Beginning of Wisdom

The Industrial Revolutions - 산업 혁명 : 기존의 생산 방식에서 혁명적인 변화가 일어나서 사회 구조, 정치역학적인 구조들이 바뀌게 되는 것 - Industry 1.0 : 증기기관(1784), 기계화 생산, 사람의 노동력을 기계로, 도시로 이동, 도시화 - Industry 2.0 : 전기.화학(1870), 대량 생산, 자동차 대중화, 공산품 발현 - Industry 3.0 : IT기술(1969),부분 자동화, 단순 반복 로봇, 생산 속도 UP - Industry 4.0 : 로봇 인공지능(Now), 자동 생산, cyber & physical system, Mass customization * Products have been becoming more complex, smarter, a..

* Linearly independent라는 개념은 AI 알고리즘을 build up 하는데 있어서 상당히 중요!! Example A and B are two NxN matrices which are invertible. Show that: (AB)^(−1) =B^(−1)A^(−1) * 증명문제 Tip 1. 정의 이용하기 2. 가정이 잘못되었다고 설립한 뒤 그 결과가 모순됨을 보여주면 됨 여기서는 '1. 정의 이용하기'를 통해 해결해보자..! (AB) (B^(−1)A^(−1)) Is this equal to I(Identity matrix)? = A (B B^(−1)) A^(−1) = A I A^(−1) = A A^(−1) = I Thus: (AB)^(−1) =B^(−1)A^(−1) Linearly ind..

인공지능 알고리즘을 알아내는 핵심 Process - 주어진 input과 output에서 어떠한 matrix를 찾아내는가!! SVM - Eigenvalue, Eigenvector!! Determinant of a square matrix - The elements aij of the matrix A can be used to compute a number called the determinant of A . - denoted det(A) or |A| For a starting point, our approach is to define det(A) in terms of determinants of smaller matrices. - The smallest square matrix one can find is..

We are now going to diagonalise a square matrix The problem of diagonalising a matrix may be stated as: - Given an NxN matrix A, can we find an invertible NxN matrix P and an NxN diagonal matrix D such that - A = PDP^(−1) - The task of diagonalising A is simply to find matrices P and D such that A can be written as PDP^(−1) - Not all square matrices can be diagonalised.!! Condition of diagonalis..

Solve Inverse matrix as soon as possible inverse matrix를 0.01초라도 빨리 풀게 된다면, 시스템의 solution을 빨리 구할 수 있기 때문에 예를 들어, 주식 시장을 예측한다와 같이 돈이 되는 일들에 대해서 inverse matrix를 얼마나 빨리 푸는 알고리즘을 개발을 하느냐가 아주 큰 관건이다.----> 응용수학과에서 많이 하는 연구! Consistent Vs Inconsistent - Determinant = 0 ---> Inconsistent System --> No solution or infinite solutions - Determinant ≠ 0 ---> Consistent System --> Unique solution 특히 Upper Tr..

연립방정식 3x+ 2y = 1 --> 식 하나하나가 어떤 현상을 설명하는 단서 식이 여러개 있는 것 : system of linear algebraic equations Search engine을 만들때 선형대수학이 근간이 된다 - 선형대수학을 이용해서 행렬을 변형을 시킨다. - SVD(Singular Value Decomposition)라는 format으로 변형됨 - 키워드를 쳤을 때, 키워드를 끌어내는 조작을 하는데 사용 - SVD : 행렬을 특정한 구조로 분해하는 방식으로, 신호 처리와 통계학 등의 분야에서 자주 사용 CPS(Cyber Physical System) - CPS의 근간이 되는것도 Matrix - 디지털 트윈은 현실세계의 기계나 장비, 사물 등을 컴퓨터 속 가상세계에 구현한 것을 말한다..

인공지능이란 1. 인간과 닮은 지능을 가진 기계나 시스템 2. 목적을 달성하기 위해 만든 인간 지능과 닮은 기술 CPU vs GPU - CPU--> 성능이 좋지만 한번에 하나씩 운반, 하나의 비행기와 비슷 - GPU--> 단순 연산을 위한 것이지만, 병렬 계산이 가능하여 한번에 여러개를 운반, 여러개의 기차와 비슷 (AI에 적합) 4차 산업혁명 : Cyber(AI) x Physical(Factory, home, car...etc) "Traditional Computer Program" vs "Machine Learning" Data + Program(연산, 함수, 시스템, Matrix) --> Computer --> Output Data + Output --> Computer --> Program(연산,..

prologue, 잡스는 왜 죽기 직전까지 인공지능을 붙잡고 있었나 스티브 잡스는 그랬다. 인문학과 과학 기술의 교차점에서 애플은 탄생한 것이라고.. 그렇다면 과연 잡스가 이야기한 인문학은 도대체 무엇인가? 이지성 작가는 이에 대한 답을 찾았다. 그 답은 이렇다. 잡스의 인문학은 하이데거의 에 나오는 도구 철학이고, 인문학과 과학 기술의 결합은 제록스 팰로앨토연구소의 리더였던 마크 와이저의 작업을 의미하며, 디자인 철학 'simple'은 루이스 설리번->프랭크 로이드 라이트->조셉 아이클러로 이어지는 미국 건축의 디자인 철학과 독일의 예술조형학교인 바우하우스의 디자인 철학을 의미한다."(생각하는 인문학 참고하기) 그런데 이렇게 위대했던 잡스가 왜 죽기 직전까지 인공지능을 연구하고 있었을까?.. 인공지능이..