AI 쉽게 배우기

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...

“파이썬 설치 안 해도 AI 실습이 가능하다고요?”“노트북에서 바로 딥러닝이 된다고요?”그렇습니다.Google이 만든 강력한 도구,**Colab(Colaboratory)**만 있으면AI, 데이터 분석, 파이썬 코딩을 웹에서 바로 실습할 수 있습니다.이번 글에서는 처음 Colab을 사용하는 분들을 위해기초부터 실전 활용까지 쉽게 설명드릴게요.1. Colab이란 무엇인가요?**Colab(콜랩)**은Google이 제공하는 클라우드 기반 파이썬 실행 환경입니다.✅ 프로그램 설치 없이 웹 브라우저에서 바로 코드 실행 가능✅ GPU 사용 가능 (딥러닝 실습에 최적)✅ 구글 드라이브와 연동되어 자동 저장💡 Jupyter Notebook을 기반으로 만들어져,코드와 설명을 함께 기록할 수 있어요.2. Colab 시작하..

“AI를 만들어보고 싶은데, 코딩은 잘 못해요…”“파이썬은 들어봤는데, 어디서부터 시작해야 할까요?”“코딩 초보도 인공지능을 만들 수 있나요?”정답은 YES!요즘은 **파이썬(Python)**을 이용하면단 몇 줄의 코드로 나만의 AI를 만들 수 있는 시대입니다.오늘은 비전공자, 초보자도 도전할 수 있는 AI 개발 첫걸음을쉽고 친절하게 안내해 드릴게요.1. 왜 AI는 Python으로 만들까요?파이썬은 AI를 개발할 때 가장 널리 쓰이는 언어입니다.그 이유는?문법이 간단해서 읽기 쉽고 배우기 쉬움AI 개발용 도구(라이브러리)가 풍부함(예: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, pandas 등)실제 기업/연구소/교육기관 모두 사용✅ 초보자도 빠르게 결과를 확인할 수 있어서, AI 입문..

“AI 공부, 어디서부터 시작해야 할까요?”“유료 강의는 부담스럽고… 무료로 배울 수는 없을까요?”“코딩 초보인데도 괜찮을까요?”✅ 걱정 마세요!요즘은 무료로도 AI를 체계적으로 배울 수 있는 온라인 플랫폼이 정말 많습니다.중요한 건 ‘어디서부터’ 시작하느냐예요.오늘은 처음 시작하는 분들도 부담 없이 시작할 수 있는AI 무료 학습 사이트들을 엄선해 소개해드릴게요!1. AI 공부, 꼭 알아야 할 핵심 구성AI(인공지능)를 공부한다고 해서무조건 어려운 수학부터 파고들 필요는 없습니다.입문자 기준 주요 학습 흐름은 다음과 같아요:파이썬 기초머신러닝 개념 이해데이터 전처리 & 시각화딥러닝과 신경망 구조실전 프로젝트 (예: 이미지 분류, 감정 분석 등)📌 즉, “기초부터 실습까지” 단계별로 안내해주는무료 플랫폼..

“내 직업은 AI에게 대체될까?”“AI 시대에 살아남으려면 어떤 역량이 필요할까?”“오히려 새롭게 생기는 직업은 뭘까?”AI 기술이 빠르게 발전하면서‘일자리의 변화’는 이제 미래가 아닌 현재의 이슈가 되었습니다.누구나 이 질문 앞에 서게 됩니다:“나는 과연 AI에 대체될 것인가, 아니면 AI와 함께 일하게 될 것인가?”이번 글에서는 AI로 인해 사라질 가능성이 높은 직업,그리고 새롭게 등장하거나 수요가 증가할 직업군을 함께 정리해드립니다.1. 없어질 가능성이 높은 직업들✅ 공통 특징: 반복적, 정형적, 판단 기준이 명확한 업무직업군이유📠 데이터 입력·사무 보조자동화 소프트웨어(RPA)가 대체 가능🏦 은행 창구직, 텔러무인화 + 모바일 뱅킹의 확산📞 고객센터 상담원AI 챗봇, 음성 인식 시스템 도입?..

