728x90 반응형 SMALL 분류 전체보기1627 뇌공학 (Brain Engineering) 뇌공학 (Brain Engineering) 뇌의 정보 처리 구조와 원리를 이해하고 인공지능 시스템에 구현하는 기술을 연구하는 학문으로, 인지과학, 생명 공학, 나노 기술이 융합된 새로운 연구 분야이다. 뇌공학 또는 신경공학은 인간의 뇌와 정신의 본질적인 특성을 탐구하고, 뇌가 활용할 정보 처리의 특성을 연구하는 인지 뇌과학과 뇌신경 신호를 측정, 분석하여 외부 기기를 제어하고 인간의 의사를 외부로 전달하는 방법을 연구하는 뇌-컴퓨터 인터페이스, 뇌의 정보처리 및 인지 과정 메커니즘에 대한 이해를 바탕으로 뇌의 기능을 모사하는 시스템을 구현하는 뉴로모픽 공학 등의 학제간 연구가 융합된 최신 학문 분야이다. https://www.scienceall.com/%EB%87%8C%EA%B3%B5%ED%95%99br.. 2022. 7. 12. EEG with ML 뇌전도 (Electroencephalography) 뇌 신경 사이의 신호가 전달될 때 생기는 전기의 흐름, 두피에서 측정한 뇌의 전기적 활동 뇌-컴퓨터 인터페이스 (Brain-Computer Interface)의 주요 수단으로 사용되는 신호 뇌전도 신호의 특징 시간 자극이 주어진 이후의 변화 또는 어떤 작업을 하는 동안의 시간적 특징 분석 주파수 δ (0.1 ~ 4Hz), θ (4 ~ 8Hz), α (8 ~ 13Hz), β (13 ~ 30Hz), γ (30 ~ 50Hz)에 대한 분석 공간 뇌신호가 활성화되는 뇌 영역 분석 뇌전도 신호 종류 1. Resting state EEG 2. Mental-task Imagery 3. Steady-state Evoked Potential (SSEP) 4. Event .. 2022. 7. 12. [AI] 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) 선형 회귀에서 확장한 것으로 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는데 사용되는 통계 기법이다. numerical_derivative, sigmoid 함수 정의 import numpy as np from datetime import datetime np.random.seed(0) def numerical_derivative(f, x): delta_x = 1e-4 # 0.0001 grad = np.zeros_like(x) it = np.nditer(x, flags=['multi_index'], op_flags=['readwrite']) while not it.finished: idx = it.multi_index tmp_val =.. 2022. 7. 10. [AI] 수치 해석 수치 미분 (Numerical Derivative) 데이터 관점에서 미분은 loss를 줄이기 위해 x를 조금씩 변화시키는 것이다. import numpy as np # 미분 함수 def numerical_derivative(f, x): delta_x = 1e-4 grad = np.zeros_like(x) it = np.nditer(x, flags=['multi_index'], op_flags=['readwrite']) while not it.finished: idx = it.multi_index tmp_val = x[idx] x[idx] = float(tmp_val) + delta_x fx1 = f(x) # f(x+delta_x) x[idx] = float(tmp_val) - delta_x fx2 = f.. 2022. 7. 10. 구글 코랩 (Google Colaboratory) 구글 코랩 (Google Colaboratory) Colaboratory (줄여서 'Colab'이라고 함)을 통해 브라우저 내에서 Python 스크립트를 작성하고 실행할 수 있다. 구성이 필요하지 않음 GPU 무료 액세스 간편한 공유 학생이든, 데이터 과학자든, AI 연구원이든 Colab으로 업무를 더욱 간편하게 처리할 수 있다 (Colab 소개 영상). 딥러닝 개발환경 (standalone) TensorFlow, Keras, PyTorch 등의 딥러닝 라이브러리를 개인 PC에 설치 병렬처리가 가능한 GPU를 사용하면 개발과 테스트 수행 시 성능을 높일 수 있음 standalone 방식 문제점 라이브러리 간의 종속적인 (dependency) 문제로 인해서 설치되지 않을 수 있음 개발과 테스트 성능을 높이.. 2022. 7. 