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인공지능 목차

  1. 인공지능(Artificial Intelligence)
  2. 인공지능 소프트웨어 개발 프로세스(V모델 기준)
  3. AI 프로젝트 라이프 사이클(Life Cycle)
  4. AI 기술스택
  5. 튜링 테스트(Turing test)
  6. 유전자 알고리즘
  7. 인공지능 학습용 데이터
  8. 룰렛 휠 선택(roulette wheel selection)
  9. 기계학습(머신러닝, machine learning)
  10. 머신러닝 파이프라인(Machine Learning Pipeline)
  11. 지도학습(Supervised Learning)
  12. 비지도 학습(Unsupervised Learning)
  13. 강화학습(Reinforcement Learning)
  14. 자기지도학습(Self-Supervised Learning)
  15. MDP(Markov Decision Process)
  16. 은닉 마르코프 모델(HMM, Hidden Markov Model)
  17. 전이학습(Transfer Learning)
  18. 파인튜닝(fine tuning)
  19. CNN 전이학습
  20. 보틀넥 피처(Bottleneck feature)
  21. AutoML(Automated Machine Learning)/자동기계학습
  22. 능동학습(active learning)
  23. 전문가 시스템(Expert System)
  24. 전문가 시스템 추론엔진(Inference Engine)
  25. 데이터 마이닝(Data Mining)
  26. 선형대수(linear algebra)
  27. 회귀분석(Regression analysis)
  28. 회귀분석 모형 적합도 평가
  29. 다중공선성(Multicollinearity)
  30. 변수 선택법(Variable Selection)
  31. 파생변수
  32. 선형 회귀분석(linear regression analysis)
  33. 다중 선형 회귀분석(Multi-Variable Linear Regression)
  34. 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression)
  35. ROC 곡선(Receiver Operating Characteristic Curve)
  36. AUC(Area Under the Curve)
  37. 오즈비(odds ratio)
  38. 로짓 변환(logit transformation)
  39. 분류(Classification)
  40. 추천 알고리즘(Recommendation Algorithm)
  41. 협업 필터링(Collaborative Filtering)
  42. 최근접 이웃 협업 필터링
  43. 판별분석(discriminant analysis)
  44. 선형 판별 분석(linear discriminant analysis)
  45. 군집분석(클러스터 분석, Cluster Analysis)
  46. 거리 척도(Distance measures)
  47. 계층적 군집화 기술(Hierarchical Clustering)
  48. 분할적 군집화(Partitioning Clustering)
  49. K-Means 알고리즘
  50. 실루엣 계수(Silhouette)
  51. EM(Expectation Maximization)
  52. 유클리디안 거리(Euclidean distance)
  53. DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Application with Noise)
  54. 베이즈 정리(Bayes' theorem)
  55. 의사결정나무(Decision Tree)
  56. K-근접이웃(KNN) 알고리즘
  57. SVM(Support Vector Machine)
  58. 배깅(bagging, bootstrap aggregation)
  59. 혼동행렬(confusion matrix)
  60. 부스팅(boosting)
  61. 앙상블(ensemble) 알고리즘
  62. 스태킹 알고리즘(stacking algorithm)
  63. 랜덤 포레스트(Random Forest)
  64. 경량 딥러닝(Lightweight Deep Learning, 모델 경량화)
  65. 지식 증류(Knowledge Distillation)
  66. 고유값(Eigen Value), 고유벡터(Eigen Vector)
  67. 차원 축소(Dimensionality Reduction)
  68. 주성분 분석(PCA, Principal Component Analysis)
  69. 요인분석(factor analysis)
  70. 다차원 척도법(MDS, MultiDimensional Scaling)
  71. 인공신경망(ANN, Artificial Neural Network)
  72. Feed Forward Neural Network
  73. 데이터 라벨링(Data Labeling)
  74. 딥러닝(심층학습, Deep Learning)
  75. 딥러닝 파라미터(parameter)
  76. 하이퍼파라미터(hyperparameter)
  77. 하이퍼파라미터 최적화(hyperparameter Optimization)
  78. 퍼셉트론(perceptron)
  79. 다층 퍼셉트론(MLP, Multi-Layer Perceptron)
  80. DBN(Deep Belief Network, 심층 신뢰망)
  81. 심층신경망(DNN, Deep Neutron Network)
  82. 손실함수(loss function)
  83. 학습률(learning rate)
  84. 활성화 함수(Activation Function)
  85. 시그모이드 함수(Sigmoid function)
  86. ReLU(Rectified Linear Unit) 함수
  87. 소프트맥스 함수(Softmax)
  88. 역전파 알고리즘(Backpropagation)
  89. 기울기 소실(Gradient Vanishing)
  90. 경사하강법(Gradient Descent)
  91. 확률적 경사 하강법(SGD, Stochastic Gradient Descent)
  92. 모멘텀(Momentum) SGD
  93. 드랍아웃(dropout) 기법
  94. 배치 정규화(batch normalization)
  95. RBM(Restricted Boltzmann Machine, 제한된 볼츠만 머신)
  96. MCTS(Monte Carlo Tree Search)
  97. SNN(Spike Neural Network)
  98. 컨벌루션 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)
