AI 쉽게 배우기

“고양이가 우주복을 입고 피자를 먹는 그림 그려줘.”그랬더니 AI가 실제로 그림을 뚝딱!이젠 상상만 했던 장면도말로 설명만 하면 AI가 그림으로 그려주는 시대입니다.이런 신기한 기술을 가능하게 만든 핵심은 바로AI 이미지 생성 모델, 대표적으로 DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion입니다.오늘은 이 AI 이미지 생성 기술이 어떻게 작동하는지,그리고 모델별 특징은 무엇인지,비전공자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명드릴게요.1. 텍스트로 이미지를 만든다? 이게 어떻게 가능할까?이 기술을 우리는 흔히 **Text-to-Image(AI 그림 생성)**라고 부릅니다.즉,“사람이 문장으로 설명하면, AI가 그에 맞는 이미지를 자동으로 생성하는 기술”입니다.예:입력: “분홍색 우산을 쓰고 있는..

"AI가 추천했대서 따라 했는데, 왜 그런 결론이 나온 거지?""내 대출은 거절됐는데, 왜인지 설명이 없네요.""AI가 틀릴 수도 있다던데, 어떻게 믿을 수 있죠?"이처럼 AI의 결정 과정이 ‘블랙박스’처럼 불투명하면신뢰하기 어렵고, 위험할 수도 있습니다.그래서 등장한 개념이 바로 **Explainable AI(XAI)**입니다.이번 글에서는 XAI가 무엇인지,왜 중요한지,그리고 실제로 어디에 쓰이는지비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명드릴게요.1. XAI란 무엇인가요?**XAI(Explainable AI)**는"AI가 내린 판단이나 예측의 이유를 설명할 수 있는 기술"입니다.예전에는 AI가 ‘결과만 알려주는’ 방식이었다면,XAI는 **‘왜 그런 결과가 나왔는지 이유까지 보여주는 AI’**라고 생각하면..

“왜 ChatGPT가 이렇게 자연스럽게 대화할 수 있을까?”“AI가 글을 쓰고, 번역하고, 코딩까지 한다고?”그 비결은 바로 단 하나의 혁신,바로 Transformer(트랜스포머) 모델입니다.오늘은 ChatGPT부터 번역기, 이미지 생성까지현대 AI를 지배하는 기술, Transformer의 원리와 역할을쉽고 알기 쉽게 정리해 드리겠습니다.1. Transformer란 무엇인가요?Transformer는 2017년 구글이 발표한 딥러닝 모델로,“기존 RNN·LSTM보다 빠르고 정확하게 텍스트를 처리하는 방법”을 제안한 모델입니다.이 구조가 발표된 논문의 제목도 바로 「Attention is All You Need」즉, 핵심은 ‘어텐션(attention)’ 메커니즘입니다.✅ 지금 우리가 쓰는 GPT, BERT,..

“GPT가 어떻게 이렇게 사람처럼 말할 수 있을까?”“AI가 글을 쓴다는데, 무슨 원리로 작동하는 걸까?”요즘 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 AI 서비스가‘사람처럼 말하는’ 능력을 보여주며 일상 속으로 들어오고 있습니다.이러한 AI의 중심에는 바로 **LLM(Large Language Model, 대형 언어 모델)**이 있습니다.오늘은 이 LLM이 어떻게 작동하는지,비전공자도 한 번에 이해할 수 있도록 쉽게 풀어드릴게요.1. LLM이란 무엇인가요?LLM = Large Language Model = 대규모 언어 모델즉,엄청난 양의 텍스트(책, 뉴스, 블로그, 대화 등)를 학습해,그 안의 언어 패턴을 익힌 AI 모델입니다.LLM은 수백억~수천억 개의 단어를 보고“A 다음에는 B가 나올 확률..

"블로그 글을 쓰기 전에 검색부터 너무 오래 걸려요.""자료조사만 하다 하루가 다 가요…""AI가 대신 조사해주면 얼마나 좋을까?"이런 생각, 한 번쯤 해보셨나요?이제는 AI가 직접 자료조사를 해주는 시대가 도래했습니다.바로 ChatGPT의 ‘심층 리서치(Deep Research)’ 기능 덕분이죠.오늘은 이 놀라운 기능이 어떻게 작동하고,실제로 얼마나 유용한지,직접 써본 입장에서 자세히 소개해드릴게요.1. ChatGPT의 ‘심층 리서치’ 메뉴란?**심층 리서치(Research Assistant)**는ChatGPT의 유료 플랜(GPT-4) 사용자에게 제공되는 기능으로,사용자가 입력한 질문에 대해AI가 여러 웹사이트를 탐색하고, 요약하고, 인용까지 포함해서 답변해주는 기능입니다.📌 요약하자면:검색 → 요약..

