1. 인간의 지능을 모방한 기술, 인공지능의 개요 (1) 인공지능 (Artificial Intelligence)의 개념 및 특징 개념 인간의 지능을 모방하여 문제를 해결하거나 아이디어를 도출하는 기술 특징 – 인간처럼 사고/행동 (Thinking/Acting Humanly) – 합리적으로 사고/행동 (Thinking/Acting Raionally) (2) 인공지능과 기계 학습, 딥러닝과의 관계 인공지능 (Artificial Intelligence) 인간의 지능을 모방하여 인간처럼 사고/행동하는 가장 큰 범위를 포괄하는 개념 기계 학습
1. 제조업의 위기와 서비타이제이션 (1) 제조업의 위기 글로벌 경기 둔화에 따른 가치 창출 Value Chain 부재 산업 구조조정의 미흡과 보호무역주의 확대 (2) 서비타이제이션(Servitization)의 개념 및 필요성 개념 필요성 제품의 판매 증대 또는 새로운 비즈니스 역량 발굴을 위해 서비스 요소를 제품 수준뿐 아니라 기업 수준으로 도입하는 제품-서비스 통합 전략 – 제품 생산 중심에서 탈피 – 가치사슬
I. 머신러닝 파이프라인(ML Pipeline)의 개요 가. 머신러닝 파이프라인의 개념 데이터 수집부터 전처리, 학습 모델 배포, 예측까지 전과정을 순차적으로 처리하도록 설계된 머신러닝 아키텍처 나. 머신러닝 파이프라인의 필요성 머신러닝 자동화 머신러닝 모델 전 과정 지속 수행 위한 파이프라인 기반 자동화 예측 정확성 향상 내부 구조 이해를 통한 머신러닝 성능(예측의 정확성) 향상 II. 머신러닝 파이프라인의 데이터 처리
I. 하이퍼파라미터의 개념 최적의 딥러닝 모델 구현을 위해 학습률이나 배치크기, 훈련 반복 횟수, 가중치 초기화 방법 등 인간의 선험적 지식을 기반으로 딥러닝 모델에 설정하는 변수 II. 하이퍼파라미터의 종류 종류 설명 적용 시 고려사항 학습률 (Learning Rate) gradient의 방향으로 얼마나 빠르게 이동할 것인지 결정하는 변수 – 너무 작으면 학습의 속도가 늦고, 너무 크면 학습 불가
I. 인간의 학습 과정 모방, 기계 학습 대량의 데이터를 지도/비지도, 강화 학습 등을 통해 문제의 해답을 찾아내는 기법 지도학습(Supervised Learning) 비지도학습(Unsupervised Learning) 강화학습(Reinforcement Learning) 준지도학습(Semi-Supervised Learning) II. 지도 학습과 비지도 학습의 개념 지도 학습 비지도 학습 – 입출력이 쌍으로 구성된 학습 예제로부터 맵핑하는 함수 학습 형태 – 목표값 없이 입력값으로 공통 특성을 파악하는 귀납적