사용 방법
이 노트 모음은 주어진 강의자료를 바탕으로 만든 Obsidian용 디지털 가든이다. [[키워드]] 형식의 내부 링크를 따라가면 개념들이 서로 어떻게 연결되는지 볼 수 있다.
큰 흐름
- 인공지능 → AI의 발전 → AI의 분류
- 데이터와 속성 → 특징 벡터 → 이미지 데이터 → CNN
- 기계학습 → 지도학습 → 의사결정트리
- 탐색 → 상태 공간 → 휴리스틱 탐색 → A star 알고리즘
- 게임 탐색 → 미니맥스 알고리즘 → MCTS
- 지식 표현 → 생성 규칙 → 추론 → 명제 논리 → 술어 논리
추천 읽기 순서
처음에는 인공지능, AI의 발전, AI의 분류를 읽고 전체 그림을 잡는다. 그다음 데이터와 속성과 특징 벡터를 읽으면 기계가 데이터를 숫자로 다루는 방식을 이해할 수 있다.
이미지 쪽은 이미지 데이터, 에지 검출, 컨볼루션, Feature Map, 풀링, CNN, AlexNet 순서가 좋다.
문제 해결 쪽은 탐색, 상태 공간, 맹목 탐색, 휴리스틱 탐색, A star 알고리즘 순서로 읽으면 된다.
게임과 추론은 게임 탐색, MCTS, 지식 표현, 전문가 시스템으로 이어진다.
중심 메시지
인공지능은 하나의 기술이 아니라 규칙 기반 방법론, 기계학습, 딥러닝, 탐색, 지식 표현, 강화학습이 함께 발전해 온 문제 해결 방법들의 집합이다.