AI 쉽게 배우기

“고양이가 우주복을 입고 피자를 먹는 모습”이런 말도 안 되는 상상을 글자만 입력하면 이미지로 만들어주는 AI가 있다는 거, 들어보셨나요?바로 DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion 같은 AI 이미지 생성기입니다.이 도구들은 요즘 유튜브 썸네일, 블로그, 제품 디자인 등다양한 분야에서 쓰이며 인기를 끌고 있어요.그런데 도대체 이 AI들은 어떻게 글자를 보고 그림을 그릴 수 있는 걸까요?오늘은 복잡한 기술 이야기를 최대한 쉽게 풀어 설명해드릴게요!1. 텍스트 → 이미지? 그게 가능한가요?이 AI들은 사람이 입력한 문장을 이해하고,그 문장의 의미에 맞는 이미지를 새롭게 만들어냅니다.예를 들어 “바닷가에서 독서를 하는 고양이”라고 입력하면,그 장면을 상상하고 그려주는 거죠.이때 핵심..

요즘 챗GPT 같은 인공지능이글을 쓰고, 그림을 그리고, 코딩도 대신 해주는 시대가 됐습니다.하지만 한 가지 의문이 생기죠."AI는 도대체 어떤 기준으로 이런 판단을 내리는 걸까?"이 궁금증을 해결해주는 기술이 바로 **XAI(설명 가능한 인공지능)**입니다.오늘은 **Explainable AI(XAI)**가 무엇이고 왜 중요한지,그리고 실제로 어떻게 활용되고 있는지를초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 알려드릴게요!1. XAI란 무엇인가요?XAI는 "Explainable Artificial Intelligence"의 약자입니다.우리말로는 설명 가능한 인공지능 또는 해석 가능한 AI라고 하죠.기존의 AI는결과만 ‘뚝’ 하고 보여주지만,그 판단 과정이 블랙박스처럼 보이지 않는 경우가 많았습니다.예를 들어, AI..

최근 챗GPT, 번역기, 이미지 생성 AI까지…AI가 점점 더 자연스럽고 똑똑해지고 있다는 느낌, 많이 받으시죠?그 핵심에는 바로 **“Transformer”**라는 기술이 숨어 있습니다.이번 글에서는 이 어려운 기술 용어를 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록비유와 함께 자세히 설명해드릴게요!1. Transformer란 무엇인가요?Transformer는 2017년, 구글의 연구진이 발표한 자연어 처리(NLP) 모델 구조입니다.한마디로 말하면, 문장을 더 잘 이해하고 분석할 수 있는 AI 뇌 구조입니다.이전에도 RNN, LSTM 같은 기술이 있었지만,Transformer는 더 빠르고 더 정확하게 문장을 이해할 수 있게 만들어졌죠.이 기술이 등장한 이후,▶ 챗GPT, ▶ 구글 번역, ▶ 네이버 파파고 같은 서비..

최근 챗GPT를 비롯한 인공지능이 많은 관심을 받고 있습니다.그 중심에는 LLM이라는 기술이 자리하고 있는데요.이 글에서는 LLM이란 무엇인지, 그리고 어떻게 작동하는지AI에 대해 잘 모르는 일반인도 이해할 수 있도록 쉽고 자세하게 알려드릴게요.1. LLM이란 무엇인가요?LLM은 Large Language Model의 약자입니다.우리말로는 "대형 언어 모델"이라고 부르며,사람처럼 자연스럽게 말을 이해하고 생성하는 AI 모델입니다.말 그대로 "언어(Language)"에 특화된 인공지능이기 때문에문장을 이해하고질문에 대답하며글을 쓰고번역하거나 요약도 하는 등사람의 언어 능력을 모방합니다.2. LLM은 어떻게 만들어지나요?가장 중요한 건 **"학습"**입니다.LLM은 마치 똑똑한 아이처럼, 수많은 문서를 읽고..

💡 시작하며 – 이제 AI에게 “검색”보다 “조사”를 맡기자우리는 궁금한 게 생기면 보통 네이버나 구글에 검색합니다.하지만 원하는 정보를 찾으려면수많은 블로그, 뉴스, 논문, 요약본을 하나하나 열어봐야 하죠.“관련 글만 10개 넘게 열었는데도 핵심이 안 보여요.”“자료조사하는 데만 반나절이 걸려요…”“요약 정리는 물론, 출처 확인도 귀찮아요.”이런 문제를 해결해주는 기능이 바로ChatGPT Plus(GPT-4)의 ‘심층 리서치(Deep Research)’ 기능입니다.이번 글에서는 챗GPT의 리서치 메뉴 사용법과 활용 예시를초보자도 쉽게 따라 할 수 있도록 정리해드릴게요.✅ ‘심층 리서치’란 무엇인가요?ChatGPT의 ‘리서치(Research)’ 메뉴는GPT-4 Plus 사용자에게 제공되는 웹 검색 기반..

