I. 비지도 학습의 개요 가. 비지도 학습 (Unsupervised Learning, 자율 학습)의 개념 입력데이터에 대한 목표값 없이 데이터가 어떻게 구성되었는지를 알아내는 기계 학습(Machine Learning) 기법 나. 비지도 학습의 특징 비정제 데이터를 입력하여 훈련데이터 없이 데이터의 특징 요약과 군집 (Clustering) 수행 목표값을 정해주지 않아도 되고 사전 학습이 필요없으므로 속도가 빠름 II. 비지도 학습의 기법 및 알고리즘
I. 사물 인식 기술, 패턴인식 문자, 물체 등을 인식하기 위해 표준 패턴과 입력 패턴 비교 기반 사물 식별 및 클래스 구분 기술 II. 패턴인식 시스템 처리 단계 가. 패턴인식 시스템 처리 단계 나. 패턴인식 시스템 처리 단계 별 기술 요소 처리 단계 기술 요소 설명 수집 /전처리 – 표본화, 정규화 – Noise 제거 –
I. 인공지능 기반 채팅, 챗봇 가. 챗봇의 개념 사람과 문자 대화를 통해 질문에 알맞은 답이나 각종 연관 정보 제공 인공지능 기반 커뮤니케이션 소프트웨어 나. 챗봇의 특징 특징 설명 인간과 커뮤니케이션 – 자연어 기반 문자/음성 대화 다양한 데이터 활용 – 센서, 인터넷, 상황 기반 데이터 인공지능 기술 활용 – 학습 데이터 패턴화, 분류기 사용 II.
I. 오감 인터넷, 멀티 모달 가. 멀티 모달의 개념 인터넷 환경에서 센서 정보 등 다양한 입력 요소를 통해 상호간 통신하는 인간 중심형 인터페이스 기술 나. 오감 별 센서종류 및 정보전송 방법 오감 센서 종류 정보 전송 방법 시각 광 센서 광 전도 소자, 이미지 센서, 카메라 청각 음향 센서 마이크로폰, 압전 소자, 진동자 촉각 진동,
I. 자연어 인터랙션 플랫폼, 대화형 플랫폼 음성, 문자 등 자연어 인식기반 가상비서, 챗봇과 같은 서비스를 제공하는 자연어 인터랙션 플랫폼 II. 대화형 플랫폼 구성도 및 주요 기술 가. 대화형 플랫폼 구성도 나. 대화형 플랫폼 구현을 위한 주요 기술 구분 기술 요소 세부 기술 대화 입출력 STT, TTS – 가우시안 필터기반 음성 변환 OCR, CRNN –