이게 대학논문 수준이 아니라는 애들은, 논문 써본 적 없는 애들이지. 막말로 논문은 아이디어 싸움이다. 거기에 학사수준 논문이라면 신박한 아이디어와 적절한 실험결과만 있으면 장땡이다. 근데 이건 방향성까지 제시하고 있잖아. 거기에 본인이 본인 논문의 한계까지 알고 있고, 수정사항까지 생각하고 있으니 충분히 대학교에서도 상타취 논문임은 틀림없다. 여기에서 좀 더 많은 실험결과와 확실한 실험의 의의, 응용가능한 방향성까지 제시하면 석사논문이고, 그 응용가능한 방향성까지 연구하면 그게 박사논문이다. 진짜 논문 한 번 안 써본 것들이 이걸 대학교 수준아니라고 까는 거지. 물론, 고딩이라 각주다는 방법이랑 기타 중요하지만 잡스러운 것들이 없을 뿐이지, 그런 것만 보완하면 솔까말 졸업논문으로 내도 될 만하다.
그리고 첨언하자면, 이게 대학논문 수준이 아니라고 까는 애들 논리가, 이미 이거랑 비슷한 거 있음. 문장이 구림. 심화 개념이 없음.ㅉㅉ 이지랄하는데, 진짜 네들 논문 써 본 건 맞냐? 당연히 일반고 학생이니 심화 개념이 없을 수 밖에 없는 것이고, 그런 심화 개념을 습득하지 않았으니 비슷한 내용이 있는지 없는지 모르는 것이다. 그런데 웃긴건 비슷한 연구가 전혀 없는 새로운 개념을 학부수준에서 만들 수 가 있다고 보냐?? 개소리 하지마라. 학부수준에서 그정도 논문낼 수 없다. 낸다면 천재겠지. 솔까말 막말로 학부 논문 수준이면 교수들이 원하는 건, 없던 개념을 새롭게 만들어 내는 게 아니다. 이미 있는 개념들과 산파적으로 흩어진 아이디어들을 취합해서 거기에 창의적인 기획을 할 수 있냐 없냐가 주요 관건이다.
디디 그런 의미에서 이 페이퍼는 충분히 대학 논문 수준이 된다는 거다. 그리고 석사 이상 가보면 알겠지만, 결국 논문은 아이디어와 기획력의 싸움이다. 학부가 그 기획을 보면, 석사는 그 기획에서 조금 더 정밀한 실험결과와 더 뚜렷한 방향성을 제시하고 응용범위 까지 제시하는 수준이고, 박사는 거기에서 응용범위에 대한 연구와 다른 연구와의 크로스 까지 가능하게 만드는 것이다. 그런데, 이 논문이 대학교 수준은 절대 안 된다는 놈들은 진짜 논문 써봤냐? 아니 기획이란 걸 이해하기는 하냐? 논문이 진짜 각주 다는 게 전부인 줄 아냐? 물론 그건 절대적으로 잡다하지만 중요한 것인건 부정 안 하는데, 내가 이 분야 전공이 아니라서 뭐라 말은 더 못 하겠지만, 충분히 학부 수준에선 통하는 기획력이다
그네 인공지능 알고리즘
0101 으로 한다음
진폭의 수에 따라 우월한 유전자를 이용
교차와 돌연변이
돌연변이를 넣는 이유는
수학처럼 정확한 하나의 값을 얻기를 위함이 아니라
정답에 가까운 답을 여러가지로 돌출하기 위함
방향성만 주어지면 유전과 적자생존의 법칙으로 반드시 목표한 바를 생각해서 만든 것보다 우연처럼 보이는 진화의 결과물이 더 나을 수도 있다는 걸 보여주느 것 같음.
봉에 안 닿고 걷게 되면 이족보행이 되었다.
현실 :: 봉이 없으면 걸을수 없는몸으로 ;;
딥 러닝
평가함수작성'이고 둘째가 '세대생성알고리즘작성'
문제 설정, 해결 방법 선택, 검증 방법
DE.GA 라는 유전알고리즘
AI 진화 알고리듬;;
머리속에 스쳐 지나간것을 구현하는 작업이 얼마나 미치게 괴롭고 어려운지 ㅅㅂ 연구직 애들은 뼈에 사무치게 알꺼다
bias가 SCI
세대를 거듭할수록 수가 줄거나 아예 빠진 카드들이 있습니다. 반면, 세대를 거듭할수록 많아지는 카드들도 있네요. 저는 하스스톤을 안해봐서 잘 모릅니다만 아마 없어진 카드들은 타 카드들보다 1.쓰임이 좋지 않거나, 2.호환이 적거나 등 여러 이유로 별로 좋지 않은 카드들이지 않을까 생각합니다. 반대로 말하면 수가 증가하는 카드들은 좋은 카드들이겠죠. 인벤에서 카드 평가를 비교해보니 엄청 차이는 나지 않아도 대략적으로 남아있는 카드들이 더 평점이 좋고 리댓도 좋더라구요. 2015.07.31 17:54:18
eheheh0. 다르게 말하자면 특정 카드들만 남아 일정한 덱으로 범위가 좁혀지거나 몇몇종류의 덱이 형성될거 같네요. 제가 여기서 걱정하는 것은 실험에 사용한 카드들 중에서 상성이 좋은 카드만 모아 적절하게 덱을 짠것과 같은 결과가 나오지 않을까 입니다. 좋은 방향으로 가게 된다면 위 실험을 통해 주어진 카드들 중 가장 호환이 좋은 덱을 형성하는 프로그램을 만들 수도 있을것 같습니다.
