전체 글43 범용 AI(AGI) vs 특화 AI(Narrow AI) 이해하기 범용 AI(AGI)와 특화 AI(Narrow AI)는 인공지능의 현재와 미래를 이해하는 핵심 개념이에요. AGI는 인간처럼 다양한 문제를 해결하는 범용 지능을 지향하고, Narrow AI는 특정 분야에 최적화되어 효율적인 성과를 내는 인공지능이에요.1️⃣ 범용 AI(AGI) 정의와 목표 개념 정리AGI는 인간 수준의 이해, 학습, 문제 해결 능력을 갖춘 인공지능을 말해요. 다양한 분야에 걸쳐 지식을 적용할 수 있으며, 장기적으로는 인간과 협력하는 지능체로 발전하는 것을 목표로 하고 있어요.🧠 인간 수준의 이해·학습·추론🤝 다분야 적용성과 장기 협력 목표2️⃣ 특화 AI(Narrow AI)의 특징과 장점Narrow AI는 음성인식, 번역, 의료 진단처럼 특정 업무에 맞춰 설계된 인공지능이에요. 높은 정.. 2025. 9. 8. 지도학습·비지도학습·준지도학습, AI 학습 방식 비교 지도학습·비지도학습·준지도학습은 인공지능 발전을 이끄는 핵심 학습 방식입니다.이 글에서는 세 가지 학습 방법의 정의, 차이점, 알고리즘, 산업 활용 사례까지 비교해 이해를 돕고 미래 방향을 살펴보겠습니다.1️⃣ 지도학습(Supervised Learning) 정의와 예시지도학습은 입력 데이터와 정답(라벨)을 함께 학습해 새로운 데이터를 예측하는 방식입니다. 스팸 메일 분류, 음성 인식, 주가 예측처럼 정답이 명확한 문제에서 활용됩니다. 데이터 라벨링이 필요하지만 높은 정확도를 보여주는 것이 장점입니다.✅ 정답 라벨 기반 예측 모델📌 스팸 분류·음성 인식·주가 예측 활용2️⃣ 비지도학습(Unsupervised Learning) 개념과 특징비지도학습은 정답이 없는 데이터 속 패턴이나 군집을 찾아내는 방식입니.. 2025. 9. 8. 머신러닝·딥러닝·강화학습 차이 쉽게 정리하기 이 글에서는 세 가지 학습 방식의 정의와 구조, 차이점과 실제 활용 사례까지 한눈에 정리해 드리겠습니다.1️⃣ 1. 머신러닝 정의와 핵심 특징: 데이터 기반 학습머신러닝은 사람이 직접 규칙을 입력하지 않고 데이터에서 패턴을 학습하는 방식입니다. 지도학습, 비지도학습, 준지도학습으로 나누어지며, 예측과 분류 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다. 특히 금융, 의료, 추천 시스템 같은 다양한 분야에서 널리 활용되고 있습니다.📌 지도·비지도·준지도 학습 분류📌 분류·회귀·추천 시스템 적용📌 특징 공학과 모델 해석 용이성2️⃣ 2. 딥러닝 개념과 신경망 구조 설명딥러닝은 인공신경망을 기반으로 한 머신러닝의 하위 분야로, 다층 구조를 통해 복잡한 문제를 해결합니다. CNN(합성곱 신경망), RNN(순환 신경망) .. 2025. 9. 7. 약한 AI vs 강한 AI vs 초지능 AI, 무엇이 다를까? 약한 AI vs 강한 AI vs 초지능 AI의 차이는 인공지능 발전 단계를 이해하는 핵심 개념이에요.이 글에서는 각각의 정의와 사례, 그리고 미래에 미칠 영향까지 정리해 독자가 쉽게 비교하고 전망을 파악할 수 있도록 안내할게요.1️⃣ 약한 AI 정의와 사례약한 AI는 특정한 문제 해결에만 초점을 맞춘 인공지능이에요. 대표적으로 챗봇, 음성인식 스피커, 추천 알고리즘 같은 서비스가 여기에 해당해요. 실제 생활 속에서 이미 폭넓게 활용되며 생산성과 편리함을 높이고 있어요.🔹 일상 서비스 중심 적용🔹 특정 과제 최적화 모델2️⃣ 강한 AI 개념과 필요성강한 AI는 인간과 동등한 수준의 사고와 추론 능력을 목표로 해요. 이 단계의 AI는 자율적으로 문제를 정의하고 해결할 수 있으며, 복잡한 의사결정을 지원할.. 2025. 9. 7. 인공지능의 분류 방법: 어떤 기준으로 나뉘는 걸까? 인공지능의 분류 방법은 약한 AI와 강한 AI, 지도학습과 비지도학습처럼 학습 방식과 활용 영역을 기준으로 다양하게 나뉩니다. 이를 통해 우리는 AI의 기술적 발전 흐름과 산업별 적용 방식을 이해하고, 미래 인공지능이 어떤 방향으로 발전할지 가늠할 수 있습니다.1️⃣ 약한 AI와 강한 AI 분류약한 AI는 특정 작업만 수행하는 특화형으로, 챗봇이나 추천 시스템이 대표적입니다. 강한 AI는 인간 수준의 사고 능력을 목표로 하지만 아직 연구 단계에 머물러 있습니다. 이 두 분류는 인공지능의 현재와 미래를 구분하는 중요한 틀입니다.✅ 특화 작업 중심의 약한 AI 확산🧠 인간 수준 지능을 지향하는 강한 AI 연구2️⃣ 지도학습·비지도학습 차이지도학습은 정답이 있는 데이터를 기반으로 학습해 예측 모델을 만듭니다.. 2025. 9. 6. AI 종류 총정리! 머신러닝·딥러닝·생성형 AI까지 한눈에 이해하기 머신러닝과 딥러닝의 차이, 생성형 AI의 개념과 활용 사례를 통해 2025년 AI 산업의 핵심 흐름과 전망을 짚어볼 수 있어요.1️⃣ 인공지능 정의와 발전 과정인공지능은 인간의 학습, 추론, 문제 해결을 모방하는 기술로 1950년대 개념이 등장했어요. 규칙 기반 시스템에서 시작해 머신러닝과 딥러닝으로 진화하며 산업 전반에 확산됐어요. 최근에는 생성형 AI가 등장해 창의적 영역까지 뻗어나가고 있어요.📌 규칙 기반→머신러닝→딥러닝 진화🔎 산업 전반 확산과 자동화 가속🚀 생성형 AI로 창작 영역 확대2️⃣ 머신러닝과 딥러닝 차이머신러닝은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하는 기술이고, 딥러닝은 인공신경망을 활용해 더 복잡한 문제를 해결해요. 머신러닝은 예측과 분류에 강점이 있고, 딥러닝은 이미지·음성 처리에.. 2025. 9. 6. 이전 1 2 3 4 5 ··· 8 다음