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인공지능의 데이터 입력 및 학습과정, 추론과정 분석 인공지능(AI)은 우리 일상에 깊숙이 자리 잡고 있지만, 그 작동 방식은 여전히 많은 사람에게 복잡하고 난해하게 느껴집니다. AI는 데이터를 바탕으로 학습하고, 학습한 내용을 활용해 새로운 문제를 해결하는 과정을 통해 작동합니다. 특히, AI의 본질은 단순히 프로그래밍된 지침을 수행하는 것이 아니라, 데이터를 기반으로 스스로 패턴을 발견하고 학습을 통해 점점 더 똑똑해진다는 점에 있습니다. 이번 글에서는 인공지능의 데이터 입력, 학습 과정, 그리고 추론과 피드백이라는 세 가지 주요 과정을 중심으로 AI의 기본 원리를 구체적으로 살펴보겠습니다.  1. 데이터 입력과 전처리: AI의 첫 단계AI의 시작은 방대한 데이터에서 출발합니다. 데이터는 AI의 학습 과정에서 패턴을 발견하고 규칙을 이해하는 데 필수적입.. 2025. 1. 24.
AI와 머신러닝의 개념, 머신러닝 및 AI의 범위 인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning)은 현대 기술의 중심에 있는 용어로, 종종 같은 의미로 혼용됩니다. 하지만 AI와 머신러닝은 엄연히 다른 개념이며, 서로 밀접하게 연결되어 있지만 각각의 역할과 특징이 다릅니다. AI는 기계가 인간처럼 사고하고 행동할 수 있는 능력을 목표로 하는 포괄적인 개념이고, 머신러닝은 그 목표를 달성하기 위한 방법 중 하나입니다. 이번 글에서는 AI와 머신러닝의 개념을 명확히 정의하고, 머신러닝의 범위와 종류 및 역할, AI의 범위에 대해 자세히 살펴보겠습니다.   1. AI와 머신러닝 개념의 차이먼저 AI는 “인공지능”이라는 이름 그대로, 인간의 지능을 모방하려는 모든 기술과 개념을 포괄합니다. 이 기술은 사람이 수행하는 다양한 작업을 자동화하거나, 인간.. 2025. 1. 24.
인공지능(AI)의 탄생 및 침체기, 부활의 과정 인공지능(AI)은 인간처럼 사고하고 문제를 해결하며 배우는 시스템을 만드는 기술로, 20세기 중반부터 본격적으로 발전하기 시작했습니다. 현재 AI는 의료, 금융, 교육, 자율주행 등 다양한 분야에서 우리의 삶을 혁신하고 있으며, 앞으로도 그 잠재력은 무궁무진합니다. 하지만 이렇게 첨단 기술로 여겨지는 AI도 처음에는 단순한 논문과 이론에서 출발했습니다. AI의 발전 과정은 단순히 기술의 발전뿐만 아니라 사회와 경제의 변화에도 깊은 영향을 미쳤습니다. 이번 글에서는 AI의 시작, 발전, 그리고 오늘날 우리가 경험하는 AI 기술의 모습까지 차근차근 살펴보겠습니다. 1. 인공지능의 탄생: 이론에서 현실로의 도약인공지능이라는 개념은 1956년 다트머스 학회에서 처음 공식적으로 제안되었습니다. 존 매카시(John.. 2025. 1. 23.
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