10. [AI] 러닝 아키텍처 러닝 아키텍처 학습이란, 계산 값 Y와 정답 T와의 차이를 나타내는 손실 값 (또는 손실함수) loss가 최소가 될 때까지 가중치 W와 bias b를 최적화시키는 과정이다. 손실 함수 (Loss function) MAE MSE RMSE BCE CCE GAN YOLO 개발 프로세스 1. Data Preparation 2. Initialize weights and bias 3. define loss function and output, y 4. learning for epochs for steps 5. evaluate and predict 아키텍처 Linear Regression Logistic Regression Deep Learning 2022. 7. 9. [AI] 인공지능 ∙ 머신러닝 ∙ 딥러닝 인공지능 ∙ 머신러닝 ∙ 딥러닝 인공지능 (Artificial Intelligence) 인공적으로 만들어진 지능 머신러닝 (Machine Learning) 데이터를 이용하여 데이터의 특성과 패턴을 학습하여, 그 결과를 바탕으로 미지의 데이터 에 대한 그것의 미래 결과 (값, 분포)를 예측 딥러닝 (Deep Learning) 머신러닝의 한 분야로서 신경망(Neural Network)을 통하여 학습하는 알고리즘의 집합 Machine Learning Type ① 지도 학습 (Supervised Learning) ② 비지도 학습 (Unsupervised Learning) ③ 강화 학습 (Reinforcement Learning) 지도 학습 (Supervised Learning) 정답 데이터 (label) 형태와.. 2022. 7. 9. 인공지능 기술 인공지능 기술 인공지능 기술을 어떻게 분류하는 것이 좋을까? 모든 인공지능 기술에 공통으로 적용할 수 있는 분류체계는 아직 없다. 현실에는 다양한 종류의 인공지능이 존재하고, 이들 인공지능들의 지향점이나 목표가 다르기 때문이다. 따라서 각 연구마다 필요 기술과 주요 기술이 다르게 나타나고, 각자의 분류 체계에 따라 주요 기술을 정리하고 있다. 그럼에도 불구하고, 여러 연구들이나 보고서를 살펴보면 공통적으로 다루고 있는 기술들이 있다. 인공지능 기술과 관련된 각 기관의 연구 자료에서 분류하고 있는 기술 체계를 정리한 내용이다. 기관에 따라서 인공지능 관련 기술을 각각 다른 체계로 분류하고 있으며 그 개수와 영역에서도 차이를 보이고 있다. 14개 기관의 연구에서 자주 지목되는 기술 영역들이 있다. 시각 지능.. 2022. 7. 9. 인공지능 (Artificial Intelligence) 인공지능 (Artificial Intelligence) 인공 지능 (AI)은 인간 지능을 모방하여 작업을 수행하고 수집한 정보를 기반으로 반복적으로 개선할 수 있는 시스템 또는 기계를 의미한다. 인공지능 (人工知能) 또는 AI (Artificial Intelligence)는 일반적으로 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력이 필요한 작업을 할 수 있도록 컴퓨터 시스템을 구현하려는 컴퓨터과학의 세부분야 중 하나이다. 인간을 포함한 동물이 갖고 있는 지능 즉, natural intelligence와는 다른 개념이다. 지능을 갖고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템이며, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 시연 (구현)한 것이다. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정한다. 이 용어는 또한 그와 같은 지능을 만들.. 2022. 7. 9. 시각 지능 (Visual Intelligence) 시각 지능 (Visual Intelligence) 시각지능 분야는 이미지 또는 영상 데이터를 인식하여 상황을 판단하거나 데이터를 가공하여 새로운 이미지 또는 영상을 생성하는 기술 분야이다. 시각지능의 상호작용 기술로는 영상/이미지 검색이 있다. 첩보 영화에서 자주 등장하는 범죄자 얼굴 검색을 한 가지 예로 생각할 수 있다. 물론 아직 기술적 수준이 매체에서 비춰지는 수준까지는 이르지 못한다. 그러나 이제는 일상적인 스마트폰의 지문, 홍채, 안면 인식부터 공항, 공연장 등 공공시설에서의 범죄자 식별 등 다양한 부문에서 활용되고 있으며 기술 수준이 높아지고 있다. 학습 시각지능에서 학습의 목표는 입력된 이미지 데이터에서 객체를 인식하는 것에 있다. 먼저 전체 이미지에서 배경과 구분되는 객체 영역을 식별한 후.. 2022. 7. 9. 이전 1 ··· 85 86 87 88 89 90 91 ··· 163 다음 728x90 반응형 LIST
