ai기초4 ChatGPT 이해하려면 꼭 알아야 할 AI 기본 개념 정리 AI, 머신러닝, 딥러닝 차이 한 번에 정리처음 AI를 공부할 때 가장 헷갈렸던 건 AI, 머신러닝, 딥러닝이 항상 같이 나오는데 다 비슷해 보인다는 점이었어요. 저도 처음엔 그냥 “다 AI 아닌가?” 싶었는데, ChatGPT 같은 도구를 실제로 업무에 붙여보니 이 세 가지는 비슷해 보여도 역할이 분명히 다르다는 걸 체감하게 됐어요.처음엔 용어 자체가 어렵게 느껴졌지만, 막상 구조를 이해하고 나니 생각보다 단순했어요. 핵심은 “큰 개념 안에 작은 개념이 들어가는 구조”로 보면 된다는 거예요. AI 안에 머신러닝이 있고, 머신러닝 안에 딥러닝이 들어가는 구조예요. 이 흐름만 이해해도 AI 관련 글이나 뉴스가 훨씬 쉽게 읽히기 시작해요. AI, 머신러닝, 딥러닝은 어떻게 다를까?가장 큰 개념은 AI(인공지능.. 2026. 5. 10. 생성형 AI는 정말 창작을 할까? 핵심 원리 완전 정리 생성형 AI는 왜 “창작”이 가능한가?처음 생성형 AI를 썼을 때 가장 신기했던 건 “이게 진짜 새로 만든 건가?”라는 느낌이었습니다. ChatGPT로 글을 써보면 내가 직접 쓰지 않은 문장이 나오고, 이미지 생성 AI로 그림을 만들면 세상에 없던 장면이 등장합니다. 그래서 처음에는 정말 창작처럼 느껴졌습니다.하지만 계속 사용해보니 구조가 보이기 시작했습니다. AI는 갑자기 영감을 떠올리는 존재가 아니라, 방대한 데이터를 기반으로 “다음에 올 가능성이 가장 높은 결과”를 계속 조합하는 방식이었습니다. 글도 이미지도 결국은 패턴의 연결이라는 점이 핵심이었습니다. 생성형 AI는 ‘창작’이 아니라 ‘조합 구조’입니다생성형 AI가 창작처럼 보이는 이유는 단순합니다. 기존처럼 정답을 저장해두고 꺼내는 방식이 아니.. 2026. 5. 9. AI보다 어려운 딥러닝, 쉽게 이해하면 의외로 단순합니다 딥러닝이란 무엇인가? 초보자용 핵심 정리처음 딥러닝이라는 말을 들으면 대부분 AI보다 더 어려운 기술처럼 느껴집니다. 머신러닝도 헷갈리는데 딥러닝까지 나오면 더 복잡하게 느껴지기 쉽습니다. 저도 처음엔 “AI보다 더 어려운 기술 용어” 정도로 받아들였습니다.하지만 실제로 현업에서 AI를 다뤄보며 느낀 점은, 딥러닝의 본질은 의외로 단순하다는 것이었습니다. 사람이 일일이 규칙을 가르치는 대신, 데이터를 대량으로 보여주고 AI가 스스로 패턴을 찾게 만드는 방식. 딥러닝은 이 한 문장으로 이해해도 큰 틀에서는 충분합니다. 딥러닝은 AI 안에 들어있는 ‘학습 방식’입니다딥러닝은 AI 전체를 뜻하는 말이 아닙니다. 구조를 단순하게 보면 AI라는 큰 범주 안에 머신러닝이 있고, 그 안에 딥러닝이 들어갑니다. 즉 .. 2026. 5. 8. AI는 어떻게 배우는가? 5단계로 끝내는 핵심 구조 AI가 데이터를 학습하는 과정 5단계, 핵심은 생각보다 단순하다AI가 데이터를 학습하는 과정 5단계를 처음 제대로 이해한 건 QA 자동화 테스트를 설계하면서였어요. 처음에는 단순히 데이터를 많이 넣으면 AI가 똑똑해지는 줄 알았는데, 실제로는 전혀 다른 구조였어요. 데이터 양보다 중요한 건 “어떤 구조로 주느냐”였어요.로그 데이터를 AI 분석에 넣었을 때 결과가 엉망이었던 적이 있었어요. 이유를 보니까 정상과 비정상 데이터 구분이 애매하게 섞여 있었어요. 같은 데이터라도 정리가 안 되어 있으면 AI는 전혀 다른 패턴을 학습해버리는 구조였어요. 이후 라벨링을 다시 정리하자 정확도가 확 올라갔고, 그때 확실히 느꼈어요. AI가 데이터를 학습하는 과정 5단계에서 가장 중요한 건 첫 단계부터 이미 결정된다는 점.. 2026. 4. 20. 이전 1 다음 반응형