“이 사진, 무슨 상황일까?”“이 말투, 기분이 어떤 것 같아?”“이 이미지와 설명을 함께 이해할 수 있을까?”예전에는 이런 질문에 AI가 대답하는 것이 불가능했지만,이제는 가능합니다.그것도 말로, 글로, 그림으로 동시에 이해하며 말이죠.이 놀라운 기술의 이름은 바로 **Multimodal AI(멀티모달 인공지능)**입니다.오늘은 이 **‘모든 걸 이해하는 AI’**가 무엇인지,어떻게 작동하고 어디에 쓰이는지쉽게 풀어 설명드릴게요.1. Multimodal AI란?Multimodal(멀티모달) = 다중 모드, 여러 가지 형태즉,Multimodal AI는 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 종류의 데이터를 함께 이해하고 처리하는 AI입니다.기존의 AI는 보통 **한 가지 모달(텍스트)**만 다루었어요..

“GPT가 가끔 헛소리할 때가 있어요.”“AI가 최신 정보를 모를 때는 어떻게 해야 하죠?”“검색도 잘하고, 설명도 잘하는 AI는 없을까요?”이런 고민을 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 **RAG(Retrieval-Augmented Generation)**입니다.요즘 AI 개발자들과 기업들이 가장 주목하는 키워드 중 하나죠.오늘은 RAG가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 어떤 방식으로 작동하는지쉽고 명확하게 알려드리겠습니다.1. RAG란 무엇인가요?RAG = Retrieval + Generation즉,“검색하고(Retrieve), 생성한다(Generate)”는 개념의 AI 기술입니다.기존의 생성형 AI(ChatGPT, Claude 등)는 이미 학습된 정보를 바탕으로 답변을 생성합니다.하지만 이 방식에는..

“AI가 점점 똑똑해진다”는 말, 많이 들어보셨죠?그런데 정말 AI가 스스로 똑똑해졌을까요?사실 똑똑한 AI 뒤에는 엄청난 양의 데이터가 있습니다.그 데이터를 얼마나 잘 모으고, 잘 다듬었는지가 AI의 성능을 결정짓습니다.오늘은 **AI의 성능을 좌우하는 ‘데이터셋 구축과 정제법’**에 대해비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명드리겠습니다.1. AI에게 ‘공부 자료’를 주는 것, 그것이 데이터셋AI는 사람처럼 책을 읽거나 경험을 하진 않습니다.대신, 우리는 AI에게 **수많은 예시(데이터)**를 주고그 안의 패턴을 스스로 찾아내도록 학습시킵니다.📌 이때 쓰이는 ‘예시 데이터 모음’을 우리는 **데이터셋(dataset)**이라고 부릅니다.예를 들어:AI 종류데이터셋 예시이미지 분류 AI고양이/강아지 사진..

머신러닝을 공부하거나 AI를 활용하려고 할 때가장 먼저 부딪히는 개념 중 하나가 바로‘분류’와 ‘회귀’의 차이입니다.둘 다 예측하는 기술이지만,예측하는 ‘값’의 성격이 다르고적용되는 문제 유형도 다릅니다.이 글에서는 **분류(Classification)**와 **회귀(Regression)**의 차이를비전공자도 한 번에 이해할 수 있도록 쉽고 명확하게 정리해드립니다.1. 둘 다 ‘예측’이다먼저 공통점부터 확인해 볼까요?항목분류 (Classification)회귀 (Regression)목적값을 예측함값을 예측함사용법머신러닝 모델 학습머신러닝 모델 학습입력동일 (숫자, 텍스트 등 특징 데이터)동일차이점예측 결과가 ‘종류’예측 결과가 ‘숫자’ ✅ 둘 다 데이터를 바탕으로 미래나 새로운 정보를 예측하는 도구입니다...

– 스스로 배우는 AI의 ‘실험과 보상’ 원리“AI가 스스로 게임을 하면서 실력을 키운다?”“로봇이 직접 움직이면서 배우고 실수를 줄인다고?”이런 이야기를 들으면 ‘어떻게 그게 가능하지?’란 생각이 먼저 들죠.그런데 이건 실제입니다.그리고 그 중심에는 바로 **강화학습(Reinforcement Learning)**이라는 기술이 있습니다.이번 글에서는 강화학습이 무엇인지,어디에 쓰이고 어떻게 작동하는지비전공자도 이해할 수 있도록 쉽고 자세하게 설명드릴게요.1. 강화학습이란?**강화학습(Reinforcement Learning)**은AI가 시행착오를 통해 스스로 학습하는 방법입니다.컴퓨터가 환경과 상호작용하며,좋은 행동에는 보상을 받고,잘못된 행동에는 보상을 못 받으면서점점 더 똑똑해지는 구조입니다.📌 핵..