목차 통계의 경우 오랜 시간동안 배워야 하기 때문에 확률과 정보이론에 관한 내용을 위주로 공부할 예정 4-1. 확률 1. random experiments - 주사위, 외부 상황에 시시각각 바뀌기 때문에 랜덤하다고 생각할 수 있음. - 로또나 도박과 뗄 수 없음. ( deterministic) 2. sample space - 1에서 얻을 수 있는 모든 원소들의 집합. - descrete한 샘플 들의 집합. - 이 모든 확률들을 sample space라고 정의할 수 있음. 3. outcomes - sample space가 가지고 있는 원소 4. events - outcome에서 조건을 넣은 경우 - 우리가 가지고 있는 sample space의 subset이라고 말할 수 있음. 5. probabilities..

이제는 사람만큼 인공지능이 잘 인식을 한다. 물체, 자율주행, 언어 등 ex1. 자연어 처리; 글의 맥락을 보고 긍정적인지 부정적인지 판단할 수 있음. ex2. 자연어 처리; 컴퓨터 비전은 사람만큼 인식을 하지만 자연어 처리는 아직 인간만큼 발전하지 못했음. 인공지능에서 가장 어려운 분야라고 생각함 알파고. 최적의 결과를 찾는 것 뿐 (소프트웨어, 알고리즘) 자세한 technical 한 부분을 배우고 싶다면, 인공지능 수업을 들어라 기계의 본능 -> 생명 유지. 전력 공급. -> 인간유지 (매트릭스 영화 중) 기계에 인간의 감정이나 정서를 심는 것은 아주 다른 이야기이다. 암흑기와 성황기를 계속 해서 반복을 했고, 지금은 딥러닝의 전성시대라고 볼 수 있음. 지금은 눈부시게 발전했지만 언젠가 또 암흑기가 ..