문과생도 이해하는 인공지능 101

[인공지능 일반]
인공지능
머신러닝
지도학습
알고리즘
레이블(클래스)
회귀 모델
종속변수와 독립변수
비지도 학습
클러스터링
강화학습
딥러닝
계층(입력층∙은닉층∙출력층)
가중치
다층 퍼셉트론
데이터셋
정형∙반정형∙비정형 데이터
크롤링
모델
if-then 규칙 기반 시스템
의사결정 트리
오차
전방향 학습∙역방향 학습
과적합
차원의 저주
전처리
정규화
노이즈
이상 탐지
추론
모델 배포
도커
MLOps
데이터 사이언티스트
인공지능 특이점
GPU
캐글
소타

[프레임워크‧라이브러리]
파이썬
주피터 노트북
코랩
라이브러리
오닉스

[언어처리]
자연어 처리
형태소 분석
구문 해석
의미분석
화용분석
시계열 데이터
인코딩∙벡터
임베딩
코사인 유사도
디코딩
토큰∙토큰화
BoW
TF-IDF
STT∙TTS
순환 신경망
트랜스포머
어텐션
전이학습
감성분석
컨텐츠 기반 필터링

[컴퓨터 비전]
컴퓨터 비전
비전 AI
OCR
안면 인식
이미지 캡셔닝
합성곱 신경망
객체 검출
이미지 분류
객체 추적
이미지 분할
경계 감지

[생성형 AI]
거대 언어 모델
파라미터
편향
활성화 함수
기울기 소멸 문제
사전학습 모델
생성형 인공지능
GPT-3
구글 버트
챗GPT
프롬프트∙컴플리션
구글 바드
GPT-4
제미나이
멀티모달
제로샷 러닝
원샷 러닝
퓨샷 러닝
파인튜닝
오픈AI 플러그인
M365 코파일럿
달리
위스퍼
랭체인
RAG

[인공지능 활용편]
[일상생활에서 사용되는 인공지능]
자율주행차
AI 스피커
플라잉 택시
바리스타 로봇
음식점 서빙 로봇
인공지능 번역
스마트 워치
인공지능 심리상담
반려동물을 위한 AI 진료 서비스
얼굴 인식

[교육에서 사용되는 인공지능]
가상현실 교육
맞춤형 학습 서비스

[여가•엔터테인먼트에서 사용되는 인공지능]
아마존 고
스포츠 전략 수립
게임
알파고
인공지능 보조 심판

[기업에서 사용되는 인공지능]
스팸 필터링
인공지능 보안관제 시스템
불량 탐지
AI 면접
스마트 팩토리
스마트 에너지
스마트 팜
드론

[헬스케어에서 사용되는 인공지능]
반려로봇
간병로봇
AI 어르신 돌봄 서비스
의료 영상 판독

[미용에서 사용되는 인공지능]
AR 탈의실
사진 보정 필터 앱
샴푸 로봇
입욕제 제조

[자산관리에서 사용되는 인공지능]
로보어드바이저

[산업현장에서 사용되는 인공지능]
구조로봇

[보안과 관련된 인공지능]
딥페이크

[일상생활에서 활용하는 챗GPT]
법률자문
여행 계획 세우기
항공•숙박 예약

[업무에서 활용하는 챗GPT]
프로그램 코드 리뷰
VOC를 이용한 서비스 개선
문장 요약

[예술•창작에서 활용하는 챗GPT]
그림 그리기
책 쓰기

[코파일럿 활용]
데이터 분석
회의 내용을 실시간으로 요약

[인공지능 활용에 대한 고려사항]
트롤리 딜레마
책임 있는 AI
인공지능 관련 법
로봇 3원칙
인공지능 저작권
인공지능 신뢰성 문제
인공지능 블랙박스
설명 가능한 인공지능

머신러닝
머신러닝은 컴퓨터가 스스로 방대한 양의 데이터를 학습하고 지식을 습득하여 문제를 해결하는 기술이다. 챗GPT를 예로 들어 보자. 챗GPT는 스스로 570GB의 데이터를 학습했다. 그래서 우리가 어떤 질문을 하던 막힘없이 답변을 해준다. 인간이 평생을 학습한다 해도 챗GPT만큼의 학습은 불가능할 테고, 학습이 가능하다 해도 그것을 모두 기억하고 조리 있게 문장으로 만들어내기란 불가능에 가깝다. 이렇게 컴퓨터는 스스로 학습함으로써 인간이 할 수 없는 영역에 도움을 줄 수 있다. 그런데 컴퓨터가 학습할 때는 데이터와 더불어 머신러닝 알고리즘이라는 것도 필요하다. 머신러닝 알고리즘으로는 ‘지도 학습’, ‘비지도 학습’, ‘강화 학습’이 있다.

지도 학습
지도 학습은 머신러닝 알고리즘에서 가장 일반적으로 사용되는 학습 방법 중 하나이다. 이 방법은 사람이 컴퓨터를 가르치는 과정이 필요하다. 인간은 일정 나이가 되면 초등학교에 입학하게 된다. 이때 정규 교육 과정에서 선생님으로부터 다양한 과목들을 배우게 되는데 이 동일한 과정이 컴퓨터에게도 적용된다. 컴퓨터에게 구구단을 알려주는 상황을 상상해보자. 구구단에는 ‘3x3=9’처럼 문제와 정답이 모두 포함되어 있다. 이렇게 1단부터 9단까지 모든 학습이 끝나면 컴퓨터는 그 원리를 이해하고 231x12와 같은 복잡한 계산을 할 수 있다. 참고로 구구단에서 정답에 해당되는 부분을 머신러닝에서는 레이블이라고 한다.