인공지능 - 빅 데이터를 기반으로 유의미한 결과를 도출하는 기술
사물인터넷 = IoT = Internet of Things
iot = 인터넷에 연결되어 데이터를 공유할 수 있는 사물
M2M - 기기간 상호 연결이 되어있지만 인터넷에 정보 공유 X=> 폐쇄성 == 기술의 보급이 느리다.
IOT - 기본적으로 인터넷에 연결하여 통신할 수 있다. => 연결성 == 통신프로토콜을 따로 구현할 필요가 없다.
IOT 네트워크 : 인터넷을 통해 액세스하는 물리적 개체의 네트워크
공항, 가게, 홈 네트워크, 공장 등 IOT 네트워크가 없는 분야가 없다.
핸드폰 사용자가 많은 것을 활용한 MCS가 있다.
IOE = internet of everything 만물 인터넷
사물과 사람, 데이터, 프로세스 등 연결가능한 모든 것이 인터넷에 연결되는 것
자율주행 자동차를 활용하여 데이터를 구축할 수 있다.
다양한 정보는 인터넷에서 수집되어 마케팅에 사용된다.
IOT는 IOE보다 수집 정보에 제한이 있을 것이다.
이러한 이유로 데이터의 양이 엄청나게 늘어났다.
핸드폰 사용으로 인터넷을 통해 생성되는 데이터의 양이 엄청나게 늘었다.
다량의 데이터 = IOT + IOE + MCS + ......
냉장고, 로봇 청소기, 공기청정기 등이 있다. -> 폭발적으로 증가하며, 데이터 수 또한 폭발적으로 증가함
스마트 워치에 있는 센서를 통해 다양한 정보가 수집된다.
여기서 걸음수를 확인하는 것 뿐만이 아니라 건강을 확인하는 용으로 사용할 수 있다.
클라우드 컴퓨팅 - 사용자의 직접적인 관리 없이 데이터 저장공간 및 컴퓨팅 컴퓨터 시스템 리소스를 필요 시 바로 제공한다.
내 컴퓨터에서 사용하는 것이 아닌 클라우드에서 데이터를 사용하는 것이다.
이러하면서 클라우드 내에서 데이터를 바로 처리하려고 하고 있다.
머신러닝 : 빅 데이터를 바탕으로 컴퓨터가 스스로 경험적인 알고리즘을 만들어 내는 기술
과거 - 컴퓨팅 파워 부족
컴퓨터 성능 발전 - 머신러닝 기술 개발에 한계 존재
클리우딩 컴퓨팅 기술의 등장 - 대규모 머신러닝기술 개발
TPU - 머신러닝에 특화된 칩
인공지능 기술의 대중화를 이끈 퍼블릭 클라우드
구글, 아마존, MS도 머신 러닝 개발환경을 클라우드 환경에서 제공한다.
장비 구매에 들어가는 시간 및 노력을 줄이기 위해 클라우드를 적극적으로 사용하고 있다.
컴퓨팅 파워가 점점 늘자 딥러닝을 하기 시작했다.
딥러닝 - 빅 데이터와 강력한 컴퓨팅 파워를 활용하여 괄목할 만한 성과를 냈다.
GPT 3 - 1750억개 파라미터 보유
하이퍼 클로바 - 2040억개 파라미터 보유, 한국어 능력 강화 == 최초의 초대형 한국어 인공 지능
자율주행 자동차 - ICT 기술을 자동차에 탑재
자율주행 LEVEL 2 = 자동차에 2개 이상의 특정 자동화 시스템을 장착해 시스템이 운전자의 속도 및 조향, 주차 보조, 장애물 회피등을 제어
자율주행 LEVEL 3 = 인지, 판단, 제어 기술 구성요소에 인공지능 적용, 인공지능의 기능 : 자동차 탑승자의 안전, 편의, 정보, 엔터테이너먼트 등 제공
딥페이크에 법적 장치가 필요하다!- 변형 여부를 판단하는 인공지능도 발전중이다.
로봇도 발전중이다
다양한 분야에서 성과를 보면 인간의 지적 수준을 넘을 것으로 보인다.
엣지 컴퓨팅 - 실시간 빅데이터 처리에 효과적, 분산 컴퓨팅 페러다임 중의 하나다.
요즘 데이터가 너무 많아 클라우드의 데이터 사용량에 엄청나게 과부화가 오고 있다.
클라우드에 데이터를 모두 저장하는 것이 아니라 전송 속도도 늘어났다.
'인공지능 > 공부' 카테고리의 다른 글
| 인공지능 빅데이터 1주차 3차시 - 인공지능 시스템 (1) | 2024.03.06 |
|---|---|
| 인공지능과 빅데이터 1주차 2차시 - 인공지능의 역사 (2) | 2024.03.06 |
| 기계학회 인공지능 (0) | 2024.01.30 |
| 인공지능 VGG, Super-Resolution (50) | 2023.12.17 |
| 인공지능 Overfitting, Convolution, CNN (51) | 2023.12.16 |