(TIL) 20210901

📕Facts(한 것)

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• 운동하기
• 노마드 코더 챌린지 참여하기
• 동아리 지원하기
• 인공지능 수업듣기

 

📕Findings(배운것)

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인공지능에 관한 개괄적인 내용을 배웠다.

인공지능은 굴곡진 역사를 가졌다.

엘런튜링이 튜링 머신을 개발하고, 튜링테스트를 도입하면서 추론, 탐색의 시대를 열었고, 퍼셉트론이 탄생하면서 1차 AI붐이 일어났다.

하지만 당시 개발한 퍼셉트론은 컴퓨터의 기본 연산이라 할 수 있는 XOR 연산을 처리하지 못했고, 이로 인해 기대감이 줄어들면서

1차 겨울을 맞이한다.

 

2차 AI붐은 Knowlege Base와 추론 엔진을 기반으로 전문가 시스템이 활약했는데, 오차역전파와 MLP(다층 구조 퍼셉트론)의 재발견이 촉매제가 되었다. 1차 AI 붐에서는 해결하지 못했던 XOR을 다층 신경망을 통해 해결하게 된 것이다. 하지만 다층 신경망을 10층이상으로 구성할 경우 Vanishing Gradient Problem이 발생하면서 2차 겨울을 맞이한다.

 

우리 시대는 현재 3차 AI붐을 맞고 있다. 심층신뢰망 구성을 통해, 단순 기계학습에서 벗어난 딥러닝이 가능해졌고, 이로 인해 도출된 결과를 다양한 분야에 사용중이다.

 

배운 내용중 인공 신경망에 관한 내용이 특히 흥미로웠는데, '인간의 뉴런을 모방했다' 정도로만 알고있었던 나에게 흥미를 불어넣었다.

인간의 뉴런은 가지돌기(입력)를 통해서 세포 몸체에 신호를 입력받고, 세포 몸체가 입력된 신호를 축적해 경계 값에 도달하면출력신호를

축색 돌기(출력)에 전달하는 구조를 가지고 있다. 

인공신경망은 이 구조를 모방했는데, 가지돌기에 주어지는 자극은 input data로, 그리고 이 inputdata에 가중치를 곱해서 더한 값을 활성화 함수, 즉 세포에 전달하여 결과값을 도출해낸다. 그리고 이것이 한 단위가 되어서 여러 개, 여러 층으로 구성하면,  그것이 바로 인공신경망층이 되는 것이다.

 

 

📕Feeling(느낀 점)

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인공지능을 배우지 않으면 후회했을법한 내용들이 가득한 수업이었다.

아는 만큼 보인다고, 이번 학기 수업을 들으면서 좀 더 나은 개발자로 성장하고 싶다.

선한 영향력을 주는 개발자가 되자!

 

 

📕여담

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