인공지능 개요

인공지능 개요

인간의 학습, 추론, 문제 해결, 인지 능력을 컴퓨터 시스템이 모방하여 구현하는 기술로, 데이터와 알고리즘을 통해 패턴을 학습하고 지능적 행동을 수행하며 머신러닝과 딥러닝을 핵심 방법론으로 포함

특징: 데이터 기반 학습(경험으로부터 개선), 패턴 인식(비정형 데이터 처리), 자동화된 의사결정(인간 개입 최소화), 지속적 성능 개선(추가 데이터로 발전)

핵심요소: 데이터(학습 원천), 알고리즘(학습 방법론), 컴퓨팅파워(GPU/TPU), 도메인지식(문제 이해)

계층구조: AI(최상위) ⊃ 머신러닝(데이터 기반 학습) ⊃ 딥러닝(신경망 기반)

주요분야: 컴퓨터비전(CNN, 객체탐지), 자연어처리(Transformer, BERT, GPT), 음성인식(Whisper, TTS), 강화학습(DQN, AlphaGo), 추천시스템(협업필터링)

적용사례: 이미지 인식, 자율주행, 챗봇, 번역, 의료 진단, 추천 서비스

비교: AI(규칙/검색/학습) vs ML(데이터 기반) vs DL(신경망/자동 특징추출)

연관: 머신러닝, 딥러닝, 데이터사이언스, 신경망