인공지능 모델은 대량의 데이터를 학습하여 특정 작업을 수행할 수 있도록 설계된 알고리즘이에요. 이러한 모델은 이미지 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있어요. 지속적인 개선과 최적화를 통해 성능을 높이고 있답니다.
AI 시스템의 구조는 데이터를 처리하고 학습하는 방법을 정의해요. 이는 알고리즘, 모델, 인프라를 포함해요. 효과적인 설계가 성능과 효율성을 극대화해요.
이는 컴퓨터가 이미지를 이해하고 분석하는 기술이에요. 주로 이미지 인식, 객체 감지, 이미지 분류에 사용돼요. 다양한 분야에서 활용되어 많은 혁신을 이끌고 있어요.
AI 기술 사용 시 데이터의 공정성, 투명성, 사생활 보호가 중요해요. 윤리적인 접근이 없으면 차별이나 불공정한 결과가 발생할 수 있어요. 따라서 책임 있는 데이터 관리가 필요해요.
설명 가능한 인공지능은 AI의 결정 과정을 이해할 수 있도록 해주는 기술이에요. 이를 통해 사용자와 개발자가 AI의 결과를 투명하게 검토할 수 있어요. 신뢰성을 높이고 윤리적 문제를 최소화하는 데 도움을 줘요.
Knowledge Representation and Reasoning
지식 표현은 정보를 구조화하여 컴퓨터가 이해할 수 있게 하는 방법이에요. 추론은 이 정보를 바탕으로 새로운 결론이나 지식을 도출하는 과정이에요. 이 두 가지는 인공지능 시스템의 핵심 기능이에요.