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💡 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

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