딥러닝이란 무엇인가: 신경망의 작동 원리 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 인간의 뇌에서 영감을 받은 인공신경망(Artificial Neural Networks)을 사용해 복잡한 패턴을 학습하는 기술입니다. 이 가이드는 딥러닝의 기본 개념, 신경망의 작동 원리, CNN과 RNN의 차이, 그리고 TensorFlow로 간단한 모델을 만드는 방법을 초보자도 이해할 수 있도록 설명합니다. 딥러닝이란 무엇인가? 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 다층 인공신경망을 사용해 데이터를 … 더 읽기
생성형 AI란 무엇인가? – 개념, 종류, 활용 사례 총정리 1. 생성형 AI란? 생성형 AI(Generative AI)는 기존의 데이터를 학습하여 새로운 텍스트, 이미지, 오디오, 코드 등 다양한 콘텐츠를 스스로 생성할 수 있는 인공지능 기술입니다. 단순한 판단이나 분석을 넘어, **창의적인 결과물**을 만들어낼 수 있다는 점에서 기존 AI와 구별됩니다. 대표적인 생성형 AI 예시로는 ChatGPT, Midjourney, DALL·E, Google Gemini 등이 … 더 읽기
AI 개발을 위한 필수 프로그래밍 언어: Python, R, Julia 등 비교 1. AI 개발에서 중요한 프로그래밍 언어 AI 개발에 사용되는 언어는 크게 Python, R, Julia가 있습니다. 각각의 언어는 머신러닝, 딥러닝, 데이터 분석 분야에서 매우 중요한 역할을 하며, 개발자들은 특정 언어의 특성에 맞춰 프로젝트를 선택합니다. 2. Python Python은 AI 개발에서 가장 널리 사용되는 언어로, **간결하고 이해하기 … 더 읽기
AI 기반 추천 시스템: 넷플릭스, 유튜브, 아마존의 알고리즘 분석 1. AI 추천 시스템이란? AI 기반 추천 시스템은 사용자의 과거 행동 데이터를 바탕으로 개인 맞춤형 콘텐츠나 상품을 추천하는 기술입니다. 이는 머신러닝, 딥러닝 및 데이터 분석 기술을 활용하여 예측 모델을 구축합니다. 추천 시스템은 전자상거래 사이트, 스트리밍 서비스, 소셜 미디어 등 다양한 플랫폼에서 활용됩니다. 2. 넷플릭스, 유튜브, … 더 읽기
머신러닝 vs. 딥러닝: 차이점과 실제 적용 사례 1. 머신러닝과 딥러닝이란? 머신러닝과 딥러닝은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 데이터를 분석하고 학습하는 기술을 의미합니다. 머신러닝(Machine Learning): 데이터에서 패턴을 학습하고 이를 기반으로 예측하는 기술. 딥러닝(Deep Learning): 인공 신경망(ANN)을 활용하여 보다 복잡한 데이터를 학습하는 기술. 2. 머신러닝 vs. 딥러닝: 주요 차이점 구분 머신러닝 딥러닝 데이터 처리 방식 특징을 사람이 직접 … 더 읽기
인공지능이 바꾸는 미래: AI 기술의 현재와 미래 전망 1. 인공지능(AI)란 무엇인가? 인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 인간의 학습, 추론, 문제 해결 능력을 모방하는 컴퓨터 시스템입니다. AI는 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 자동으로 결정을 내리는 능력을 갖추고 있으며, 머신러닝과 딥러닝 기술을 바탕으로 발전하고 있습니다. AI는 크게 약한 인공지능(Weak AI)과 강한 인공지능(Strong AI)으로 구분됩니다. 약한 AI: 특정한 작업을 수행하는 … 더 읽기