화제를 불러일으키는 주제가 되었다. 머신러닝(ML)은 인공지능(AI) 컴퓨터 과학의 하위 분야이다. 인공지능은 보통 일간의 지능을 필요로 하는 업무를 수행할 수 있는 머신이 보여주는 지능을 의미한다. 머신러닝은 알고리즘을 사용해 데이터에서 배우고, 패턴을 찾고, 미래 사건이나 결과를 예측한다. 인공지능은 챗봇, 가상 비서, 자율주행차 등 여러 분야에 적용될 수 있다. 또한 예측 분석과 다른 비즈니스 목적으로도 사용 가능하다. 심지어 온라인 세미나를 소개하는 위와 같은 설명문을 작성할 때도 활용할 수 있다.

 

In this webinar Jim McKeeth and Yılmaz Yörü introduce you to the how and why of getting started with machine learning. Learn the latest industry news, understand the technology, and discover examples and applications that can help your business right away.

이 온라인 세미나에서는 Jim McKeeth와 Yılmaz Yörü가 머신러닝을 시작하는 방법과 이유를 소개한다. 최신 업계 소식을 알아보고, 기술 이해와 비즈니스에 바로 도움이 될 수 있는 애플리케이션과 사례들을 다룬다.

 

Scroll down for useful links, slides, and the replay.

스크롤을 아래로 내리면 유용한 링크, 발표자료, 다시보기를 확인할 수 있다.

 

 
 

목차


 

의견 나누기(Areas of Discussion)

  • 아이디어와 원칙에 대한 일반적인 토론
  • 라이브러리와 리소스
  • 현재의 기술 수준
  • 비즈니스 영향
  • 다음엔 뭐가 나올까?
  • 윤리와 안전 고려사항

http://blogs.embarcadero.com/?p=137201

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AI가 코딩 작성을 더 쉽게 만들다.

  • AI에게 코딩을 더 쉽게 할 수 있는 기회는 많다.
  • 사양은 늘 변경된다.
  • 지금도 프로그래머와 사용자 사이에는 작업에 대한 역할이 존재한다.
  • 모든 직업은 결국 AI로 대체될 것이다.

commitstrip.com/en/2016/08/25/a-very-comprehensive-and-precise-spec/

 

아시모프의 로봇 공학 3법칙

  • 제0법칙: 로봇은 인류를 해치지 않을 수도 있고, 행동하지 않음으로써 인류를 해칠 수도 있다.
  • 제1법칙: 로봇은 사람을 다치게 하지 않을 수도 있고, 행동하지 않음으로써 사람이 해를 입도록 내버려 둘 수도 있다.
  • 제2법칙: 로봇은 인간의 명령에 복종해야 한다. 단, 그러한 명령이 제1법칙과 상충되는 경우는 예외이다.
  • 제3법칙: 로봇은 보호가 제1법칙이나 제2법칙과 상충되지 않는 한 자산의 존재를 보호해야 한다.
     
  • I, Robot은 1942년 소개되고, 1960년대 이삭 아시모프가 출간했다.
  • AI와 로봇 안전 및 윤리의 개념을 처음 정리한 것으로, 이러한 규정들이 실제로 어떻게 실패하게 되는지를 다루었다.
  • wikipedia.org/wiki/Three_Laws_of_Robotics

 

2020년 가트너 Hype Cycle, 인공지능 (Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2020 by Gartner)

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gartner.com/smarterwithgartner/

 

인공지능, 머신러닝, 딥러닝(AI , ML, DL)

  • 인공지능(AI)은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 머신이 보여주는 지능을 의미한다.
  • 머신러닝(ML)은 알고리즘을 사용해 데이터를 통해서 학습하고, 데이터에서 패턴을 찾아내고, 미래 발생할 일과 결과에 대한 예측을 하는 것이다.
  • 딥러닝(DL)은 계층과 필터가 있는 신경망으로, 많은 양의 데이터를 통해 학습할 수 있도록 인간 뇌의 행동 시뮬레이션을 시도한다.
  • 딥러닝은 머신러닝의 한 부분이다(하위 개념). 그리고 머신러닝은 인공지능의 한 부분이다. 인공지능은 컴퓨터 과학(CompSci)의 일부분이다.

 

다양한 용어(More Vocab)

ANN - 인공신경망(Artificial Neural Network) - 생물학적 뇌를 모델로 한 뉴런으로 구성되어 있다. 원래 아이디어는 AI에 대한 것이었지만, 당시 하드웨어가 너무 느렸던 탓에 소프트웨어로 구현된다. 요즘은 특히 GPU의 발전으로 성장했지만, 인기가 있지는 않다.

