역사출처: https://www.facebook.com/SyzygyGroup/photos/a.205403483317/10155176869023318/?type=3&theater1950년 영국수학자 앨런 튜링 - ‘계산 기계와 지능(Computing Machinery and Intelligence)’ 논문 발표 - 기계가 생각할 수 있는지 테스트하는 방법, 지능적 기계의 개발 가능성, 학습하는 기계 등에 대해 기술1955년, 미국 다트머스 대학 존 매카시 교수 - 다트머스 회의를 통해 처음으로 인공지능(AI)라는 용어가 사용되기 시작 - 당시 인공지능 연구의 핵심은 추론과 탐색미국의 신경외과의 워렌 맥컬록(Warren Mc Cullonch)과 논리학자 월터피츠(Walter Pitts) - 전기 스위치처럼 ..
데이터 사이언스는 특정 도메인의 깊은 지식과 수학, 전산, 소프트웨어 개발 등 다양한 분야의 전문적인 지식이 필요한 부분이다. 그런만큼 모든 것을 한다는 것은 사실상 불가능하다고 볼 수 있다. 이런 상황에서 본인이 어떤 역할자로 데이터 사이언스 분야에 활동할 것인지를 잘 판단하는 것이 중요하다. 학습 데이터 사이언스를 분야를 알기 위해서 필요한 것을 나열해 보면 데이터 처리를 위한 프로그래밍 언어에 대한 이해 Machine Learning, Neural Networ, Deep Learning에 대한 개념 이해 ML관련 기초 수학 지식 데이터 분석 모델링을 위한 플랫폼의 이해(PyTorch, Keras, Tensorflow, ...) 대표 모델들에 대한 이해(AlexNet, Vgg, ResNet, ...)..
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