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자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능(AI) 기술입니다. NLP는 텍스트 분석, 기계 번역, 음성 인식, 감성 분석 등 다양한 분야에서 활용되며, 최근 GPT 같은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model) 의 등장으로 더욱 발전하고 있습니다.이번 글에서는 NLP의 원리, 주요 기술, 활용 사례 등을 자세히 살펴보겠습니다.  1. 자연어 처리(NLP)란?① NLP의 정의인간이 사용하는 자연어(Natural Language, 예: 한국어, 영어, 중국어 등) 를 컴퓨터가 이해하고 활용하는 기술음성 및 텍스트 데이터를 분석하여 의미를 추출하고, 자동으로 텍스트를 생성② NLP의 주요 ..

최근 인공지능(AI) 기술이 발전하면서 GPT, DALL·E 와 같은 생성형 AI(Generative AI) 가 주목받고 있습니다. 생성형 AI는 단순한 분석이나 분류가 아니라 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 오디오 등)를 생성하는 능력을 갖춘 인공지능입니다. 본 글에서는 생성형 AI의 개념과 대표적인 모델(GPT, DALL·E)의 작동 방식을 자세히 살펴보겠습니다.  1. 생성형 AI란?① 생성형 AI(Generative AI)란?기존 데이터를 학습한 후, 이를 바탕으로 새로운 데이터(텍스트, 이미지, 오디오 등) 를 생성하는 AI패턴을 분석하여 단순한 예측이 아닌 창의적인 결과를 만들어냄예제: ChatGPT(텍스트 생성), DALL·E(이미지 생성), MusicLM(음악 생성)② 생성형 AI의 주요 ..

인공지능(AI)은 다양한 알고리즘과 학습 방식으로 구성되며, 그중에서도 머신러닝(Machine Learning), 신경망(Neural Networks), 강화학습(Reinforcement Learning) 등이 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. AI의 발전 과정에서 여러 가지 접근 방식이 등장했으며, 각각의 기법은 특정 문제를 해결하는 데 적합한 역할을 합니다. 이번 글에서는 AI의 주요 분류와 대표적인 알고리즘에 대해 살펴보겠습니다.  1. AI의 주요 분류AI는 크게 다음과 같이 구분할 수 있습니다.기본 개념에 따른 분류좁은 인공지능(Narrow AI): 특정 작업에 특화된 AI (예: 이미지 인식, 음성 인식)범용 인공지능(General AI): 인간처럼 다양한 문제를 해결할 수 있는 AI (현재 ..

인공지능(AI)의 핵심 기술인 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 종종 혼용되지만, 사실 개념적으로 차이가 있습니다. 머신러닝은 데이터를 학습하여 패턴을 찾아내는 기술이고, 딥러닝은 머신러닝의 한 종류로 인공신경망(Artificial Neural Networks)을 활용하여 보다 정교한 학습을 수행하는 방법입니다. 본 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 차이점과 그 원리에 대해 자세히 살펴보겠습니다.  1. 머신러닝(Machine Learning)이란?머신러닝은 데이터를 기반으로 패턴을 찾아내고, 이를 이용해 예측하거나 의사결정을 내리는 알고리즘을 의미합니다. 인간이 직접 규칙을 프로그래밍하지 않아도 기계가 스스로 학습하는 것이 특징입니다.① 머신러닝의 기본 개념지도 ..

인공지능(AI)은 20세기 중반부터 연구가 시작되어 현재는 인간과 비슷한 수준의 언어 이해, 이미지 생성, 자율주행 등의 기술로 발전하고 있습니다. AI의 역사는 여러 단계로 나눌 수 있으며, 각 단계마다 중요한 이론과 기술적 발전이 있었습니다.1. 인공지능의 태동기 (1950년대~1960년대)AI의 개념은 수십 년 전부터 존재했지만, 본격적인 연구가 시작된 것은 1950년대부터 입니다.① 앨런 튜링과 AI 개념 정립 (1950년)1950년, 영국의 수학자 앨런 튜링(Alan Turing) 은 논문 "Computing Machinery and Intelligence"를 발표하며, 기계가 인간처럼 사고할 수 있는지를 논의했습니다.튜링은 "기계가 인간처럼 사고할 수 있는가?"라는 질문을 던지며 튜링 테스트(..