[ 인공지능과 기계학습 개요 ]

(개요) 인공지능으로 구현하는 지성은 크게 인지능력(시각, 청각 등)과 추론능력(예측, 의사결정 등) 이에 대응되는 인공지능 기술로는 대표적으로 이미지식별, 음성인식, 자연어 처리, 전문가 시스템, 수치예측, 로봇제어 등이 있음

(구현) 인공지능은 구현 방법에 따라 전문가 시스템과 기계학습으로 나눌 수 있으며 최근에는 데이터를 활용할 수 있는 기계학습이 주목을 받음

(기계학습 분류) 기계학습은 학습데이터의 특성에 따라 크게 지도학습 (supervised learning), 비지도학습 (unsupervised learning), 강화학습 (reinforcement learning)으로 구분

(주요기법) 기계학습은 여러 모형이 있으며 모형의 장단점에 따른 적절한 응용분야가 존재

[ 인공지능과 기계학습 산업응용 ]

(시장 및 정책) 인공지능 시장은 가파른 성장률을 보이며 팽창 중, 전 세계 모든 국가가 심혈을 기울여 인공지능 기술과 시장을 육성 중

(산업응용) 인공지능은 다양한 산업에 걸쳐 응용되고 있으며 특히 제조, 금융, 헬스케어, 모빌리티 분야에 특화된 인공지능 기업들이 강세를 보임

(산업 전망-1) 인공지능 기술은 소매, 물류, 여행, 자동차, 의료, 공공분야에 큰 영향력을 보일 것으로 전망되며 딥러닝과 강화학습 관련 기술이 가치창출을 주도할 것으로 예상

(산업 전망-2) 인공지능의 산업적용은 인공지능의 오류 및 고장에 대해 민감하지 않은 분야부터 순차적으로 적용될 것으로 전망

1. 인공지능 개요

2. 기계학습 개요 및 활용

3. 인공지능 산업과 분야별 응용

4. 산업 전망 및 향후 과제