인공지능과 데이터 과학

인공지능의 개요

4차 산업 혁명

1차	2차	3차	4차
▶ 증기기관의 발명 ▶ 기계적인 장치에서 제품을 생산함	▶ 전기기관의 발명 ▶ 대량생산이 가능해지고 노동력을 절약함	▶ 정보통신 기술의 발달 ▶ 생산라인의 자동화 ▶ 사람은 생산라인을 점검하고 컨트롤하는데 집중	▶ AI, 빅데이터, 로봇등을 통한 기술 융합 ▶ 사람, 사물, 공간이 초연결화와 초 지능화
1780년대 이후	1870년대 이후	1970년대 이후	2010년대 이후

• 초연결: 인간과 인간, 인간과 사물, 사물과 사물 간의 연결(5G, IoT)
• 초지능: 모든 영역에서 인간의 인지 능력을 능가하고 사물을 더 스마트하게 만드는 사물의 지능화(빅데이터와 인공지능을 활용)
• 초융합: 초연결+초지능, 모든 산업 및 기술이 결합되어 새로운 융합 산업을 개발

인공지능(Artificial Intelligence)의 정의

• 1956년 다트머스 학회에서 존 매커시 교수가 처음 인공지능일는 용어를 사용함
• 사람과 유사한 지능을 가지도록 인간의 학습능력, 추론 능력, 지각 능력, 자연어 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램을 통해서 실현하는 기술
• 인간의 지능을 컴퓨터가 가질 수 있도록 실현한 기술

인공지능의 분류

좁은 인공지능(Narrow AI)(현제)	일반 인공지능(General AI)	슈퍼 인공지능(Super AI)
▶ 스스로 사고해 문제를 해결할 능력이 없는 컴퓨터 기반 AI ▶ 특정 분야에 국한되고 인간보다 나은 성적을 만듦	▶ 스스로 사고해서 문제를 해결할 수 있는 컴퓨터 기반 AI ▶ 인간 수준으로 모든 분야에 적용가능함	▶ 인간보다 100~1000배 뛰어난 지능을 지님 ▶ 효율, 자기 보존, 자원 획득, 창의성 같은 원초적 욕구를 기반으로 끊임없이 자기 발전함

인공지능의 용어

Aritificial Intelligence ▶인간과 비슷하게 사고하는 컴퓨터의 지능을 구현한 포괄적 개념
Narrow AI			General AI Super AI
Machine Learning ▶ 데이터를 입력해 컴퓨터를 학습 ▶ 스스로 배우게해서 성능을 향상 시킴
Deep Learning ▶ 머신러닝의 한 분야 ▶ 신경망을 통해서 학습

데이터의 과학의 개요

데이터의 정의

• 이론을 세우는 데 기초가 되는 사실 또는 바탕이 되는 자료
• 관찰이나 실험, 조사로 얻은 사실이나 자료
• 컴퓨터가 처리할 수 있는 문자, 숫자, 소리, 그림 따위의 형태로 이루어진 자료

데이터 과학이란?

• 데이터(data)
  이론을 세우기 위해 연구나 조사들의 바탕이 되는 여러 형태의 자료
• 과학(science)
  보편적인 진리나 법칙을 발견하기 위한 지식의 체계
• 데이터 과학
  과학적 방법으로 목적에 따라서 다양한 데이터로부터 패턴을 발견하거나 분석하여 문제를 해결하는 방식
  데이터를 통해서 실제 현상을 이해하고 분석함
  통계학, 데이터 분석, 기계학습등을 기술들을 반영함

데이터 과학

• 데이터의 구체적인 내용을 다루기 위해 서로 다른 성질의 내용, 형식의 데이터에 공통으로 존재하는 성질, 그것들을 다루기 위한 기술 개발에 착안점을 둠

• 사용되는 기술들
  1. 수학, 통계학 등
  2. 컴퓨터 과학, 정보공학, 패턴 인식, 기계학습 등
  3. 데이터 마이닝, 데이터 베이스 등