쉽게 이해하는 개념 정리 : AI 관련 주요 키워드

 AI 관련 주요 키워드의 사전적 의미를 정리하는 공간입니다.

해당 게시물은 지속 업데이트 예정이오니, 많은 의견 부탁드립니다.

인공지능 (created by Stable Diffusion XL)

인공지능 (Artificial Intelligence)

 -. 컴퓨터가 스스로 '학습'하며 많은 일들을 수행하는 기술을 의미합니다.
 -. 다시 말해 인간의 학습, 판단, 문제 해결 등의 지능적인 행동을 컴퓨터나 기계로 구현하는 기술을 의미합니다.

 

머신러닝 (Machine Learning)

 -. 알고리즘이 데이터를 분석하고, 그 데이터에서 학습하며 패턴을 찾아내는 인공지능의 한 분야입니다.

 -. 데이터가 증가함에 따라 데이터를 가장 잘 설명할 수 있는 함수를 예측해나가는 과정을 말합니다. 

 -. 머신러닝을 통해 함수가 완성되면 사용자가 임의의 x를 입력했을 때, 어떤 y 가 나올지를 예측할 수 있습니다.

 -. 학습 데이터가 많이 쌓이면 쌓일수록 머신러닝으로 강화된 함수의 신뢰도가 올라갈 수 있습니다.

 

딥러닝 (Deep Learning)

 -. 심층 신경망을 사용하여 더 복잡한 문제를 해결하는 머신러닝의 한 방법론입니다.

 -. 인간의 뇌 신경망이 학습하는 방식에서 영감을 얻어 만들어진 학습 알고리즘 입니다.

 

자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP)

 -. 컴퓨터가 사람들이 일상적으로 사용하는 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술입니다.

 -. 최근 Chat GPT를 접해본 사람들은 충분히 이해하겠지만, 요즘에는 서로 대화하듯이 원하는 정보를 주고 받을 수 있는 수준까지 자연어 처리 능력이 크게 향상되었으며, 관련한 새로운 정보들이 봇물처럼 쏟아지고 있다.

 

강화학습 (Reinforcement Learning)

 -. 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상이 최대화되는 행동을 학습하는 방법론입니다.

 

컴퓨터 비전 (Computer Vision)

 -. 컴퓨터가 이미지나 비디오를 해석하여 정보를 추출하는 기술입니다.

 

초격차 AI (Superintelligence AI)

 -. 현재 인간 지능보다 월등히 우수한 성능을 가진 AI를 의미합니다.

 

신경망(Neural Networks)

 -. 뇌의 생물학적 네트워크에서 영감을 받은 계산 모델로서 딥러닝에 주로 사용됩니다.

 

GANs(Generative Adversarial Networks)

 -. '생성자'와 '판별자'라는 두 개의 심층 신경망이 경쟁적으로 학습함으로써 새로운 데이터를 생성하는 알고리즘입니다.

 

로보틱스(Robotics)

 -. AI와 결합하여 자율적인 행동이 가능한 로봇들을 개발하거나 제어하는 과학분야입니다.

 

AI 윤리(AI Ethics)

 -. 인공지능 발전과 관련된 윤리적 과제 및 가치에 대해 연구하고 이해하기 위한 분야입니다.

 

바이오인포매틱스(Bioinformatics)

 -. 생명정보학에서는 대량의 생물학적 데이터를 분석하고 이해하기 위해 AI를 활용합니다.

 

데이터 마이닝(Data Mining)

 -. 대규모의 데이터 집합에서 유용한 정보를 추출하는 프로세스입니다.
 -. AI는 이 과정을 자동화하고 향상시키는 데 사용됩니다.