마인드 맵 갤러리 AI 인공지능 지식
AI 인공지능 지식은 컴퓨터 과학, 수학, 통계, 철학, 심리학 및 기타 학문 분야의 지식을 포함하며 일반적으로 컴퓨터 분야로 분류됩니다.
2024-11-04 14:03:22에 편집됨Diese Vorlage zeigt die Struktur und Funktion des Fortpflanzungssystems in Form einer Mind Map. Es führt die verschiedenen Komponenten der internen und externen Genitalien ein und sortiert das Wissen eindeutig aus, um Ihnen dabei zu helfen, mit den wichtigsten Wissenspunkten vertraut zu werden.
Dies ist eine Mind Map über die Interpretation und Zusammenfassung des Beziehungsfeldes E-Book, des Hauptinhalts: Überblick über die Essenzinterpretation und Übersicht über das Feld E-Book. "Relationship Field" bezieht sich auf das komplexe zwischenmenschliche Netzwerk, in dem ein Individuum andere durch spezifische Verhaltensweisen und Einstellungen beeinflusst.
Dies ist eine Mind Map über Buchhaltungsbücher und Buchhaltungsunterlagen.
Diese Vorlage zeigt die Struktur und Funktion des Fortpflanzungssystems in Form einer Mind Map. Es führt die verschiedenen Komponenten der internen und externen Genitalien ein und sortiert das Wissen eindeutig aus, um Ihnen dabei zu helfen, mit den wichtigsten Wissenspunkten vertraut zu werden.
Dies ist eine Mind Map über die Interpretation und Zusammenfassung des Beziehungsfeldes E-Book, des Hauptinhalts: Überblick über die Essenzinterpretation und Übersicht über das Feld E-Book. "Relationship Field" bezieht sich auf das komplexe zwischenmenschliche Netzwerk, in dem ein Individuum andere durch spezifische Verhaltensweisen und Einstellungen beeinflusst.
Dies ist eine Mind Map über Buchhaltungsbücher und Buchhaltungsunterlagen.
AI 인공지능 지식
정의
인공지능(인공지능, 인공지능), AI라고도 한다
인간의 지적 행동을 시뮬레이션, 확장 및 확장하기 위한 이론, 방법, 기술 및 응용 시스템을 연구하고 개발하는 종합 과학
컴퓨터 과학, 수학, 통계, 철학, 심리학 및 기타 분야와 관련된 지식은 일반적으로 컴퓨터 분야로 분류됩니다.
지능의 차원
인지 능력: 이해, 학습, 추론, 기억 등
적응성: 문제 해결, 환경 변화 대처 등
자율성: 독립적으로 작업을 완료하고 독립적으로 결정을 내립니다.
핵심 요소
컴퓨팅 파워
GPU, ASIC(TPU, NPU), FPGA 등
연산
머신러닝, 딥러닝, 강화학습, 전이학습 등
데이터
정형 데이터, 비정형 데이터 등
데이터 수집, 데이터 정리, 데이터 표준, 데이터 저장 등
학교
세 가지 주요 사고 학파
상징주의 학교
연결주의 학교
행동주의 학교
다른 사고 학교
진화론 학교
베이지안주의
비유 학교
주요 연구 방법
지식 기반 접근 방식
전문가 시스템, 지식 그래프
학습 기반 접근 방식
머신러닝, 딥러닝
생체 공학 기반 접근 방식
행동주의, 진화계산
지능 수준에 따라 분류
약한 AI
단일 작업 또는 관련 작업 그룹에만 특화되어 있으며 일반적인 지능 기능은 없습니다.
강력한 AI
특정 일반 지능 능력을 보유하고 이를 이해하고 학습하며 다양한 작업에 적용할 수 있습니다.
슈퍼인공지능(Super AI)
창의성, 사회적 능력 등 거의 모든 측면에서 인간의 지능을 능가합니다.
개발 단계
싹트는 단계
1940년대~1956년 튜링 테스트
출생 기간
1956년 다트머스 회의
첫 번째 물결
상징주의 1956-1973
두 번째 물결
상징주의(전문가 시스템) 1980-1990
세 번째 물결
1994년~현재 머신러닝, 딥러닝
기계 학습
지도 학습
알고리즘은 레이블이 지정된 데이터 세트에서 학습합니다. 즉, 각 훈련 샘플에는 알려진 결과가 있습니다.
비지도 학습
알고리즘은 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트에서 학습합니다.
준지도 학습
소량의 레이블이 있는 데이터와 대량의 레이블이 없는 데이터를 결합하여 훈련합니다.
강화 학습
시행착오를 통해 어떤 행동이 보상을 받고 어떤 행동이 처벌을 받는지 알아보세요.
신경망
CNN(컨벌루션 신경망)
순환 신경망(RNN)
생성적 적대 신경망(GAN)
장단기 기억(LSTM)
변신 로봇
딥러닝
정의
딥 러닝, 특히 심층 신경망 학습
머신러닝의 중요한 분야입니다.
딥 러닝 알고리즘은 더 많은 "숨겨진 레이어"(수백 개)를 사용하여 이를 더욱 강력하게 만들고 신경망이 더 어려운 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
액자
텐서플로우(구글)
카페(BVLC)
케라스(fchollet)
CNTK(마이크로소프트)
Torch7(메타)
패들패들(바이두)
마인드스포어(화웨이)
대형 모델
정의
대규모 매개변수 규모와 복잡한 컴퓨팅 구조를 갖춘 기계 학습 모델
대부분의 대형 모델의 기본 핵심 구조는 Transformer와 그 변형입니다.
