i-will-going 님의 블로그

LISP

목차 LISP의 역사와 기본 개념 LISP의 주요 특징과 구문LISP의 방언들과 현대적 구현 LISP의 주요 특징과 구문 LISP의 미래와 현대 프로그래밍에서의 위치LISP의 역사와 기본 개념 LISP(LISt Processing)는 1958년 존 매카시(John McCarthy)에 의해 개발된 고수준 프로그래밍 언어로, 인공지능(AI) 연구를 위해 설계되었습니다. LISP는 λ-calculus(람다 계산법)에 기반을 두고 있으며, 이는 LISP가 함수형 프로그래밍 패러다임의 선구자적 역할을 하게 된 이유입니다. LISP의 가장 큰 특징은 코드와 데이터를 동일한 구조로 표현한다는 점입니다. 이는 'Code as Data' 원칙으로 알려져 있으며, LISP의 강력한 메타프로그래밍 능력의 기반이 됩니다. L..

DeepSeek

목차 DeepSeek AI의 개요와 탄생 배경 DeepSeek AI의 주요 기술과 기능 DeepSeek AI의 응용 분야와 실제 사례 DeepSeek AI의 장점과 한계 DeepSeek AI의 미래 전망DeepSeek AI의 개요와 탄생 배경 DeepSeek AI는 2023년 중국 항저우에서 설립된 Liang Wenfeng에 의해 개발된 인공지능 플랫폼으로, 2025년 1월 DeepSeek-R1 모델의 출시와 함께 전 세계적으로 주목받고 있습니다. 이 모델은 자연어 처리(NLP), 데이터 분석, 의사결정 지원 등 다양한 작업을 수행할 수 있는 대규모 언어 모델로 설계되었습니다. DeepSeek AI는 기존의 AI 모델과 차별화된 접근 방식을 통해 더욱 효율적이고 정확한 성능을 제공하며, 특히 ChatGP..

AI의 전통적 목표

목표 AI의 전통적 목표와 그 역사적 맥락 추론과 문제 해결 지식 표현과 학습 자연어 처리와 커뮤니케이션 인식과 지각AI의 전통적 목표와 그 역사적 맥락 인공지능(AI)의 전통적 목표는 인간의 지능을 모방하고 궁극적으로는 그것을 뛰어넘는 기계를 만드는 것입니다. 이러한 목표는 AI 연구의 초기부터 존재해 왔으며, 컴퓨터 과학, 인지과학, 철학 등 다양한 분야의 영향을 받아 형성되었습니다. AI의 역사는 1950년대로 거슬러 올라갑니다. 1950년 앨런 튜링이 발표한 "Computing Machinery and Intelligence" 논문에서 제안한 '튜링 테스트'는 기계의 지능을 평가하는 기준을 제시했고, 이는 AI 연구의 중요한 출발점이 되었습니다. 1956년 다트머스 회의에서 '인공지능'이라는 용어..

목차 GAN(Generative Adversarial Network)의 정의와 기본 원리 GAN의 주요 구성 요소와 학습 과정 GAN의 다양한 변형과 발전 GAN의 응용 분야와 실제 사례GAN의 한계와 미래 전망 GAN(Generative Adversarial Network)의 정의와 기본 원리 GAN은 2014년 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)와 그의 동료들에 의해 제안된 생성 모델링 기법입니다. GAN의 핵심 아이디어는 두 개의 신경망, 즉 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)를 경쟁적으로 학습시키는 것입니다. 생성자는 실제 데이터와 유사한 가짜 데이터를 생성하는 것을 목표로 하며, 판별자는 주어진 데이터가 실제인지 가짜인지를 구분하는 것을 목표로 합니다. 이 두 ..

목차 오토인코더(Autoencoder)의 정의와 기본 구조 오토인코더의 다양한 변형과 발전 오토인코더의 학습 방법과 최적화 기법 오토인코더의 응용 분야와 실제 사례 오토인코더의 한계와 미래 전망 오토인코더(Autoencoder)의 정의와 기본 구조 오토인코더는 비지도 학습(unsupervised learning) 기반의 인공신경망 모델로, 입력 데이터를 효율적으로 압축하고 재구성하는 능력을 가진 알고리즘입니다. 이 모델의 주요 목적은 데이터의 중요한 특성을 포착하고 차원을 축소하는 것입니다. 오토인코더의 기본 구조는 인코더(encoder)와 디코더(decoder)로 구성됩니다. 인코더는 입력 데이터를 저차원의 잠재 공간(latent space)으로 압축하는 역할을 하며, 디코더는 이 압축된 표현을 원래의..