“AI는 먼 미래의 이야기야.”아직도 그렇게 생각하시나요?놀랍게도 우리는 이미 AI와 매일같이 생활하고 있습니다.이 글에서는 생각보다 가까운 일상 속 AI의 활용 사례들을 소개하며,우리 삶 속에 얼마나 깊숙이 AI가 스며들어 있는지 살펴보겠습니다.1. 스마트폰 속 AI – 하루를 여는 순간부터얼굴 인식 잠금 해제: 스마트폰을 켤 때 얼굴을 인식해 잠금을 해제하는 기술은 딥러닝 기반 AI입니다.음성 비서: Siri, Google Assistant, 빅스비 등은 음성을 인식하고 적절한 응답을 생성하는 AI입니다.✅ “오늘 날씨 알려줘”, “내일 일정 알려줘” 등 일상 명령을 이해하는 것도 자연어 처리 AI 덕분입니다.2. 유튜브·넷플릭스·티빙 – 내가 좋아할 것만 콕!우리가 보는 콘텐츠 대부분은 추천 알고리..

– 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..

“안녕, 오늘 날씨 어때?”“이 메일 요약해줘.”“이 문장 자연스럽게 영어로 바꿔줘.”우리는 점점 더 많은 순간에 컴퓨터와 대화하고 있습니다.그런데 컴퓨터는 사람의 말을 어떻게 이해할까요?그 중심에는 바로 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 라는 기술이 있습니다.오늘은 이 NLP에 대해, 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 이야기해드릴게요.1. 자연어처리(NLP)란?**자연어처리(NLP)**는“사람이 쓰는 언어(자연어)를 컴퓨터가 이해하고 처리하는 기술”입니다.즉, 우리가 말하거나 쓰는 말을컴퓨터가 읽고, 해석하고, 요약하고, 응답할 수 있게 만드는 기술인 거죠.2. 자연어는 무엇이고, 왜 어려울까?자연어는 우리가 일상에서 사용하는 **한국어, 영어, 중국어, 스페인어 ..

“딥러닝이 뭐예요?”“신경망? 뇌와 관계가 있는 건가요?”AI가 우리 일상에 점점 가까워지면서 ‘딥러닝’, ‘신경망’이라는 말도 자주 들립니다.하지만 설명을 들으면 금방 어려운 수식과 용어가 등장해,“이건 나랑 상관없는 얘기인가?” 하고 포기하게 되죠.그래서 오늘은,AI 비전공자도 이해할 수 있도록!딥러닝과 신경망이 무엇인지, 어떻게 작동하는지쉽고 재미있게 풀어드릴게요.1. 딥러닝이란?**딥러닝(Deep Learning)**은 사람이 모든 규칙을 정해주는 게 아니라,컴퓨터가 스스로 수많은 데이터를 보고 ‘스스로’ 학습하는 AI 기술이에요.예전에는 컴퓨터에게“고양이는 귀가 뾰족하고 눈이 크고, 수염이 있어.”이런 식으로 하나하나 규칙을 알려줬어요.하지만 딥러닝은 다릅니다.고양이 사진 수천 장을 보여주면, ..

– 컴퓨터는 어떻게 ‘학습’할까?요즘 "인공지능"과 함께 자주 들리는 단어, 머신러닝(Machine Learning)하지만 막상 “머신러닝이 뭔가요?”라고 물으면,“AI랑 같은 거 아니야?”“컴퓨터가 알아서 배운다는데… 그게 어떻게 가능하지?”이처럼 많은 사람들이 머신러닝을 어렵고 추상적인 개념으로 느낍니다.그래서 오늘은 비전문가도 쉽게 이해할 수 있도록,머신러닝의 작동 원리와 실제 예시를 알기 쉽게 설명해 드리겠습니다.1. 머신러닝이란?**머신러닝(Machine Learning)**은사람이 직접 ‘코딩’으로 모든 규칙을 알려주는 대신,컴퓨터가 데이터를 보고 스스로 규칙을 찾아내는 기술입니다.📌 즉, 머신러닝은 **“데이터로 배우는 컴퓨터”**라고 이해하면 됩니다.2. 어떻게 ‘배운다’는 걸까?머신러닝..