## 딥러닝의 현재와 인공지능의 미래 ### 컴퓨터와 딥러닝 - 컴퓨터는 숫자만 다루는 기계임. - 스마트폰, 데스크탑, 노트북 등 모든 컴퓨터는 0과 1로 이루어진 이진법을 사용함. - 사진, 영상, 음악, 텍스트 등 모든 데이터는 컴퓨터에서 숫자로 처리됨. - 기존 프로그램은 사람(프로그래머)이 숫자 처리 로직을 설계하고 코드로 작성함. - 딥러닝은 컴퓨터가 스스로 데이터에서 패턴을 찾아내는 방식임. ### 딥러닝의 작동 방식 - 딥러닝은 인공 신경망을 기반으로 함. - 인공 신경망은 사람의 뇌 신경망을 모방한 구조임. - 인공 신경망은 노드(뉴런)와 엣지(시냅스)로 구성됨. - 각 엣지에는 가중치(weight)가 부여됨. - 입력 데이터는 노드를 거치면서 가중치와 곱해지고 더해짐. - 최종 출력값은 입력 데이터가 어떤 범주에 속하는지 나타냄. ### 딥러닝의 학습 과정 - 딥러닝 모델은 초기에는 무작위 가중치를 가짐. - 수많은 데이터를 입력하고 출력값을 비교하며 가중치를 조정함. - 이 과정을 반복하면서 모델은 점점 더 정확한 예측을 할 수 있게 됨. - 딥러닝 학습에는 엄청난 양의 데이터와 컴퓨팅 파워가 필요함. ### 딥러닝의 응용 사례 - **이미지 분류:** 고양이 사진을 입력하면 컴퓨터가 고양이라고 판별하는 프로그램. - **스윙 로봇:** 스스로 그네 타는 법을 학습하는 로봇. - **자율 주행:** 자동차가 스스로 운전하는 기술. - **챗GPT:** 사람과 자연스럽게 대화하는 인공지능 챗봇. ### 딥러닝의 미래 - 딥러닝은 인공지능 분야의 혁신을 이끌고 있음. - 2025년에는 인공지능이 과학기술 발전의 원동력으로 자리 잡을 것임. - 2030년에는 인공지능에게 노벨상이 수여될 가능성이 높음. - 2035년에는 고속도로에서 사람 운전이 금지될 것임. - 딥러닝은 앞으로 더욱 발전하여 우리 삶의 많은 부분을 변화시킬 것임. ### 딥러닝의 한계 - 딥러닝 모델은 복잡한 계산 과정을 거치기 때문에 그 결과를 해석하기 어려움. - 딥러닝 모델은 학습 데이터에 편향될 수 있음. - 딥러닝 모델은 새로운 상황에 대한 일반화 능력이 부족할 수 있음. (By Joon's UA-cam Analyzer)
비행기에 대해서 한 마디 하자면 라이트 형제가 비행기를 개발하기 이전에, 이름 없는 누군가가 1000번 넘게 새의 날개를 달고 날면서(어리석어 보이지만?) 비행 데이터를 모두 기록해 두었다는 사실입니다. 어떤 독일계 미국인이 그 자료를 토대로 비행기를 제작해 실제로 100m 이상을 나는데 성공했다고 합니다. 그 성공한 기체를 라이트 형제가 직접 보고난 후 비행원리 등을 알게 되었다는 말이 있습니다. 제가 말하고 싶은 요지는 그만큼 데이터가 중요하다는 사실입니다. 전 지구적으로도 많은 데이터가 매일매일 쌓이고 있기 때문에 모르고 있던 그 무엇인가를 알아내거나 어떤 새로운 결론을 도출하기가 쉬워지고 있다는 말입니다.
![[SEF2024] AI 어디까지 왔나, 앞으로 어떻게 될까ㅣ박태웅(녹서포럼 의장)](http://i.ytimg.com/vi/fFIlEGnziMg/mqdefault.jpg)
![[SEF2024] AI 어디까지 왔나, 앞으로 어떻게 될까ㅣ박태웅(녹서포럼 의장)](/img/tr.png)
![인공지능, 딥러닝을 알고싶다면 이 영상을 보세요 (보이저엑스 남세동 대표) [인공지능 시리즈 1/3]](http://i.ytimg.com/vi/CA5Ggqg5x6o/mqdefault.jpg)
남세동은 못참지~
좋은 정보 감사합니다😊
내가 본 딥러닝의 원리 설명 중 최고. 많은 인사이트를 얻어 갑니다. 남대표님 존경하고 감사합니다.