목차 인공신경망의 정의와 기본 구조 인공신경망의 발전 역사인공신경망의 학습 방법과 주요 알고리즘 인공신경망의 응용 분야와 성과 인공신경망의 한계와 도전 과제 인공신경망의 미래 전망 인공신경망의 정의와 기본 구조 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간 뇌의 신경 구조를 모방하여 설계된 기계 학습 모델입니다. 이 모델은 뉴런이라는 기본 단위로 구성되어 있으며, 각 뉴런은 입력을 받아 가중치를 적용하고 활성화 함수를 통해 출력을 생성합니다. 인공신경망의 기본 구조는 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성됩니다. 입력층은 초기 데이터가 입력되는 계층이며, 은닉층은 데이터가 처리되는 중간 계층, 출력층은 최종 결과가 생성되는 계층입니다. 각 층의 뉴런들은 서로 연결되어 있으며, 이 ..

목차 SNARC(Simulated Neural Analog Reinforcement Calculator)의 정의와 역사적 배경 SNARC의 기술적 구조와 작동 원리SNARC가 인공지능 연구에 미친 영향 SNARC의 한계와 기술적 도전 과제 SNARC와 현대 AI 기술 간의 연관성SNARC의 역사적 의의와 미래 전망 SNARC(Simulated Neural Analog Reinforcement Calculator)의 정의와 역사적 배경 SNARC는 1951년 마빈 민스키(Marvin Minsky)와 딘 에드먼즈(Dean Edmonds)가 개발한 세계 최초의 뉴럴 네트워크 기반 컴퓨터로, 인공지능(AI) 역사에서 중요한 이정표로 여겨집니다. SNARC는 Simulated Neural Analog Reinfo..

목차 1. AI를 이용한 신약개발의 현황과 전망 2. AI를 활용한 신약개발의 주요 접근 방식 3. AI 기반 신약개발의 성공 사례와 현재 진행 중인 프로젝트 4. AI 기반 신약개발의 기술적 도전과제 5. AI 기반 신약개발의 윤리적, 법적 고려사항 6. AI 기반 신약개발의 미래 전망 1. AI를 이용한 신약개발의 현황과 전망 인공지능(AI) 기술의 발전은 신약개발 분야에 혁명적인 변화를 가져오고 있습니다. 전통적인 신약개발 과정은 평균 10-15년의 시간과 수십억 달러의 비용이 소요되는 매우 복잡하고 비효율적인 프로세스였습니다. 그러나 AI의 도입으로 이 과정이 크게 단축되고 효율화될 것으로 기대되고 있습니다. AI는 신약개발의 전 과정, 즉 타겟 발굴부터 후보물질 도출, 전임상 및 임상시험, 그리..

목차 1. 초전도회로의 기본 원리와 특성 2. 초전도회로의 응용 분야 3. 초전도회로의 제작 기술과 도전 과제4. 초전도회로와 AI의 연결성 5. 초전도회로 기술의 최신 동향 6. 초전도회로 기술의 미래 전망과 과제 1. 초전도회로의 기본 원리와 특성 초전도회로는 초전도 현상을 이용하여 구현된 전자 회로입니다. 초전도 현상은 특정 물질이 임계 온도 이하로 냉각되었을 때 전기 저항이 완전히 사라지는 현상을 말합니다. 이러한 특성을 이용한 초전도회로는 일반적인 전자 회로에 비해 여러 가지 장점을 가지고 있습니다. 첫째, 저항이 없기 때문에 에너지 손실이 극히 적습니다. 이는 고효율의 전력 전송과 저전력 연산을 가능하게 합니다. 둘째, 초전도 상태에서는 양자역학적 효과가 거시적 규모에서 관찰될 수 있어, 양자..

목차1. 큐비트(Qubit)의 정의와 기본 원리2. 큐비트의 물리적 구현 방식3. 큐비트의 제어와 측정4. 큐비트의 오류 정정과 결맞음 시간5. 큐비트 기술의 미래 전망과 과제 1. 큐비트(Qubit)의 정의와 기본 원리 큐비트는 양자 컴퓨팅의 기본 단위로, 고전적인 비트의 양자역학적 확장이라고 할 수 있습니다. 고전적 비트가 0 또는 1의 두 가지 상태만을 가질 수 있는 반면, 큐비트는 양자 중첩 원리에 따라 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있습니다. 이는 수학적으로 |ψ⟩ = α|0⟩ + β|1⟩로 표현되며, 여기서 α와 β는 복소수이고 |α|^2 + |β|^2 = 1을 만족합니다. 이러한 중첩 상태는 큐비트를 측정할 때까지 유지되며, 측정 시에는 확률적으로 0 또는 1의 상태로 붕괴합니다. 큐비트..