“챗GPT가 사진도 이해한다고요?”“AI가 내 음성을 듣고 반응까지 해요?”“이제는 글만 보는 AI가 아닌가 보네요!”맞습니다.요즘 AI는 단순히 텍스트만 이해하는 단계를 넘어서,텍스트, 이미지, 음성, 심지어 영상까지도 동시에 처리할 수 있는 기술로 발전하고 있습니다.이러한 기술을 우리는 **멀티모달 AI(Multimodal AI)**라고 부릅니다.오늘은 Multimodal AI가 무엇인지,왜 주목받고 있는지, 그리고 우리 삶에 어떤 영향을 주는지쉽고 흥미롭게 정리해드릴게요 🤖 Multimodal AI란?Multimodal AI는 다양한 형태의 데이터를 동시에 이해하고 처리하는 인공지능 기술입니다.여기서 ‘모달(modal)’은 데이터의 종류를 의미해요.모달 타입예시텍스트채팅, 이메일, 기사, 대본이미..

“AI가 똑똑하긴 한데, 가끔 틀린 말도 하던데요?”“챗GPT가 실시간 정보를 모른다면, 어떻게 해결할 수 있을까요?”“검색과 생성이 동시에 되는 AI가 있다던데… 그게 뭔가요?”요즘 화두가 되고 있는 기술 중 하나가 바로**RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 기반 생성)**입니다.생성형 AI의 정확성과 실용성을 한층 더 끌어올려주는 핵심 기술이죠.오늘은 RAG가 무엇인지, 왜 중요한지,그리고 실제로 어떻게 활용되는지 쉽게 풀어보겠습니다.🤖 RAG란? 한 줄 요약RAG는 AI가 답을 만들기 전에 ‘검색’을 먼저 하고,그 정보를 바탕으로 ‘생성’하는 기술입니다.기존의 챗GPT 같은 LLM(대형 언어 모델)은기억하고 있는 학습 데이터를 기반으로 답을 만들어냅니다.하지만!학..

“AI 모델은 잘 만들었는데 왜 성능이 안 좋지?”“데이터만 많으면 정확도가 올라갈까?”“노이즈 섞인 데이터로 학습하면 어떻게 될까?”AI 모델을 만드는 데 있어 가장 중요한 재료는 바로 데이터입니다.요리로 치면, 레시피보다 더 중요한 것이 신선한 재료인 것처럼,AI에서도 ‘좋은 데이터’가 성능의 핵심이에요.오늘은 AI 모델 학습을 위한 데이터셋 구축과 정제의 핵심 개념과 실전 노하우를 소개해드릴게요.🧠 왜 데이터셋이 중요한가요?AI는 스스로 생각하거나 이해하지 못합니다.과거의 데이터를 기반으로 패턴을 찾아내고 예측할 뿐이죠.👉 즉,**“AI가 얼마나 똑똑하냐”는 모델보다도,“무엇을 얼마나 잘 배웠냐”, 즉 데이터에 달려 있습니다.쓰레기를 넣으면, 쓰레기가 나온다 (Garbage in, garbage..

인공지능(AI)과 머신러닝을 공부하다 보면 반드시 마주치는 두 가지 용어가 있습니다.바로 **분류(Classification)**와 **회귀(Regression)**입니다.이 둘은 머신러닝 모델의 가장 기본적인 종류이자, 데이터 분석에서 자주 사용되는 대표적인 예측 방식입니다.이 글에서는 분류와 회귀의 차이를 예시와 함께 쉽고 명확하게 정리해 드리겠습니다.🤖 분류(Classification)란?분류는 데이터를 정해진 그룹(범주, 클래스) 중 하나로 나누는 작업입니다.즉, 예측 결과가 **‘정답이 정해진 범주형 값’**일 때 사용하는 모델입니다.✅ 예시:이메일이 스팸인지 아닌지 구분사진 속 동물이 강아지인지 고양이인지 판별환자의 증상을 바탕으로 질병 여부 판단분류는 결과가 **이산적(discrete)**..

인공지능(AI) 기술 중에서도 최근 주목받는 분야 중 하나가 바로 **강화학습(Reinforcement Learning)**입니다.이름은 많이 들어봤지만, 정확히 어떤 원리로 작동하며 어디에 활용되는지 헷갈리는 분들이 많습니다.이 글에서는 강화학습이란 무엇인지, 그리고 어떤 분야에서 쓰이는지 쉽게 설명해드리겠습니다.🤖 강화학습이란?강화학습은 컴퓨터가 스스로 시행착오를 거치며 정답을 학습하는 방식의 인공지능 기술입니다.마치 게임을 하며 점수를 올리는 것처럼, 행동을 한 후 보상을 받고, 그 보상을 최대화하는 방향으로 학습합니다.쉽게 말해, "이 행동을 하면 보상이 생긴다"는 걸 컴퓨터가 직접 경험하면서 학습하는 구조입니다.📌 어떻게 작동할까? – 3가지 구성 요소강화학습은 크게 세 가지 구성 요소로 설..