스스로 덱을짜고 수정하는 인공지능 개발
지루해 지지 않는다.
진화 생물학, 자연선택
정답에 가까운 답이 자연선택 알고리즘
풀이 너무 넓으면 시간이 오래 걸림
도태를 손봐주기
다이나믹 프로그램,dp검색
인공지능 발전시켜서 슈퍼마리오 클리어
오토의 행동패턴과 상대 직업 ESS 학습
이기적 유전자
메타-휴리스틱
보고서야 텍스트 위주라도 상관없지만 포스터나 슬라이드가 너무 글자 위주인건 필히 개선해야 할 부분인듯. 아무리 내용이 좋아도 보는사람이 집중하기 싫어지면 말짱 헛거임. 고생했다.
문병로 알고리즘 주식투자
사실 유전 알고리즘을 최초로 개발한것도 아니고, 하나의 예를 구체화시킨거긴 하지만 저 실험에 대한 아이디어와 설계를 스스로 한거라면 고등학생으로 보면 대단한게 맞다고 생각합니다
덱은 생명체, 카드는 유전자
컴퓨터 학습 효과를 끌여들여서 인공지능이 스스로 학습하며 진화하는 걸 증명하는 거지
문병로
http://pgr21.com/pb/pb.php?id=freedom&no=57491
유전 알고리즘(Genetic Algorithm
http://www.hanbit.co.kr/preview/4135/sample.pdf
ㄹ
패턴인식
(Pattern
recognition)
․기계에 의하여 도형·문자·음성 등을 식별시키는 것
․현재로서는 제한된 분야에서 실용화되고 있고, 본격적인 패턴 인식은
아직 연구단계
자연어처리
(Natural language
processing)
․인간이 보통 쓰는 언어를 컴퓨터에 인식시켜서 처리하는 일
․정보검색·질의응답 시스템·자동번역 및 통역 등이 포함
자동제어
Automatic Control
․제어 대상에 미리 설정한 목표 값과 검출된 되먹임(feedback) 신호를
비교하여 그 오차를 자동적으로 조정하는 제어
로봇틱스(Robotics)
인지로봇공학
(Automatic Control)
․로봇에 관한 과학이자 기술학으로 로봇의 설계, 제조, 응용분야를 다룸
․인지로봇공학은 제한된 계산자원을 사용해 복잡한 환경의 복잡한
목표를 달성하도록 하는 인식능력을 로봇에게 부여하는 기술
컴퓨터비전
(Computer vision)
․컴퓨터 비전은 로봇의 눈을 만드는 연구분야로 컴퓨터가 실세계 정보를 취득
하는 모든 과정을 다룸
가상현실
(Virtual Reality)
․어떤 특정한 환경이나 상황을 컴퓨터로 만들어서, 그것을 사용하는 사람이 마치
실제 주변 상황·환경과 상호작용을 하고 있는 것처럼 만들어 주는 인간-컴퓨터
사이의 인터페이스
양자컴퓨터
Quantum
computer
․양자역학의 원리에 따라 작동되는 미래형 첨단 컴퓨터
․양자역학의 특징을 살려 병렬처리가 가능해지면 기존의 방식으로 해결할 수
없었던 다양한 문제를 해결 가능
자동추론
(Automated
Reasoning)
․계산기과학의 한 분야로 추론의 다양한 측면을 이해함으로써 컴퓨터에 의한
완전한 자동추론을 가능하게 하는 소프트웨어 개발을 목표로 함
․인공지능연구의 일부로 이론계산기과학 및 철학과도 깊은 관계가 있음
사이버네틱스
(Cybernetics)
․생물 및 기계를 포함하는 계(系)에서 제어와 통신 문제를 종합적으로 연구
하는 학문
데이터마이닝
(Data mining)
․많은 데이터 가운데 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견하여, 미래에 실행
가능한 정보를 추출해 내고 의사 결정에 이용하는 과정
지능엔진
(Intelligent Agent)
․인공지능적 기능을 가진 소프트웨어 엔진
․사용자를 보조하고 반복된 컴퓨터 관련 업무를 인간을 대신하여 실시하는 엔진
시멘틱웹
(semantic web)
․컴퓨터가 정보자원의 뜻을 이해하고, 논리적 추론까지 할 수 있는 차세대
지능형 웹