초보자를 위한 AI 용어 정리: 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 완전 이해

 

AI 개념을 한눈에 – 초보자도 쉽게 이해하는 인포그래픽

 

왜 AI 용어를 알아야 할까?

4차 산업혁명 시대에 '인공지능(AI)'은 더 이상 기술자들만의 언어가 아닙니다. 스마트폰 음성인식, 넷플릭스 추천 시스템, 자율주행차까지 – 이미 우리는 AI와 함께 살아가고 있습니다.

하지만 AI를 이해하려면 그에 수반되는 다양한 용어들 – 머신러닝, 딥러닝, 뉴럴 네트워크 등 – 을 먼저 파악해야 합니다. 이 글에서는 핵심 용어들을 쉬운 언어로 정리해 드립니다.

“AI를 이해한다는 건, 미래를 준비하는 가장 강력한 무기를 갖는 것이다.”

 

AI 핵심 용어 정리

1. 인공지능(AI, Artificial Intelligence)
2. AI는 인간처럼 사고하고 학습하며 문제를 해결하는 컴퓨터 시스템을 의미합니다. 데이터를 기반으로 스스로 판단하고 행동할 수 있는 기술입니다.
3. 머신러닝(Machine Learning)
   • 지도학습: 정답이 있는 데이터를 기반으로 학습
   • 비지도학습: 정답 없이 패턴을 찾는 방식
   • 강화학습: 보상 기반의 반복 학습
4. 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하는 기술입니다.
5. 딥러닝(Deep Learning)
6. 인공신경망(Neural Network)을 활용해 인간의 뇌처럼 정보를 처리하는 머신러닝의 한 분야입니다. 이미지, 음성, 자연어 처리 분야에서 강력한 성능을 보입니다.
7. 인공신경망(Artificial Neural Network)
8. 입력층-은닉층-출력층으로 구성된 구조로, 수많은 뉴런이 정보를 전달하고 계산하는 구조입니다.
9. 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)
10. 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 기술입니다. 예: 챗봇, 번역기, 음성비서
11. 컴퓨터 비전(Computer Vision)
12. 컴퓨터가 이미지나 비디오를 분석하고 해석하는 기술입니다. 예: 얼굴 인식, OCR, 자율주행차의 시각 시스템
13. 생성형 AI (Generative AI)관련 글 보기: GPT, DALL·E 등 생성형 AI 정리
14. 기존 데이터를 기반으로 텍스트, 이미지, 음악 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI입니다.
15. 트랜스포머 (Transformer)
16. GPT처럼 대형 언어모델의 기반이 되는 딥러닝 모델 구조입니다. 문맥 이해와 장기 의존성 처리에 강점을 가집니다.

 

마무리: 이해가 경쟁력이다

AI는 이미 우리의 삶 깊숙이 들어와 있습니다. 이 글에서 정리한 개념들은 앞으로 AI 기술을 더 깊이 이해하고, 나아가 활용해나가는 데 있어서 가장 중요한 첫걸음입니다.