Background 1) Define 인공지능이 문제를 해결할 때 사용할 수 있는 방법은 앞으로 취할 수 있는 행동들을 미리 시뮬레이션 해보고, 최적의 결과를 내는 행동을 찾는 것이다. 이때, Uninformed Search는 이 최적의 결과가 무엇인지 알 수 없는, 즉 목표까지 얼마나 남았는지 알 수 없는 상태(Uninformed)에서...

1. 인공지능이란? 인공지능이란 무엇인가라는 주제에 대해서는 크게 4가지 관점이 존재한다. Thinking Humanly Acting Humanly - 인지 신경학　(인간의 뇌를 모방해야 함) - Turing Test　(사람과 의사소통이 가능해야 함) ...

Segmentation 1. Background 1) Segmentation의 종류 Segmentation의 Task를 구분하는 가장 중요한 “Things”와 “Stuff”이다. Things: 일반적으로 볼 수 있는 물체들을 의미한다. Stuff: 하늘, 땅, 길, 숲 등과 같은 무정형의 지역을 의미한다. ...

Segmentation 1. Background 1) Upsampling UnPooling 1. Nearest Neighbor 2. Bed Of Nails 3. Max Unpooling ...

Object Detection 1. One-Stage Detection Model 1) YOLO Purpose 앞선 모델들은 ROI를 위해 Box Regression과정을 한번 더 수행했다. $\rightarrow$ Grid Cell (논문 제목 그대로 You Only Look Once, Box Regress...

Object Detection 1. BackGround 1) 이미지 분류모델의 종류   Classification Object Detection Segmentation   ...

자율주행 통합 인지 시스템 1. 인지 심화   카메라 레이더 라이다 장점 높은 해상도저렴한 가격 높은 정확도저렴한 가격강인한 성능속도정보 획득가능 높은 정확도(먼 거리)강인한 성능 단점 ...

인지 센서 인지에 주로 사용되는 센서는 다음과 같다.   카메라 레이더 라이다 특징 ADAS에 가장 많이 사용 전자기파(RF신호) 의 반사파 분석속도정보를 바로 얻을 수 있음 고출력 펄스레이저의 반사신호에 대한 시간차 ...

Attention 1. BackGround 1) Concept RNN모델들은 Sequential Data를 Fixed Data로 바꾸는 모델이었다. 이번 장에서는 Sequential Data를 다른 Sequential Data로 변형해 주는 방법을 알아보자 이 때, 가장 큰 문제는 입력의 길이와 출력의 길이가 다르기 때문에 일...

RNN 1. BackGround 1) Sequential Data 앞서 보았던 딥러닝 모델들은 크기가 정해져있는 데이터들을 다루는 모델이었다. 하지만, 실생활에서 접할 수 있는 데이터의 대부분은 시계열 데이터로, 그 크기가 정해져 있지 않고 시간순서 또한 고려해야 하는 데이터들이다. 예를 들어, 주식 가격을 생각해 보자. 과거의 ...