너무 재밌게 잘봤습니다..남세동님 최고 ❤❤
선좋아요 후감상ㅎㅎ
기계가 사람보다 안전하다
잘 들었습니다.
## 딥러닝의 현재와 인공지능의 미래
### 컴퓨터와 딥러닝
- 컴퓨터는 숫자만 다루는 기계임.
- 스마트폰, 데스크탑, 노트북 등 모든 컴퓨터는 0과 1로 이루어진 이진법을 사용함.
- 사진, 영상, 음악, 텍스트 등 모든 데이터는 컴퓨터에서 숫자로 처리됨.
- 기존 프로그램은 사람(프로그래머)이 숫자 처리 로직을 설계하고 코드로 작성함.
- 딥러닝은 컴퓨터가 스스로 데이터에서 패턴을 찾아내는 방식임.
### 딥러닝의 작동 방식
- 딥러닝은 인공 신경망을 기반으로 함.
- 인공 신경망은 사람의 뇌 신경망을 모방한 구조임.
- 인공 신경망은 노드(뉴런)와 엣지(시냅스)로 구성됨.
- 각 엣지에는 가중치(weight)가 부여됨.
- 입력 데이터는 노드를 거치면서 가중치와 곱해지고 더해짐.
- 최종 출력값은 입력 데이터가 어떤 범주에 속하는지 나타냄.
### 딥러닝의 학습 과정
- 딥러닝 모델은 초기에는 무작위 가중치를 가짐.
- 수많은 데이터를 입력하고 출력값을 비교하며 가중치를 조정함.
- 이 과정을 반복하면서 모델은 점점 더 정확한 예측을 할 수 있게 됨.
- 딥러닝 학습에는 엄청난 양의 데이터와 컴퓨팅 파워가 필요함.
### 딥러닝의 응용 사례
- **이미지 분류:** 고양이 사진을 입력하면 컴퓨터가 고양이라고 판별하는 프로그램.
- **스윙 로봇:** 스스로 그네 타는 법을 학습하는 로봇.
- **자율 주행:** 자동차가 스스로 운전하는 기술.
- **챗GPT:** 사람과 자연스럽게 대화하는 인공지능 챗봇.
### 딥러닝의 미래
- 딥러닝은 인공지능 분야의 혁신을 이끌고 있음.
- 2025년에는 인공지능이 과학기술 발전의 원동력으로 자리 잡을 것임.
- 2030년에는 인공지능에게 노벨상이 수여될 가능성이 높음.
- 2035년에는 고속도로에서 사람 운전이 금지될 것임.
- 딥러닝은 앞으로 더욱 발전하여 우리 삶의 많은 부분을 변화시킬 것임.
### 딥러닝의 한계
- 딥러닝 모델은 복잡한 계산 과정을 거치기 때문에 그 결과를 해석하기 어려움.
- 딥러닝 모델은 학습 데이터에 편향될 수 있음.
- 딥러닝 모델은 새로운 상황에 대한 일반화 능력이 부족할 수 있음.
(By Joon's UA-cam Analyzer)
비행기에 대해서 한 마디 하자면 라이트 형제가 비행기를 개발하기 이전에, 이름 없는 누군가가 1000번 넘게 새의 날개를 달고 날면서(어리석어 보이지만?) 비행 데이터를 모두 기록해 두었다는 사실입니다. 어떤 독일계 미국인이 그 자료를 토대로 비행기를 제작해 실제로 100m 이상을 나는데 성공했다고 합니다. 그 성공한 기체를 라이트 형제가 직접 보고난 후 비행원리 등을 알게 되었다는 말이 있습니다.
제가 말하고 싶은 요지는 그만큼 데이터가 중요하다는 사실입니다.
전 지구적으로도 많은 데이터가 매일매일 쌓이고 있기 때문에 모르고 있던 그 무엇인가를 알아내거나 어떤 새로운 결론을 도출하기가 쉬워지고 있다는 말입니다.
저의 뇌피셜
2025년:
인공지능의 한계가 여러 분야에서 드러나게 되면서 돌파구를 찾기 위한 연구가 시작됨. AI 한계론이 크게 퍼짐
2026년:
기업들이 인공지능에만 몰두하다 제품들의 퀄러티를 놓침. 코드 퀄러티의 저하가 일어나고 여기저기서 프로그램 장애가 발생.
단오날 여인이 그네 타는 영상하고 비슷하네요...