현재 자주 언급되는 대형 모델은 주로 대형 언어 모델(Large Language Model)이다.
프로세스
사전 훈련
레이블이 지정되지 않은 대량의 데이터를 사용하여 언어 모델을 학습하는 과정
이는 모델에 어느 정도의 다양성과 다양한 다운스트림 작업에 적응할 수 있는 능력을 제공합니다.
미세 조정
사전 훈련을 기반으로 주석이 달린 데이터(즉, 특정 작업에 대한 데이터)를 사용하여 모델을 특정 애플리케이션이나 작업에 맞게 추가로 훈련합니다.
분류
용도에 따라
일반 대형 모델
산업 모델
기능별
대규모 언어 모델
텍스트 데이터로 학습
시각적 모델
이미지 데이터로 학습
다중 모드 대형 모델
텍스트와 이미지 모두
기능별
분석적(의사결정)
생성
소스를 전환하려면 누르세요.
오픈소스 대형 모델
폐쇄 소스 대형 모델
비즈니스 모델
구독 모델
API 서비스 모델
플랫폼 서비스 모델
맞춤형 서비스 모델
광고 및 판촉 모델
데이터 인증 모델
AIGC(인공지능 생성 콘텐츠)
정의
인공지능 기술을 활용하여 자동으로 콘텐츠를 생성하거나 생성
생성된 콘텐츠에는 텍스트, 코드, 이미지, 음악, 비디오 등이 포함될 수 있습니다.
범주
텍스트 생성
GPT 시리즈, Wen Xin Yi Yan, Tong Yi Qian Wen, Pangu, Claude 3, Diffusion-LM, Chinchilla 등
빈첸시안 그림
DALL·E 2, Stable Diffusion, Midjourney, Pixeling Qianxiang, DreamGaussian, Baidu AI Painting, Tongyi Wanxiang 등
빈센트오디오
MusicLM, ElevenLabs, Wondershare Filmora, Reecho, SkyMusic, Qinle 모델, FunAudioLLM, MusicGen 등
빈센트 비디오
Sora, Stable Video Diffusion, Vidu 등
주요능력
컴퓨터 비전(CV)
이미지 인식, 시각 인식, 얼굴 인식, 영상 인식, 문자 인식, 보행 인식...
음성 인식
음성 인식, 성문 인식, 음성 합성, 음성 상호 작용...
자연어 처리
정보이해, 텍스트 교정, 기계번역, 자연어 생성...
구체화된 지능
홈 서비스 로봇, 의료 로봇, 호텔 서비스 로봇, 산업용 로봇...
적용분야
산업 제조업
자동화된 생산, 지능형 품질 검사, 장비 운영 및 유지 관리, 공급망 관리...
의료 건강
의료영상 분석, 유전자 시퀀싱, 질병 예측, 약물 연구 및 개발, 맞춤형 치료...
금융 증권
위험 관리, 신용 평가, 사기 모니터링, 양적 거래, 시장 예측...
교육 및 훈련
맞춤형 학습 경로, 지능형 튜터링, 강좌 추천…
운송 및 물류
자율주행, 경로 최적화, 교통분석, 비상계획…
뉴스 미디어
원고 수집 및 집필, 자료 제작, 텍스트 다듬기...
게임 및 엔터테인먼트
캐릭터 디자인, 요소 생성, 플롯 디자인, 특수효과 제작...
역할과 가치
비즈니스 관점에서
AI는 반복적이고 지루한 작업을 자동화하고, 생산 효율성과 품질을 향상시키며, 인건비를 절감할 수 있습니다.
AI는 거버넌스 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 새로운 비즈니스 모델, 제품 및 서비스를 가져와 경제를 활성화할 수 있습니다.
정부 입장에서는
AI는 거버넌스 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 새로운 비즈니스 모델, 제품 및 서비스를 가져와 경제를 활성화할 수 있습니다.
개인적인 관점에서
AI는 우리가 일부 작업을 완료하고 삶의 질을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.
모든 인류의 관점에서
AI는 질병 치료, 재난 예측, 기후 예측, 빈곤 퇴치에도 중요한 역할을 할 수 있습니다.
어려움과 도전
고용
많은 수의 일자리를 위협하고 대규모 실업으로 이어질 수 있음
범죄
AI는 전쟁을 일으키고 속이는 데 사용됩니다(목소리를 흉내내거나 사기를 저지르기 위해 얼굴을 바꾸는 행위).
은둔
국민권익 침해(과도한 정보수집, 사생활 침해)
공정한
소수의 기업만이 앞선 AI 기술을 보유하면 사회적 불평등이 심화될 수 있다
AI 알고리즘 편향도 불공평으로 이어질 수 있다
의존하다
AI가 점점 더 강력해지면 사람들도 AI에 의존하게 되고 독립적으로 생각하고 문제를 해결하는 능력을 잃게 됩니다.
신뢰
AI의 강력한 창의성으로 인해 인간은 창작에 대한 의욕과 자신감을 잃을 수도 있습니다.
안전
AI의 발전을 둘러싸고 보안(데이터 유출, 시스템 충돌), 도덕적 윤리 등 일련의 문제도 존재한다.