AI 기초
CNN이란? 합성곱 신경망의 원리와 이미지 인식 과정
컴퓨터는 손글씨 사진을 어떻게 숫자로 구분할까요? CNN이 픽셀에서 특징을 추출하고 분류하는 흐름을 따라가며 합성곱, 풀링, 학습의 역할을 설명합니다.
임베딩이란? AI가 문장의 의미를 숫자로 바꾸는 방법
‘배송이 늦어요’와 ‘택배가 아직 안 왔어요’는 어떻게 비슷한 문장으로 연결될까요? 임베딩이 문장을 숫자로 표현하는 과정과 그 숫자로 할 수 있는 일을 설명합니다.
OpenClaw와 NanoClaw란? 작동 원리와 차이, 선택 기준
메신저로 일을 맡기는 AI 비서, OpenClaw와 NanoClaw는 무엇이 다를까요? 두 도구의 역할부터 실행 환경 격리, 기능 확장, 운영 부담까지 공식 문서로 비교해요.
트랜스포머란? 셀프 어텐션 원리와 RNN·LLM의 차이
AI는 문장에서 멀리 떨어진 단어를 어떻게 연결할까요? 트랜스포머의 핵심인 셀프 어텐션을 쉬운 예시로 살펴보고, RNN·LLM과의 차이와 학습·생성 과정의 오해를 풀어봐요.
파인튜닝이란? 뜻과 원리, 프롬프트·RAG와의 차이
AI에게 지시하는 것과 AI를 추가로 학습시키는 것은 어떻게 다를까요? 파인튜닝의 뜻부터 프롬프트·RAG와의 차이, 학습 데이터와 평가에서 확인할 점까지 설명해요.
LLM이란? 비전공자도 이해하는 챗GPT 작동 원리
💡 핵심 요약 LLM(Large Language Model)은 대규모 텍스트를 학습하고, 입력된 문맥에 이어질 가능성이 높은 다음 ‘토큰’을 예측해 답변을 생성하는 AI 모델입니다. ChatGPT는 이러한 LLM에 대화 화면, 검색, 파일 처리, 안전 기능 등을 결합한 서비스입니다. 우리는 매일 긴 보고서를 3줄로 요약해 주는 AI, 엑셀 함수를 짜 주는 AI, 심지어 고민 상담을 해 주는 AI와 대화하고 있습니다. … 더 읽기
지도학습(Supervised Learning)이란? 정답으로 배우는 AI 학습법 완벽 정리
지도학습(Supervised Learning)은 인공지능이 ‘문제’와 ‘정답’이 함께 있는 데이터를 공부하여 새로운 문제의 답을 찾아내는 학습 방식입니다. 마치 선생님이 학생에게 문제집과 정답지를 함께 주며 공부시키는 것과 같습니다. 지도학습을 한 문장으로 설명하면? “데이터 속에 숨겨진 문제와 정답의 관계를 파악하여, 처음 보는 데이터가 들어왔을 때 정답을 예측하는 기술입니다.” 지도학습의 핵심 개념: Input과 Label 지도학습을 이해하려면 두 가지 구성 요소를 … 더 읽기
[AI 기초] 인공지능의 두 눈과 기억력: CNN vs RNN 완벽 가이드
1. CNN: “공간을 읽는 예리한 눈” (Spatial Data) 인공지능도 우리 사람처럼 보고(시각) 혹은 기억하는(시간/순서) 능력이 필요합니다. 어떤 데이터를 다루느냐에 따라 AI는 서로 다른 설계 방식을 선택합니다. **CNN(합성곱 신경망)**은 주로 이미지처럼 공간적인 정보를 처리할 때 사용합니다. 2. RNN: “흐름을 기억하는 박사” (Sequential/Temporal Data) **RNN(순환 신경망)**은 글자나 목소리처럼 순서나 시간의 흐름이 중요한 데이터를 처리할 때 사용합니다. 📊 … 더 읽기