프레너미

인공지능(AI)는 우리 삶에 큰 영향력을 끼치고 있으며 매년 인공지능과 컴퓨터의 연산속도는 비약적으로 상승하고 있다.

AI의 사전적 정의는 "컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것"인데,

단순히 프로그래밍을 통해 기계가 명령을 실행한다면 그것은 지능이 있다고 할 수 없을것이다.

그래서 컴퓨터가 스스로 학습하고 판단하게끔 하도록 유도하고 그렇게 만드는 방법을  머신러닝과 딥러닝이 있다.

머신러닝은 문제의 성격에 따라 세가지로 나누어지는데, 인간이 컴퓨터에게 입력값과 출력값 데이터를 모두 주는것을 지도학습,

입력값 데이터를 이용하여 규칙성을 찾는 방법을 비지도 학습이라 하며 컴퓨터가 주어진 상태에 대해 최적의 행동을 선택하고 상황이 종료된 뒤

행동의 좋고 나쁨을 인간이 평가하는 것을 강화학습이라고 한다.

지도학습과 비지도 학습은 기계가 수동적인 반면 강화학습은 기계가 능동적으로 합성한다고 볼 수 있다.

인간의 뇌를 모방하여 만든 인공신경망을 통한 신경망 학습인 딥러닝은 이전 기계학습 방식에 비해 인간이 개입하는 빈도가 줄어들며

더욱 더 인공지능의 본 의미에 가까워지게끔 했는데, 2014년도에 발표된 GAN(생생적 대립 신경망)은
"가짜 예제속에서 진짜 예제를 찾아내는 판별 모델"과 "가짜 예제를 진짜 예제 속에 섞는 생성모델"을 서로 경쟁하게 만들어
판별모델은 더 정확히 판단하도록, 생성모델은 더 잘 속일 수 있도록 훈련시키는 것이다. 이 외에도 CNN, RNN 등이 있다.

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위 내용이 새로 알게된 점입니다. 프론트엔드와 백엔드 개발자에 대한 영상에서는 공부 순서나 성향 같은 부분을 들으면서 

원래 알고있던 내용에 양질의 정보를 더할 수 있었습니다. 

인공지능에 대한 영상들을 보면서 만약 먼 훗날 영화 "엑스 마키나"의 AI처럼 

먼 미래에 인간의 정의처럼 고도의 지능과 자아를 갖고 행복을 추구하는 AI가 있다면, 그 AI를 계속해서 기계라고 부를 수 있을까? 하는 생각이 

들었습니다. 이러한 의문으로 부터 나오는 혼란이 많은 사람들이 인공지능과 기술의 발전을 두려워 하고 반대하는 이유가 아닐까 하기도 했지만

인공지능이 굳이 그러한 경지까지 오르지 못하더라도 인공지능의 발전은 많은 사람에게 도움이 되기에 가능성이 낮은 일을 두려워하여

가능성이 높고 가치있는 일을 금지하는 것은 바람직하지 못한 태도라는 결론을 내려보기도 했습니다.

이번 과제를 통해 새로운 지식을 습득하고 부족한 생각을 보강했으며 인공지능의 발전에 대해 사색도 해보는 뜻깊은 시간을 보낸 것 같아

홀가분한 마음으로 글을 마치고자 합니다.하지만 여전히 딥러닝에 대해서는 궁금증이 많은 것 같아
이번 중간고사가 끝나고 제대로 한번 알아볼 계획입니다. 좋은 과제를 내주셔서 감사합니다.

시청한 영상들 + 추가로 검색한 자료들

1.1 인공지능의 학습법과 응용 사례: https://youtu.be/Ym3IM9y4U5U 

1.2 인공지능이란?: https://youtu.be/Sxlz-r5FeCo

1.3 인공지능이란?: https://youtu.be/Wj_rihkm38k
2. 프론트엔드 백엔드 개발자는 무슨 일을 하나요?: https://youtu.be/G7crMao49_I
3. 프론트엔드 개발자 백엔드 개발자무엇을 선택할까? 공부방법은?: https://youtu.be/-y9h5yl7egE
네이버 지식백과: 기계학습, 머신러닝, 생성적 대립 신경망 등등