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[AI] 인공지능과 기계학습 인공지능이란? 인간의 학습, 추론, 지각, 자연언어 이해 등의 지능적 능력을 기기로 실현한 기술 학습이란? 경험의 결과로 나타나는, 비교적 지속적인 행동의 변화나 그 잠재력의 변화 또는 지식을 습득하는 과정 인공지능 초창기 지식기반 방식 주류 지식기반 : 경험적인 지식 혹은 사실을 인위적으로 컴퓨터에 부여하여 학습 예) "구멍이 2개이고 중간 부분이 홀쭉하며, 맨 위와 아래가 둥근모양이라면 8이다." 지식기반의 한계 학습의 대상이 심한 양상을 가진 경우, 모든 지식 혹은 사실의 나열이 불가능하다. 지식기반 방식에서 기계학습으로의 대전환 기계학습이란? 특정한 응용영역에서 발생하는 데이터(경험)를 이용하여 높은 성능으로 문제를 해결하는 컴퓨터 프로그램을 만드는 작업 기계학습은 데이터를 중심으로 하는 접근방식.. 2021. 9. 7.
[HW] 딥러닝에 GPU를 사용하는 이유 / CPU와 GPU의 차이 딥러닝은 왜 GPU 인가? AI 모델에서는 프로세서 병렬 연산 속도가 얼마나 빠르냐를 기준으로 성능을 구분한다. GPU(Graphics Processing Unit)는 말 그대로 비디오 즉, 픽셀로 이루어진 영상을 처리하는 용도로 탄생했다. 이 때문에 CPU에 비해 반복적이고 비슷한, 대량의 연산을 수행하며 이를 병렬적으로 나누어 작업하기 때문에 CPU에 비해 속도가 대단히 빠르다. 어플리케이션의 연산집약적인 부분을 GPU로 넘기고 나머지 코드만을 CPU에서 처리하는 GPU 가속 컴퓨팅은 특히 딥러닝 영역에서 강력한 성능을 제공한다. 사용자 입장에서는 연산 속도가 놀라울 정도가 빨라졌음을 느낄 수 있다. CPU와 GPU의 구조 산술논리연산장치 (ALU) 는 산술연산을 진행하는 장치이다. CPU 보다 GP.. 2021. 9. 5.
[Computer vision] 02. 카메라 모델 / 영상 처리 카메라와 눈의 비교 각막 카메라의 가장 바깥쪽에서 카메라 렌즈를 보호하는 보호 렌즈에 비교할 수 있다. 우리 눈에서 가장 처음 빛이 닿는 부위고 가장 빛의 굴절을 많이 일으키는 부분이다. 수정체 카메라의 렌즈에 해당한다. 카메라의 핵심 부위인 것처럼 우리 눈에서도 포커스를 맞춰주는 중요한 부분이다. 홍채 수정체 앞에 가운데가 비어있는 덮개 같은 조직이다. 이는 카메라의 조리개와 같이 넓어졌다 줄어들었다 하며 들어오는 빛의 양을 조절하는 부분이다. 동공의 크기가 변한다고 말한다. 카메라의 홍채라고 할 수 있는 조리개는 카메라에 들어가는 빛의 양을 조절하는 렌즈 개구부이다. 이 조리개로 들어온 빛이 얼마만큼 쌓여있는 가를 0~255로 표현한 것을 흑백 영상이라고 할 수 있다. 망막 이는 카메라의 핵심중 하나.. 2021. 9. 1.
[Computer vision] 01. 컴퓨터 비전이란? 오감 중에 시각은 가장 강력한 인지 기능 컴퓨터 비전은 컴퓨터를 이용하여 시각 기능을 갖는 기계 장치를 만드는 기술 분야 컴퓨터 비전 computer vision 이란? 카메라를 통하여 입력된 사진/동영상을 컴퓨터가 이해하기 위한 분야 컴퓨터 비전의 목표 픽셀 pixel로부터 의미 있는 정보 추출 사람은 사진의 내용을 추론하여 이해할 수 있다. 마찬가지로 컴퓨터에게 숫자 정보가 주어졌을 때, 그 숫자 정보를 이해하고 분류할 수 있는 능력을 키우게 하려는 것 어떤 정보를 영상으로부터 검출할 수 있는가? 주어진 영상으로 부터 카메라가 추출하고자 하는 정보는 의미론적 정보와 사진의 구조적 정보이다. 의미론적 정보 ) 주어진 영상에서 각각의 여러 영역들이 어떤 객체로 구성되어 있는지에 대해 인식하는 과정 구조적.. 2021. 8. 31.

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