자율주행2 인공지능 강화학습: 기술과 응용 사례 🚀 강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 에이전트가 스스로 환경과 상호작용하며 최적의 행동 방식을 학습하는 과정을 의미합니다. 이는 인간이 경험을 통해 배우는 방식과 유사하며, 로봇공학, 게임 AI, 자율주행 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 이번 포스팅에서는 강화학습의 개념, 핵심 기술, 그리고 구체적인 응용 사례를 살펴보겠습니다.강화학습이란? 🤖강화학습은 AI 에이전트가 환경(Environment)과 상호작용하며 보상(Reward)을 최대화할 수 있는 행동(Action)을 학습하는 방법입니다. 강화학습은 지도학습처럼 정답 데이터를 제공받지 않으며, 시행착오(trial and error)를 통해 문제를 해결합니다.강화학습의 주요 개.. 카테고리 없음 2024. 12. 28. 더보기 ›› 인공지능 자율주행: 기술의 현재와 미래 🚗🤖 인공지능(AI)이 자동차 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. 자율주행 기술은 단순한 편의성을 넘어 교통 안전 향상, 에너지 효율성 증대, 도시 환경 개선 등 다양한 분야에서 긍정적인 영향을 미치고 있는데요. 이번 글에서는 자율주행차에 사용되는 주요 AI 기술과 현재 수준, 그리고 앞으로의 전망에 대해 살펴보겠습니다.자율주행차의 정의와 단계 🌟자율주행차란?자율주행차는 운전자의 개입 없이 AI와 센서 기술을 활용해 스스로 주행할 수 있는 차량을 말합니다. 이러한 차량은 주변 환경을 인식하고 실시간으로 의사 결정을 내려 주행 경로를 선택합니다.자율주행의 6단계 (SAE 기준)레벨 0 (수동 운전): 모든 주행을 사람이 담당.레벨 1 (운전자 지원): 크루즈 컨트롤 같은 특정 기능만 자동화.레벨 2 (부분 자동.. 카테고리 없음 2024. 12. 19. 더보기 ›› 이전 1 다음