인공지능 AI, 핵심 요소에 대해 이해하기 쉽게 알아보기

요즘 '인공지능 AI'란 단어를 정말 많이 들어 보셨을 겁니다. 

스마트폰이 오늘의 날씨를 알려주거나, 우리가 좋아할 만한 영화를 추천해 주는 것들은 모두 AI의 일부입니다. 

그리고 최근에는 '생성형 AI'라는 새로운 개념까지 등장하면서 크게 떠들썩하게 만들고 있습니다. 

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인공지능 AI란?

• 사람처럼 생각하고 배울 수 있는 컴퓨터나 기계를 의미합니다. 
• 사람이 정보를 학습하고 그 정보를 바탕으로 문제를 해결하는 것처럼, 인공지능 역시 데이터라는 '정보'를 학습하여 문제 해결에 활용합니다. 

인공지능을 보다 잘 이해하려면 몇 가지 중요한 핵심 요소를 알고 있어야 하는데요. 

제가 초등학생도 이해하기 쉽도록 설명해 드리겠습니다. 

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데이터

• 데이터란 간단히 말해서 정보의 집합입니다. 이 정보는 다양한 형태로 존재할 수 있습니다. 
• 예를 들어, 우리가 찍은 사진, 좋아하는 노래, 작성한 글 등 모든 것이 데이터가 될 수 있습니다. 
• 인공지능에 이런 데이터는 '배우기 위한 재료'로 사용됩니다. 예를 들면 우리가 인공 지능에 많은 사진을 보여주면 그 안에서 패턴을 찾아내서 해당 사진 속 객체가 무엇인지 알아낼 수 있게 됩니다. 

알고리즘

• 알고리즘이란 컴퓨터 프로그래밍에서 특정 문제를 해결하기 위한 절차나 방법론을 의미합니다. 
• 컴퓨터가 어떻게 학습하고 생각할지를 결정하는 역할을 하는 것이 바로 알고리즘입니다. 
• 요리 레시피에 따라 재료를 준비하고, 순서에 맞춰 요리를 만드는 것처럼, 컴퓨터도 '인공지능 알고리즘'이라는 특별한 규칙을 따라 동작합니다. 

머신러닝

• 데이터에서 패턴을 찾아내고, 그 패턴을 바탕으로 예측하거나 결정하는 것이 머신러닝의 기본 원리입니다. 
• 이는 인공지능이 스스로 학습하는 방법의 하나로, 우리가 새로운 단어를 배우거나 수학 문제를 풀 때와 유사합니다. 
• 예를 들어, 우리가 컴퓨터에 많은 개 사진과 고양이 사진을 보여주면서 "이것은 개야", 저것은 고양이야"라고 알려주면 컴퓨터는 스스로 개와 고양이의 차이점을 배워 나갑니다. 

딥러닝

• 딥러닝은 더욱 복잡한 문제들을 해결하기 위해 사용되는 머신러닝의 한 분야입니다. 
• 이 방법론에서 가장 중요한 점은 '인공 신경망(Artificial Neural Network)이라는 구조를 사용한다는 것입니다 
• 우리의 뇌에 있는 수많은 신경 세포(뉴런)들과 같은 역할을 하는 이 인공 신경망 내부에서 데이터 처리와 학습이 이루어집니다. 

모델

• 주어진 데이터와 알고리즘으로부터 특정한 작업(문제 해결 등) 수행 방법을 배우게 되는 프로그램입니다.
• 예를 들면, 우린 자전거 타기 연습을 할 때 안전한 자세와 균형 유지 등 여러 가지 사항들에 대해 배웁니다. 
• 컴퓨터도 비슷하게 데이터와 알고리즘을 통해 어떤 일을 어떻게 해야 하는지를 배우게 됩니다. 

학습과 테스트

• '학습'은 인공지능이 정보를 배우는 과정이며, '테스트'는 실제로 학습한 내용이 잘 이해되었는지 확인하는 단계입니다.
• 이 과정은 마치 우리가 시험을 준비하고 테스트를 보는 것과 비슷합니다. 

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오늘은 인공지능 AI에 대한 개념과 핵심 요소에 대해 알아보았습니다.

오늘 공유한 내용들을 통해 인공지능에 대한 기본적인 이해를 넓혔다면, 그것만으로도 큰 성과입니다. 

다음 포스팅에서는 '생성형 AI'에 대해 더욱 깊이 있게 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 

그러면 다음 포스팅에서 만나요~~~^^