브레니(Brenny) (주)아이디맥스

사람과 같이 문제 해결을 위해 학습하는 나는 브레니(Brenny)라고 해요. 사물도 인식하고 무언가를 분류해보고 묶어보고 신경망을 가동시켜 특징을 추출하죠. 기계가 학습을 하다니... 내가 궁금하지 않나요?

인공지능 - 논리로 작업 프로그래밍하기

Ai는 좁은 의미의 Ai와 넓은 의미의 Ai 두 가지로 분류할 수 있습니다. 넓은 의미의 Ai는 인간처럼 행동하고 생각하는 미래적인

개념의 로봇을 의미하고, 우리는 컴퓨터가 사람 같이 특정 작업을 수행할 수 있도록 설계된 컴퓨터 싯템인 좁은 의미의 Ai에 

집중할 것입니다. 그리고 Ai는 복잡한 로직 집합에서부터 인간의 프로그래밍을 최소화하면서 참조 예제에 기초해서 결가를 

도출하는 셀프 학습이 가능한 알고리즘까지 어떤 것이라도 될 수 있습니다. 

머신러닝 - 인공 지능의 적용

머신러닝은 Ai의 하위 집합으로 개발되었으며 Ai 실현을 위한 기술로 고려됩니다. 머신러닝은 컴퓨터 시스템에게 데이터를 

통해 학습하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 알고리즘을 이용하는 방식입니다. 

머신 버전은 카메라로 포착된 이미지 데이터와 분류기, 위치 확인 도구, 광학문자 인식 등 이러한 이미지에 적용된 다양한 

알고리즘들을 통해 머신 비전 소프트웨어는 부품의 존재 여부, 두 경계선 사이의 폭 측정, 타이어 상의 특정 문자열 파악 

등을 수행할 수 있습니다. 

딥러닝 - 차세대 검사 방식으로의 진화

딥러닝 알고리증믄 기술의 지속적인 발전 덕분에 유명해진 치신 인공 지능 하위 집합입니다. 딥러닝은 컴퓨터 알고리즘으로 작업을 프로그래밍하는 과정을 인간에게 의존하지 않고 인간의 학습을 흉내낸 예제 기반 접근 방식을 통해서 결과에 도달하고, 딥러닝 기반 검사 애플리케이션은 신경망을 활용함으로써 연결을 수행하고 대규모 데이터 집합에서 패턴을 파악합니다. 

출처 : 코그넥스

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