AI 기초 이해 학습노트

1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI

• [인공지능 (AI)]

• 인간처럼 학습, 추론, 문제 해결을 할 수 있는 기술

• 약한 AI vs 강한 AI

• [머신러닝 (ML)]

• 데이터를 기반으로 학습해 예측/분류를 수행

• 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 분류됨

• [딥러닝 (DL)]

• 인공신경망을 기반으로 한 머신러닝 기술

• CNN, RNN, LSTM 등 구조가 있음

• [생성형 AI (Generative AI)]

• 학습한 데이터에서 새로운 콘텐츠를 생성

• 예: GPT, DALL·E, Stable Diffusion 등

• 비유로 이해하기

• AI는 뇌를 가진 로봇 전체

• ML은 배우는 능력

• DL은 복잡한 뇌 구조

• Generative AI는 창작 능력

2. 대표적 사례 및 실제 적용

• Papago 번역기 → AI + DL

• 인스타그램 추천 → ML

• ChatGPT → Generative AI

• Google Lens → DL + CNN

• 핵심 요약

• AI는 목적 중심

• ML은 데이터 중심

• DL은 구조 중심

• Generative AI는 생산 중심

3. 연습 문제

• [OX 문제]

• (X) 생성형 AI는 기존 데이터를 단순 복사하는 기술이다

• (O) 딥러닝은 자동으로 특징을 추출할 수 있다

• [객관식 문제]

• Q1. 머신러닝의 정의로 가장 적절한 것은?

• (A) 사람이 수동으로 명령을 넣어 동작하는 프로그램

• (B) 데이터로부터 학습하여 성능을 개선

• (C) 사람처럼 창의적으로 시를 쓰는 AI

• (D) 이미지에서 얼굴을 인식하는 기술

• 정답: (B)

• Q2. 딥러닝의 특징은?

• (A) 사람이 규칙을 모두 입력해야 한다

• (B) 단순한 if-else 조건문으로 구성된다

• (C) 다층 신경망을 활용하여 특징을 자동 학습

• (D) 항상 텍스트만 다룬다

• 정답: (C)

4. 요약 정리

• AI는 사고와 판단을 수행하는 기술
• ML은 데이터를 기반으로 학습
• DL은 신경망을 통한 고차원 문제 처리
• Generative AI는 콘텐츠를 새로 만들어내는 기술