분류 전체보기47 AI 발전 단계 총정리: 규칙 기반부터 생성형 AI까지 인공지능은 시대별로 기술적 전환점을 맞으며 꾸준히 진화해왔어요. 이번 글에서는 규칙 기반 시스템부터 최신 생성형 AI까지 발전 과정을 정리하고, 각 단계의 특징과 장단점, 그리고 앞으로 다가올 차세대 AI 전망까지 살펴보려 해요.1️⃣ 규칙 기반 AI 정의와 초기 활용 사례규칙 기반 AI는 사람이 직접 입력한 규칙을 따라 작동하는 가장 초기 형태의 인공지능이에요. 의료 진단 보조나 단순 상담 챗봇처럼 'IF-THEN' 방식의 로직으로 활용됐지만, 데이터의 다양성과 복잡성을 처리하기에는 한계가 있었어요.🔹 IF-THEN 규칙 기반 의사결정🔹 초기 도메인 특화 진단·상담 적용2️⃣ 전문가 시스템 시대의 특징과 한계전문가 시스템은 특정 분야의 지식을 정리해 컴퓨터가 전문가처럼 판단하도록 만든 기술이에요. .. 2025. 9. 10. 멀티모달 AI vs 단일 모달 AI, 최신 트렌드 완전 해설 멀티모달 AI vs 단일 모달 AI는 인공지능 활용 방식의 큰 전환점을 보여주는 주제예요. 이 글에서는 두 가지 접근법의 정의와 차이, 대표 모델과 산업 활용, 비용과 효율성까지 한눈에 정리해 드리며 최신 트렌드를 쉽게 이해할 수 있도록 안내해요.1️⃣ 멀티모달 AI 정의와 핵심 개념멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 서로 다른 데이터를 동시에 처리해 의미를 연결하는 기술이에요. 다양한 입력을 통합 분석해 더 정확하고 맥락 있는 결과를 제공하는 것이 특징이에요. 최근 대규모 모델 발전으로 실시간 멀티모달 분석이 가능해졌어요.🧩 이질 데이터 결합 기반 맥락 이해 강화🛰 공통 표현 공간 임베딩과 정렬 중심⚡ 실시간 처리 가능 범위 확장 추세2️⃣ 단일 모달 AI의 특징과 활용 예시단일 모달 AI는.. 2025. 9. 10. 온디바이스 AI vs 클라우드 AI, 실행 환경의 차이 온디바이스 AI vs 클라우드 AI는 AI가 어디서 실행되는지에 따라 속도, 보안, 비용, 활용 방식까지 달라지는 중요한 주제입니다. 이번 글에서는 두 방식의 차이점과 실제 활용 사례, 그리고 미래 실행 환경의 변화를 한눈에 정리해 드리겠습니다.1️⃣ 온디바이스 AI 정의와 장점온디바이스 AI는 스마트폰이나 PC 같은 개인 기기에서 직접 모델을 실행하는 방식입니다. 네트워크 연결이 없어도 동작할 수 있고, 지연 시간이 짧아 빠른 반응이 가능하죠. 또한 개인정보가 외부로 덜 나가기 때문에 보안과 프라이버시 측면에서 강점을 갖고 있습니다.⚡ 초저지연·오프라인 실행🔒 로컬 처리 기반 프라이버시 강화💸 서버비 절감·일관된 사용자 경험2️⃣ 클라우드 AI 개념과 특징클라우드 AI는 데이터센터의 고성능 서버에서.. 2025. 9. 9. 생성형 AI vs 판별형 AI, 인공지능의 두 가지 접근법 생성형 AI vs 판별형 AI는 인공지능의 두 가지 핵심 접근법으로, 기술 발전과 활용 방식에서 뚜렷한 차이를 보입니다. 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만들어내고, 판별형 AI는 데이터를 분석하고 분류하며, 이 둘은 서로 다른 영역에서 중요한 역할을 하고 있습니다.1️⃣ 생성형 AI 정의: 텍스트·이미지·영상 생성 기술생성형 AI는 기존 데이터를 학습해 새로운 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등을 창작하는 기술입니다. 대표적으로 ChatGPT, Stable Diffusion 등이 있으며, 창의적 작업과 콘텐츠 생산에서 활용도가 높습니다.🧩 창의적 콘텐츠 생성🛠 텍스트·이미지·음성·영상 제작📈 콘텐츠 생산성 향상2️⃣ 판별형 AI 정의: 분류·판단·예측 기능판별형 AI는 데이터를 분석해 특정 클래스에 .. 2025. 9. 9. 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. 이전 1 2 3 4 5 ··· 8 다음