AI (10) 썸네일형 리스트형 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI별 핵심 기술 설명 1. 머신러닝 (Machine Learning): "데이터로 규칙 찾기"🌳 의사결정나무 (Decision Tree)어떻게 작동하나요? 질문을 던져 데이터를 계속 나누는 방식입니다. 마치 '스무고개' 게임과 같아요.예: "나이가 40세 이상인가?" → "예" → "담배를 피우는가?" → "예" → [고위험군]실제 예시: 보험사에서 사고가 났을 때 "이 사고가 사기인가?"를 판별할 때 씁니다. (사고 시간, 장소, 과거 이력 등을 질문으로 던져 분류하죠.)🌲 랜덤 포레스트 (Random Forest)어떻게 작동하나요? 의사결정나무(나무)를 수백 개 만들어서 '다수결'로 결정하는 방식입니다. 나무가 많으니 '숲(Forest)'이라고 불러요. 한 나무가 틀려도 다른 나무들이 잡아주기 때문에 훨씬 정확합니다... 인공지능(AI)의 세 가지 얼굴, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI! 안녕하세요! 우리 주변의 AI를 파헤쳐 볼까요?요즘 '인공지능(AI)'이라는 말을 자주 듣게 되죠? 스마트폰, 검색 엔진, 심지어 그림을 그리는 것까지! 이 모든 곳에 AI가 숨어 있답니다. 하지만 AI는 한 가지 모습만 있는 게 아니에요. 하는 일에 따라 크게 세 가지 얼굴을 가지고 있어요. 바로 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI입니다.이 세 가지 AI는 어떻게 다르고, 또 어떤 일을 할 수 있는지 함께 알아볼까요?1. 척척박사 머신러닝 (Machine Learning): 규칙을 배우는 AI머신러닝은 '데이터를 통해 스스로 규칙을 배우는' AI입니다. 마치 우리가 많은 문제를 풀면서 문제 푸는 요령을 깨치는 것처럼요.어떻게 공부할까요? "이건 사과야, 저건 바나나야!" 하고 정답이 있는 데이터를 보여주면.. [제목] 인공지능의 역사: 앨런 튜링부터 생성형 AI까지, 흐름을 바꾼 인물들 요즘 어디를 가나 AI 이야기가 끊이지 않습니다. 하지만 AI는 어느 날 갑자기 하늘에서 떨어진 기술이 아닙니다. 약 70년 전 "기계가 생각할 수 있을까?"라는 질문에서 시작된 이 여정은 수많은 천재의 노력이 더해져 지금의 '생성형 AI'에 도달했습니다. 오늘은 AI의 발전 단계와 그 중심에 있었던 인물들을 정리해 보겠습니다. AI의 탄생 (1950년대) - 앨런 튜링과 존 매카시 인공지능이라는 단어가 공식적으로 등장한 시기입니다. 주요 인물: 앨런 튜링 (Alan Turing)업적: 1950년 논문에서 "기계가 생각할 수 있는가?"라는 질문을 던지며 '튜링 테스트'를 제안했습니다. 컴퓨터 과학의 아버지라 불리며 AI의 철학적 기반을 닦았습니다.주요 인물: 존 매카시 (John McCarthy)업적: .. 성공적 AX전환을 위한 선결과제와 추진방안 상세 내용: 인공지능(AI) 개론 인공지능에 대한 일반적인 내용을 정리한 자료입니다. 상세 내용:자료 출처: 개인 작성 자료 알쏭달쏭한 연말정산 궁금증, AI로 만든 '공제맨'이 알려줍니다 연말정산 궁금증에 대한 해결책을 AI로 해준다는 내용입니다. 자세한 내용은 첨부 파일을 참조하세요. 첨부 파일: 자료 출처: 국세청 인공지능의 기술적 본질과 실무적 혁신: 비전공자를 위한 AI 레버리지 전략 1. 머신러닝의 메커니즘: 데이터에서 지능을 추출하는 수학적 최적화 과정인공지능, 특히 머신러닝의 핵심은 단순히 입력된 명령을 수행하는 것을 넘어 데이터 속에서 보이지 않는 패턴을 찾아내 '모델'을 구축하는 데 있습니다. 영상에서 제시된 레모네이드 판매량 예시는 이 복잡한 과정을 직관적으로 설명합니다. 기온이라는 독립 변수와 판매량이라는 종속 변수 사이의 관계를 규명하기 위해 인공지능은 수많은 가설(직선)을 세우고, 실제 데이터와의 차이인 오차(Error)를 계산합니다. 이 오차의 합이 최소가 되는 최적의 가중치($W$)와 편향($B$)을 찾아내는 과정이 바로 '학습'입니다. 이렇게 완성된 수식은 과거에 존재하지 않았던 새로운 데이터, 즉 미래의 특정 기온에 따른 판매량을 예측하는 강력한 도구가 됩니다... 노코드(No-Code) 툴에 AI를 접목한 업무 자동화 사례 — 중소기업도 바로 적용 가능한 혁신 전략 노코드와 AI의 결합이 만든 새로운 업무 혁신노코드 툴은 복잡한 프로그래밍 지식 없이도 워크플로우를 구성하거나 데이터 처리를 자동화할 수 있다는 점에서 이미 많은 기업에서 활용되고 있다. 하지만 여기에 AI 기술까지 접목되면서 업무 혁신의 속도는 완전히 다른 차원으로 높아졌고, 특히 인력과 자원이 제한된 중소기업에서 그 효과가 극대화되고 있다. AI는 노코드 툴의 자동화 기능을 단순 반복 작업의 대체 수준에서 끝내지 않고, 의사결정 지원·문서 생성·데이터 예측 등 ‘사고 과정’까지 확장시켰다. 예를 들어 자동화 툴을 통해 이메일을 분류하는 것이 기존 방식이었다면, AI가 결합된 시스템은 “내용 분석 → 우선순위 판단 → 답변 초안 작성”까지 수행한다. 즉, 사람이 해야 했던 사고 기반 업무까지 대체 수준.. 이전 1 2 다음