  99. 합성곱 연산(Convolution operation)
  100. 풀링(pooling, subsampling)
  101. 패딩(Padding)
  102. VGG16
  103. ResNet
  104. EfficientNet
  105. EfficientDet
  106. 물체 영역 분할(Object Segmentation)
  107. DeepLab V3+
  108. 오토인코더(Auto-Encoder)
  109. NMT(Neural Machine Translation)
  110. 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)
  111. Teacher Forcing
  112. 캡슐망(Capsule Networks, Capsnet)
  113. LSTM(Long Short-Term Memory)
  114. GRU(Gated Recurrent Unit)
  115. R-CNN(Region based CNN)
  116. Faster RCNN
  117. YOLO(You Only Look Once)
  118. 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)
  119. DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Network)
  120. SRGAN(Super Resolution Generative Adversarial Networks)
  121. VAE(Variational autoencoder)
  122. 자기 조직화 지도(SOM, Self Organizing Maps)
  123. 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)
  124. 개체명 인식(NER, Named Entity Recognition)
  125. 언어 모델(LM, Language Model)
  126. 대규모 언어모델(LLM, Large Language Model)
  127. seq2seq (sequence to sequence)모델
  128. 단어 임베딩(word embedding)
  129. word2vec 모델
  130. 어텐션(Attention)
  131. 트랜스포머(Transformer)
  132. BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
  133. GPT-3
  134. ChatGPT
  135. 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)
  136. S2ST(Speech to Speech Translation)
  137. Translatotron
  138. TTS(Text to Speech)
  139. STT(Speech to Text, 자연어 음성인식)
  140. Q-러닝(Q-Learning)
  141. DQN(Deep Q-Network)
  142. 모방학습(IL, Imitation Learning)
  143. IRL(Inverse Reinforcement Learning)
  144. 딥러닝 오픈소스 패키지(Deep Learning OpenSource Package)/딥러닝 프레임워크
  145. 온톨로지(Ontology)
  146. OWL(Web Ontology Language)
  147. 술어 논리(Predicate Logic)
  148. 파이썬(Python)
  149. 텐서플로우(Tensorflow)
  150. TPU(Tensor Processing Unit)
  151. 텐서플로우 2.0.0
  152. 케라스(keras)
  153. 알파스타(AlphaStar)
  154. MNIST 데이터 셋
  155. 인공지능 반도체
  156. 뉴로모픽 칩(Neuromorphic Chip)
  157. NPU(Neural Processing Unit)
  158. 뉴로시냅틱 컴퓨팅(Neurosynaptic Computing)
  159. PIM(Processing-In-Memory)
  160. 연합 기계학습(Federated Machine Learning)
  161. XAI(eXplainable AI)
  162. 트롤리 딜레마
  163. 음성 인식 AI 기술
  164. MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)
  165. 컴퓨터 비전(computer vision)
  166. OCR(Optical Character Recognition, 광학 문자 인식)
  167. SSD(Single Shot MultiBox Detector)
  168. 인공감성지능(Artificial Emotional Intelligence)
  169. 딥 페이크(deep fake)
  170. 메타학습(Meta Learning)
  171. 인-컨텍스트 러닝(ICL, In-Context Learning)
  172. 퓨샷러닝(few-shot learning)
  173. 인공지능 콜센터(AICC, AI Call Center)
  174. 챗봇(chatbot)
  175. 특이점(Singularity)
  176. 인공지능 윤리(AI ethics)
  177. 페이지랭크(PageRank) 알고리즘
  178. 온디바이스 AI(On Device AI)
  179. OpenGL
  180. LLMOps(Large Language Model Ops)
  181. 멀티 모달 인공지능(multi modal AI)
  182. 소규모 언어모델(sLLM, small Large Language Model)
  183. RAG(Retrieval Augmented Generation, 검색 증강 생성)
  184. GNN(Graph Neural Network)
  185. 인피니-어텐션(Infini-attention)
  186. 머신러닝 최적화 알고리즘(Machine Learning Optimization Algorithm)
  187. 랭체인(LangChain)
  188. PLM(Pre-trained Language Model, 사전 훈련된 언어 모델)
  189. 소버린 AI(Sovereign AI)
  190. 초거대 AI(Artificial Intelligence)
  191. 머신러닝(Machine Learning) 성능지표
  192. 멀티모달 인공지능
  193. 인공지능 신뢰성
  194. 베이지안 최적화(Bayesian Optimization)
  195. AIoT(Artificial Intelligence of Things)
  196. P-R곡선(PR곡선)
  197. Multimodal LLM(Large Language Model)



 

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