GAN - 생성적 대립 신경망(Generative Adversarial Network) - 두 개의 신경망이 제로섬 게임 형태로 서로 경쟁한다. 여기서 한 에이전트의 이득은 곧 다른 에이전트의 손실이다. 이들은 서로를 훈련시킨다.

SL – 지도형 기계 학습(Supervised Learning) – 예제 입출력 쌍을 기반으로 입력을 출력에 매핑하는 함수를 학습하는 머신러닝 작업이다.

GPT – 생성적 사전학습(Generative Pre-Training) – Alec Radford의 언어 모델이자, OpenAI에서 사용한다. 생성적 언어 모델이 긴 연속 텍스트가 있는 다양한 말뭉치에 대한 사전 훈련을 통해 세계 지식을 획득하는 방법을 보여준다.

NLP - 자연어 프로그래밍(Natural Language Programming) - 컴퓨터와 인간 언어 사이의 상호 작용, 특히 컴퓨터가 대량의 자연어 데이터를 처리하고 분석하도록 프로그래밍 하는 방법에 대한 것이다.

 

범용 인공지능(Artificial General Intelligence)

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인공지능(AI)와 범용 인공지능(AGI) 이론 (Theory of AI, also AGI)

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범용 인공지능(Artificial General Intelligence)

인공지능(AI)은 인간처럼 생각하고, 행동을 모방하도록 프로그램화된 머신에서 인간의 지능을 시뮬레이션하는 것을 말한다. 이 용어는 학습과 문제해결 등 인간의 마음과 관련된 특성을 나타내는 모든 머신에 적용될 수 있다 (참조: Investopedia).

범용 인공지능(AGI)은 인공지능의 핵심 이자 하위 개념으로 Strong AI라고도 불린다. 능력을 개발할 수 있는 조정 능력이 있다. 생물학 인공지능(ABI)이라는 용어도 있는데, 이는 '자연' 지능을 모방하는 것이다.

"아직 AI는 없습니다. 다만 우리는 AI 기술을 가지고 있는 것입니다." 조슈아 테네바움

"AGI는 없다"라고 말하는 것은 어려운 것이다.

AGI의 가장 가까운 예로는 알파고 제로(AlphaGo Zero), IBM 왓슨(IBM Watson), GPT-3가 있다.

 

간단한 ANN (Simple ANN)

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회귀분석 & AI (Regressions & AI)

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AI에 좋은 프로그래밍 언어는?(Which Programming Language is Good for AI?)

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AI 프레임워크, SDK, 라이브러리 (AI Frameworks, SDKs, Libs)

Tensorflow (파이썬) 확장 가능한 머신러닝 프레임워크, 데이터 흐름을 사용한 계산
Microsoft CNTK (C++) 인지 도구 키트 - 오픈 소스 딥 러닝 툴킷
Caffe (C++, 파이썬) 딥러닝을 위한 빠른 오픈식 프레임워크
Keras (파이썬) 오픈 소스 신경망 라이브러리
Torch (파이썬) 오픈 소스 머신러닝 라이브러리
Accord.NET (C#) 닷넷 머신 러닝 프로엠워크로 오디오 및 이미지 처리
Spark MLib (Scala) 확장 가능한 머신러닝 라이브러리
ML Pack (C++) 확장 가능한 머신러닝 프레임워크, 데이터 흐름을 사용한 계산
FANN (C & C++, C++빌더) 무료의 빠른 ANN 라이브러리
Theon (파이썬) 수치 연산 라이브러리

 

AI의 선두주자들(Leading Names in AI)

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튜링상 (2019) (Turing Award)

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실제 AI & ML (AI & ML in Practice)

  • TensorFlow
  • 머신러닝과 인공지능에서 사용 가능한 무료, 오픈소스 소프트웨어 라이브러리이다. 다양한 작업에서 사용 가능하며, 특히 심층 신경망 훈련과 추론에 중점을 두고 있다.
  • Google Brain 팀이 구글 내부 연구 및 생산을 위해 개발했다.

Tensorflow.org
Tensorflow.org/lite
github.com/tensorflow/tensorflow
en.wikipedia.org/wiki/TensorFlow

 

텐서플로 Lite & 델파이 (TensorFlow Lite & Delphi)

 

OpenCV

OpenCV는 주로 실시간 컴퓨터 비전을 목표로 하는 프로그래밍 기능 라이브러리이다. 인텔이 개발하였으나, 이후 Willow Garage와 Itseez의 지원을 받았다. 크로스 플랫폼으로, 오픈 소스 아파치 2 라이선스로 무료로 사용할 수 있다. 2011년부터는 실시간 운영을 위한 GPU 가속 기능이 제공되었다.

