Artificial Intelligence숙명여자대학교

Interactive Media design

1412059 김송은

INDEX

01�인공지능에 대하여

02�인공지능 활용 분야

03�인공지능을 이용한 아이디어

인공지능에 관심을 가지게 된 계기

인공지능이란?

음성 인식이란?

01인공지능에 대하여

관심을 가지게 된 계기

01인공지능에 대하여관심을 가지게 된 계기

01인공지능에 대하여

인공지능이란? 기계로 인해 만들어진 지능

시스템에 의해 만들어진 지능

인공지능이란?

01인공지능에 대하여인공지능 분류

강인공지능

약인공지능

다양한 분야에서 보편적으로 활용

알고리즘을 설계하면 AI가 스스로 데이터를 찾아 학습

정해진 규칙을 벗어나 능동적으로 학습해 창조 가능

특정 분야에서만 활용 가능

알고리즘은 물론 기초 데이터 규칙을 입력해야 됨

이를 바탕으로 학습 가능. 규칙을 벗어난 창조는 불가

01인공지능에 대하여인공지능의 원리 - DEEP LEARNING

인공 신경망을 이용하여, 데이터를 군집화 하거나 분류하는데 사용하는 기술

01인공지능에 대하여인공지능의 원리 - DEEP LEARNING

인공 신경망인공신경망은 선형 맞춤(linear fitting)과 비선형 변환(nonlinear transformation or activation)을 반복해 쌓아올린 구조

01인공지능에 대하여인공지능의 원리 - DEEP LEARNING

지도 학습

비지도 학습

차근차근 교육하는 방식. 학습 데이터가 적으면 오류가 커지므로

데이터의 양이 많아야 한다.

컴퓨터 자율적으로 알게 하는 방법.

고도의 연산 능력이 요구돼 웬만한 컴퓨팅 능력으로는 시도가 쉽지않음

강화 학습 엄청난 데이터를 기반으로 스스로 교육한 후,

스스로 검열하는 방식 - 알파고

01인공지능에 대하여DEEP LEARNING의 문제 해결 방식

Scatter lab, Inc.에서 개발한 연애 인공지능 앱. 비트윈과 연동되며, 비트윈을 통해 오간 커플의 대화를 분석하여

연애 상대방과 연애 전반에 대한 여러 정보를 제공한다.

01인공지능에 대하여활용 예시

페이스북에는 친구의 사진을 올렸을 때 자동으로 얼굴을 인식해 태그를 달아주는 얼굴 인식 알고리즘을 ‘딥페이스(Deep Face)’ 기술을 적용했습니다. 이용자가 올린 이미지의 얼굴의 측면만 봐도, 어떤 이용자인지 판별해낼 수 있다고 합니다.

인식 정확도는 97.25%로 인간 눈 인식 정확도인 97.53%와 거의 차이가 없다.

01인공지능에 대하여활용 예시

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01음성인식에 대하여음성 인식이란?

음성인식기술은 컴퓨터가 마이크와 같은 소리 센서를 통해 얻은 음향학적 신호를 단어나 문장으로 변환시키는 기술

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01음성인식에 대하여음성 인식 원리

음성인식기술은 일반적으로, 음향 신호를 추출한 후 잡음을 제거하는 작업을 하게 되며, 이후 음성 신호의 특징을 추출하여 음성모델 데이터베이스(DB)와 비교하는 방식으로 음성인식을 하게 된다.

음성인식기술 역시 센싱과 데이터 분석 기술이 결합하여 있기는 하지만, 측정하고 분석해야 하는 데이터가 음성 데이터 하나라는 점에서 약간 다르다.

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02인공지능 활용 분야

03인공지능을 이용한 아이디어

03인공지능을 이용한 아이디어

결정장애를 위한 어플

03인공지능을 이용한 아이디어

매번 둘중에 뭘 선택해야할지 고민하는 사람들이 있다.

그들의 위하여 카카오톡 내용을 분석하여 자신의 취향, 성향, 건강등을 분석한다.

결정을 내리기 힘든 날, 분석한 데이터를 토대로 그들에게 더 좋은 선택지를 알려준다.

본인도 몰랐던 본인의 취향에 대해서 더 잘 알게된다.

자신에 대한 분석을 토대로 앞으로의 결정에 자신감을 가지게 된다.

본인의 희망사항이나 롤모델에 대한 데이터도 입력해서 그들이 추구하는 바를 좇아가도록 한다.

결정을 내리기 힘들어하는 사람들을 위한 어플

THANK YOU