생각과 정보의 길잡이
인공지능(AI)의 기본 개념과 작동 원리를 쉽고 체계적으로 설명합니다. 머신러닝, 딥러닝, 신경망, 지도학습과 비지도학습 등 AI의 핵심 기술을 처음 접하는 사람도 이해할 수 있도록 정리합니다.
교회 방송실을 맡으면서 교회 본당, 유아실 등 챙기고 보완해야 할 부분이 많습니다. 그중에서도 본당의 유아실(자모실)은 조금 특별한 공간입니다. 영유아와 함께 예배드리는 부모님들은 아이를 돌보면서 동시에 설교 말씀을 들어야 합니다. 본당처럼 조용히 앉아서 설교에 집중하기 어려운 환경이기 때문에 오히려 작은 목소리까지 또렷하게 전달되는 음향 환경이 중요합니다. 또한 아이들과 함께 있는 공간인 만큼 안전도 중요합니다. 저희 교회 … 더 읽기
RNN은 순서대로 들어오는 데이터를 읽으며 이전 정보를 다음 계산에 전달하는 신경망입니다. 문장 하나를 따라가며 작동 원리와 긴 문맥을 배우기 어려운 이유를 설명합니다.
컴퓨터는 손글씨 사진을 어떻게 숫자로 구분할까요? CNN이 픽셀에서 특징을 추출하고 분류하는 흐름을 따라가며 합성곱, 풀링, 학습의 역할을 설명합니다.
‘배송이 늦어요’와 ‘택배가 아직 안 왔어요’는 어떻게 비슷한 문장으로 연결될까요? 임베딩이 문장을 숫자로 표현하는 과정과 그 숫자로 할 수 있는 일을 설명합니다.
메신저로 일을 맡기는 AI 비서, OpenClaw와 NanoClaw는 무엇이 다를까요? 두 도구의 역할부터 실행 환경 격리, 기능 확장, 운영 부담까지 공식 문서로 비교해요.
AI는 문장에서 멀리 떨어진 단어를 어떻게 연결할까요? 트랜스포머의 핵심인 셀프 어텐션을 쉬운 예시로 살펴보고, RNN·LLM과의 차이와 학습·생성 과정의 오해를 풀어봐요.
AI에게 지시하는 것과 AI를 추가로 학습시키는 것은 어떻게 다를까요? 파인튜닝의 뜻부터 프롬프트·RAG와의 차이, 학습 데이터와 평가에서 확인할 점까지 설명해요.
💡 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)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
