Deep Learning Into Advance - 1. Image, ConvNetHyojun Kim
[본 자료는 AB180 사내 스터디의 일환으로 제작되었습니다.]
딥러닝에 대한 기초적인 이해 및 적용 예시를 알아보고, 인사이트를 공유하기 위해 만들었습니다. 첫번째로 딥러닝이 이미지 프로세싱에 적용된 방식 및, Convolutional Neural Network (ConvNet)의 기초에 대해 다루었습니다.
* 본 스터디 자료는 Stanford 강좌인 CS231n (http://cs231n.stanford.edu)의 내용을 참고했습니다.
AlphaGo: Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree SearchKarel Ha
the presentation of the article "Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search" given at the Optimization Seminar 2015/2016
Notes:
- All URLs are clickable.
- All citations are clickable (when hovered over the "year" part of "[author year]").
- To download without a SlideShare account, use https://www.dropbox.com/s/p4rnlhoewbedkjg/AlphaGo.pdf?dl=0
- The corresponding leaflet is available at http://www.slideshare.net/KarelHa1/leaflet-for-the-talk-on-alphago
- The source code is available at https://github.com/mathemage/AlphaGo-presentation
This document contains statistics about Naver's services and products. It states that Naver has over 311 million questions and answers, 1.7 million entries in its knowledge encyclopedia, 520 webtoons and 140,000 amateur webtoonists. It also provides user numbers for various Naver services and technologies used in Naver's infrastructure and applications.
The slides go through the implementation details of Google Deepmind's AlphaGo, a computer Go AI that defeated the European champion. The slides are targeted for beginners in the machine learning area.
Korean version (한국어 버젼): http://www.slideshare.net/ShaneSeungwhanMoon/ss-59226902
Deep Learning Into Advance - 1. Image, ConvNetHyojun Kim
[본 자료는 AB180 사내 스터디의 일환으로 제작되었습니다.]
딥러닝에 대한 기초적인 이해 및 적용 예시를 알아보고, 인사이트를 공유하기 위해 만들었습니다. 첫번째로 딥러닝이 이미지 프로세싱에 적용된 방식 및, Convolutional Neural Network (ConvNet)의 기초에 대해 다루었습니다.
* 본 스터디 자료는 Stanford 강좌인 CS231n (http://cs231n.stanford.edu)의 내용을 참고했습니다.
AlphaGo: Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree SearchKarel Ha
the presentation of the article "Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search" given at the Optimization Seminar 2015/2016
Notes:
- All URLs are clickable.
- All citations are clickable (when hovered over the "year" part of "[author year]").
- To download without a SlideShare account, use https://www.dropbox.com/s/p4rnlhoewbedkjg/AlphaGo.pdf?dl=0
- The corresponding leaflet is available at http://www.slideshare.net/KarelHa1/leaflet-for-the-talk-on-alphago
- The source code is available at https://github.com/mathemage/AlphaGo-presentation
This document contains statistics about Naver's services and products. It states that Naver has over 311 million questions and answers, 1.7 million entries in its knowledge encyclopedia, 520 webtoons and 140,000 amateur webtoonists. It also provides user numbers for various Naver services and technologies used in Naver's infrastructure and applications.
The slides go through the implementation details of Google Deepmind's AlphaGo, a computer Go AI that defeated the European champion. The slides are targeted for beginners in the machine learning area.
Korean version (한국어 버젼): http://www.slideshare.net/ShaneSeungwhanMoon/ss-59226902
7. 1997년. 컴퓨터가 인간을 이기다.
[출처] 1) http://www.maximkorea.net/cms/contents_view.php?contents_uid=9799&contents_cate=&key=&keyfield=
1)
8. Deep Blue는 체스 경기에서 다음 수를 어디에 놓을지를 계산하
기 위하여 모든 가능한 다음 위치를 하나씩 계산하는데 1997년
경기에서는 12수까지 내다보는 엄청난 계산 속도를 내기 위하
여 특별히 설계된 480개의 VLSI칩을 가지고 1초에 2억 개의 위
치에 대한 계산할 수 있었다. 게다가 70만 건에 달하는 기존의
대국 정보와 4천 개의 위치 정보가 기록되어 있었다. 사실 인간
은 12수 앞까지에서 발생 가능한 그 수많은 위치를 하나씩 계산
하여 다음 수를 결정하지 않는다. 즉 Deep Blue는 chinese
room처럼 정해진 규칙과 모델을 빠른 속도로 계산하여 인간의
지능 수준에 도달 할 수 있음을 보여 준 것이며, 지능적인 방법
은 아니지만 지능적인 행위를 할 수 있다는 것을 보여 준 성공적
인 사례라고 생각된다.
[출처] 1) 내용 : 데이터로 표현하는 세상 2) http://eng.ajunews.com/view/20160202145621103
1) 2)
1997년. 컴퓨터가 인간을 이기다.
9. • ‘단순 반복 계산’의 승리!
• 모든 경우의 수를 다 계산 해보고 best를 결정
• 따라서 더 많은 경우를 더 빨리 해보기 위해 ‘슈퍼 컴퓨터‘ 사용.
• 슈퍼컴퓨터는 다 해결?
• Chess의 모든 가능 상태의 수는 10120 이라고 함.
• 첫 착수 지점은 약 20개 정도. 그럼 20n 번 정도.
• 바둑은 불가능. 경우의 수가 너무 많다.
• 19x19 = 361이므로, 가능 상태 수는 3361 = 10170
• 하지만 바둑판 경로의 수는 10360
• 이론적으로는 361! 이겠지만,
보통 착수 지점 250개. 평균 수 길이 150. 따라서 250150 = 10360.
(우주의 원자수 1080)
• 계산 불가능! 단순 반복 계산 모델로는 해결 불가!
=> 알파고는 어떻게????
10. 약 한 시간 동안 우리는 …
• 지능과 기계
• 인공지능이 무엇인지 간단하게 소개
• It is all about ‘computation’.
• How far can we ‘compute’?
• 인공지능 방법들
• 어떤 문제에 어떤 방법들이 어떻게 적용?
• 다가올 변화는?
• 기대감과 두려움
• 무엇을 준비해야 할까.
• 학교 교육과 역량