 

Mitov 소프트웨어 인텔리전스 연구소(Mitov Software Intelligence Lab)

AI와 분류기 애플리케이션을 신속하게 구축!

  • 신경망
  • 자체 구성 맵(Self-Organizing Map)
  • Naive Bayes
  • K Nearest Neighbor
  • 후방 전파(Back Propagation)
  • 데이터 준비(Data Preparation)

mitov.com/products/intelligencelab

 

REST와 Restful 시스템을 AI API와 연동하기 (Connect AI APIs With The REST and Restful Systems)

REST (Representational State Transfer)는 데이터를 가져오고 게시해 웹 서비스를 사용하는 대화형 애플리케이션을 반들 수 있는 연결 방법이다. REST는 HTTP의 하위 집합을 사용한다.

REST 데이터 전송 아키텍처를 사용하는 웹 서비스가 RESTful이다.

다양한 AI API에 연결할 수 있다.

 

소프트웨어 2.0 (AI 기반 개발) (Software 2.0 (AI Driven Development))

  • 훨씬 더 추상적으로 작성됨
  • 신경망의 가중치로 작성된 인간에게 익숙치 않은 언어
  • 어떤 인간도 코드 작성에 관여하지 않음
  • 매우 많은 가중치
  • 가중치를 직접 입력하는 것은 매우 힘든 일
  • 소프트웨어 1.0: 0%~80% 데이터 | 소프트웨어 2.0: 99% 데이터
  • databricks.com/session/keynote-from-tesla

 

데이타! 데이타! 데이타! (DATA! DATA! DATA!)

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AI 윤리학 (알고리즘, 데이터마이닝...) (AI Ethics (Algorithms, DataMining…))

알고리즘, 데이터마이닝, ...

AI 시스템으로 인한 잠재적 피해

  • 편견과 차별
  • 개인의 자율성, 소구권, 권리 거부
  • 투명하지 않은, 설명 불가능한, 정당하지 못한 결과
  • 사생활 침해
  • 사회적 연결의 고립과 해체
  • 신뢰할 수 없고, 안전하지 않거나 품질이 떨어지는 결과

인공지능 시스템을 위한 응용 윤리학

 

특이점 & AI (특이점: 인공지능이 인간 지능을 넘어서는 기점)
(Singularity & AI (Singularity: A unique event with profound consequences))

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AI 영화, 시리즈 (AI Movies, Series)

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관련 영상들 (More Videos)

 

유용한 링크(Useful Links)

 

 

C++&C++빌더 AI 예제들(C++ & C++ Builder AI Examples)

소개

인공 지능 소개(C++)

간단한 인공 신경 모델(C++)

인공 신경 모델 구축하기(C++)

 

뉴런 모델

매우 간단한 인공 신경망 예제(C++)

구조화 기반의 간단한 인공 신경 모델(C++)

배열 기반의 간단한 인공 신경 모델(C++)

클래스 기반의 인공 신경 모델(C++)

벡터 기반의 간단한 인공 신경 모델

 

활성화 기능

신경망에서의 활성화 함수

신경망의 Sigmoid 기능

Binary/Heaviside Step 기능(C++)

Gaussian Error Linear 유닛(C++)

Rectified Linear Unit Activation ANN 함수

Hyperbolic Tangent Activation ANN 함수

C++앱에서 작동하는 SELU 활성화 함수

신경망 C++앱에서의 Sigmoid Linear Unit (SiLU)

신경망에서의 Gaussian Activation 함수

ELU 인공 신경망 기능

자체 정규화 Non-Monotonic(Mish) 활성화 함수

 

 

기본 C++ AI 예제들

C++빌더 윈도우 프로젝트용 FANN 라이브러리를 임포트하기 (FANN은 매우 친숙하고 훌륭한 오픈 라이브러리로, 공학 연구 및 데이터 분석에서 초보적인 애플리케이션 용이다)

간단하지만 강력한 챗봇 C++로 만들기

C++에서의 Brute Force 메소드

C++에서의 유니코드 문자열의 최소 편집 거리 메소드

신경망의 SoftMax 기능

 

AI API를 연동하는 REST 예제

C++빌더 REST 디버거는 무엇이고, 활용 방법은?

C++로 간단한 REST 클라이언트 만들기 등등

 

더 많은 정보(MORE ?)

LearnCplusCplus.org에서 더 많은 AI 사례를 살펴볼 수 있습니다.

 

DL, ML, AI를 소개하는 MIT 영상 2가지(Two Main MIT Videos about DL, ML & AI Introduction)

딥러닝의 기본: 소개와 개요

MIT AGI: 범용 인공지능

 
 
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