인공지능 5강 - 지식과 인공지능 이번 강의에서는 데이터가 정보와 지식으로 발전하는 관계를 바탕으로, 인공지능이 지식을 저장하고 추론에 이용하는 방법을 학습합니다. 논리, 규칙, 시맨틱 네트, 프레임, 인공 신경회로망의 지식표현 방식과 전문가 시스템의 구조 및 개발 과정을 비교합니다. 데이터에서 지식으로 데이터·정보·지식의 관계 데이터는 관찰하거나 기록한 개별 사실입니다. 판매 업무를 예로 들면 일시, 고객, 품목, 수량, 단가, 매출액처럼 아직 해석되지 않은 기록이 데이터에 해당합니다. 이러한 데이터를 월별·품목별로 집계하면 매출 현황이라는 정보가 됩니다. 정보는 데이터를 목적에 맞게 정리하여 의미를 부여한 결과입니다. 지식은 정보를 바탕으로 어떤 판단이나 행동을 할 수 있게 하는 이해입니다. 월별·품목별 매출 현황을 분석하여 판매 전략을 세우거나 재고 관리 방침을 결정하는 것이 그 예입니다. 따라서 데이터, 정보, 지식은 서로 단절된 것이 아니라, 기록을 정리하고 의미를 해석하여 문제 해결에 사용하는 단계적 관계에 있습니다. 구분 의미 강의의 판매 업무 예 데이터 관찰·수집된 개별 기록 일시, 고객, 품목, 수량, 단가, 매출액 정보 데이터를 목적에 맞게 정리하여 의미를 부여한 결과 월별·품목별 매출 현황 지식 정보를 판단과 행동에 활용할 수 있게 하는 이해 판매 전략 수립과 재고 관리 지식공학과 지식기반 시스템 지능적 문제풀이는 문제와 관련된 지식을 어떻게 저장하고 이용하느냐에 달려 있습니다. 지식공학(knowledge engineering)은 특정 문제 분야의 지식을 컴퓨터에서 쉽게 접근할 수 있는 형태로 체계적으로 축적하고 사용하는 활동입니다. 이렇게 조직된 지식을 이용...