KDI 경제정보센터

더욱 효율적인 인공지능 알고리즘의 등장과 함께 인공지능이 더 많은 일을 맡게 될 새로운 세상을 앞두고, 다시 인간의 결정과 지능의 의미를 생각해본다.

인공지능이 LSTM 로직과 GAN 알고리즘을 통해 어떻게 새로운 것을 만들어내는지 알아본다.

시계열 데이터와 같이 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 학습하기 위한 순환신경망(RNN)의 작동 원리와 사례를 알아본다.

CNN의 감각 인지로부터 누적보상의 기대치를 최대화하는 강화학습까지, 딥러닝의 발전과정을 소개한다.

특징을 추출하고 분류하면서 패턴을 파악하는 ‘눈‘의 탄생을 컨볼루션(합성곱)과 풀링을 통해 설명한다.

풍부한 데이터, 강력한 컴퓨팅 파워의 결합과 함께 역전파법이 어떻게 딥러닝을 대중화하게 됐는지 그 배경을 살펴본다.

딥러닝 혁명에서 핵심적인 역할을 수행한 은닉층(hidden layer)이 어떻게 모델의 표현력을 높이는지 알아본다.

기호주의와 연결주의에서부터 딥러닝의 탄생까지 인공지능 변천사를 알아본다.

신경세포의 작동원리를 통해 지능의 의미를 알아보고, 기계학습과의 유사성을 살펴본다.

인공지능을 가능하게 하는 알고리즘의 의미를 튜링머신을 통해 살펴보고, 인공지능의 본질에 대해 논의한다.