1. 스마트팩토리
스마트팩토리 : 생산과정에서 정보 통신 기술을 적용한 지능형 생산공장
공장 내 설비와 기계에 센서 등을 설치하여 (사물인터넷, IoT) 공정 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 스스로 분석, 제어할 수 있는 공장
데이터를 이용한 학습, 분석, 제어 등은 인공지능과 밀접한 관련

인공지능 기술 + 데이터 선별 + 문제 발굴. -> 전체적 구성 설계 능력 중요

인공지능으로 할 수 있는 일
- 품질관리
- 공급망 관리 및 최적화
- 제품 설계 및 맞춤형 디자인
- 로봇 프로세스 자동화
- 장비 유지 보수
- 에너지 관리
- 디지털 트윈 등

2. 학습 방법에 따른분류
지도 학습 : 주어진 입력 데이터에 대응하는 정답 출력 데이터 쌍을 맞추도록 인공지능 모델을 학습하는 방법
비지도 학습 : 명시적인 정답 데이터 없이 입력 데이터를 활용하여 인공지능 모델이 데이터 내의 패턴이나 구조를 학습하는 방법
강화 학습 : 인공지능 에이전트가 가상의 환경과 상호작용하며 주어지는 보상을 최대화하도록 모델을 학습하는 방법

3. 데이터 유형에 따른 연구 분야
1) 데이터 유형에 따른 연구 분야
컴퓨터 : 이미지나 비디오 데이터를 분석하여 패턴을 인식하고 해석
자연어 : 인간이 사용하는 언어 데이터를 처리하고 다룸
다변량/시계열 데이터 : 시간에 따른 변화를 분석하여 예측하는 분야
멀티모달 : 다양한 유형의 데이터를 결합하여 처리하는 분야

2) 태스크에 따른 분류
분류 : 여러 범주 중에 하나로 분류하는 문제
회귀 : 연속적인 값을 예측하는 문제
군집화 : 유사한 특성을 갖는 데이터들을 그룹화하는 문제
차원축소 : 데이터의 주요 속성을 유지하면서 저차원의 데이터로 변환하는 문제

4. 머신러닝, 딥러닝
머신러닝 : 데이터로부터 학습하는 개념을 도입한 인공지능 개발 방법론의 하나
딥러닝 : 머신 러닝 알고리즘의 하나 깊게 쌓아 올린 인공신경망 구조와 방대한 양의 데이터 컴퓨팅 자원의 융합을 통해서 발전한 방법론

5. 다양한 인공지능 모델
- 선형 회귀 (Linear Regression)
- 로지스틱 회귀 (Logistic Regression)
- 의사결정 트리 (Decision Tree)
- 랜덤 포레스트 (Random Forest)
- 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM)
- K-최근접 이웃 (K-Nearest Neighbors, KNN)
- 신경망 (Neural Networks)

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품질 관리에서도 데이터 분석이 필요하다는 것을 알게 되었다.

데이터 분석을 배워둬서 데이터를 학습해야겠다.