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AI 리터러시(AI Literacy)

AI 리터러시(AI Literacy)AI 리터러시(AI Literacy, 인공지능 문해력)는 인공지능 기술의 원리를 이해하고, 목적에 맞게 주체적으로 활용하며, 그 결과를 비판적으로 평가하고 윤리적으로 다룰 수 있는 종합적인 역량을 말합니다.단순히 챗GPT, Gemini 등과 같은 생성형 AI 도구의 사용법을 익히는 기술적 스킬을 넘어, AI 시대의 필수적 생존 역량이이자 사고방식으로 정의됩니다.많은 사람들이 "AI를 잘 쓴다"는 것을 프롬프트 문구를 잘 짜거나, 단축키를 많이 아는 것으로 오해합니다. 하지만 AI 리터러시는 그보다 훨씬 넓은 개념입니다. 비유하자면, 자동차 운전에서 "네비게이션 앱 사용법을 아는 것"과 "안전하게 운전할 줄 아는 것"은 다른 차원의 이야기 이듯, AI 리터러시는 AI라는..

딥러닝의 학습 방법딥러닝(Deep Learning)은 인간의 뇌 신경망 구조를 모방한 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 데이터를 학습하는 기술입니다. 오늘은 딥러닝의 학습방법에는 어떤것들이 있는지에 대해서 알아 보겠습니다. 지도 학습 (Supervised Learning)정답(레이블)이 포함된 데이터를 사용해 입력값과 출력값 간의 관계를 학습하는 방법으로분류(Classification)나 회귀(Regression) 문제 해결에 가장 널리 쓰이며 높은 정확도를 보입니다. 비지도 학습 (Unsupervised Learning)레이블이 없는 데이터에서 데이터 내부의 숨겨진 구조, 패턴, 규칙을 직접 찾아내는 방법으로군집화(Clustering), 차원 축소(Dimensio..

“새로운 기술을 멈춰세우는 것이 아니고 다스려야 합니다.인공지능(AI)은 예언자가 아닌 조력자가 되어야 합니다."레오 14세 교황은 제60차 세계 사회 홍보 주일을 맞아 「인간의 목소리와 얼굴을 지키기」라는 주제로 메시지를 발표했다. 교황은 사기, 사이버폭력, 딥페이크의 위험성을 지적하고, 가장 내밀한 영역까지 침범하는 기만적인 챗봇을 경고하며, 왜곡과 ‘평행 현실’의 확산에 주의를 촉구했다. 또한 인간관계의 보호, 언론인과 콘텐츠 창작자의 활동, 예술 산업의 보호를 요청하며 ‘ㅊ’ 교육의 필요성을 강조했다.Salvatore Cernuzio봇, 챗봇, 피드, 개인정보, 딥페이크, 알고리즘. 레오 14세 교황은 제60회 세계 홍보의 날 메시지에서 새로운 기술과 그 언어들을 예리한 시선으로 바라보았다. 교황..

딥러닝(Deep Learning)이란?딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning)의 한 분야로, 인간의 뇌 신경망 구조를 모방한 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 데이터를 학습하는 기술입니다. 여기서, 인공신경망은 이름 때문에 어렵게 느껴지지만, 사람의 뇌 속 뉴런이 서로 신호를 주고받는 방식을 흉내 낸 구조입니다. 그리고, 딥(Deep, 깊다)는 것은 다층 신경망 구조를 이야기 하는 것으로 입력층(Input Layer)과 출력층(Output Layer) 사이에 여러 개의 은닉층(Hidden Layer)을 깊게(Deep) 쌓아복잡한 패턴을 학습 할 수 있도록 한것을 말합니다.이를 통해 사람이 직접 데이터의 특징을 정의..

머신러닝이란?머신러닝(Machine Learning)을 한문장으로 정의 하면, 사람이 규칙을 일일이 정해주지 않아도 컴퓨터가 방대한 데이터를 신경망과 딥러닝을 통해 스스로 규칙(패턴)을 찾아내어 학습하고 예측하는 인공지능(AI)의 핵심 기술입니다. 이 기술의 핵심은 "스스로 규칙을 찾아낸다"는 부분입니다. 이게 왜 특별한지는 전통적인 프로그래밍과 비교해보면 이해하기 좋습니다..전통적인 프로그래밍 vs 머신러닝전통적인 프로그래밍은 사람이 규칙을 직접 코드로 짜는 방식입니다.예: "스팸 메일을 걸러내라"는 프로그램을 만든다면, 사람이 이렇게 규칙을 정합니다. "제목에 '무료', '당첨', '대출' 같은 단어가 있으면 스팸으로 분류해라." 이 방식은 규칙이 명확한 문제에는 잘 작동하지만, 세상에는 이런 식으..

인공지능(AI)이란 무엇인가?"AI"라는 말은 요즘 하루에도 몇 번씩 듣게 됩니다. 그런데 막상 "AI가 정확히 뭐야?"라고 물으면 선뜻 대답하기 어렵습니다. 이번 글에서는 AI라는 개념을 먼저 잡아보고, 앞으로 이 블로그에서 다룰 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI, LLM에 대해서 알아 보도록 하겠습니다.AI를 한 문장으로 정의하면인공지능(Artificial Intelligence)이란, 컴퓨터가 사람처럼 판단하거나 학습하도록 만든 기술 전체를 가리키는 말입니다.여기서 핵심은 "전체"라는 단어입니다. AI는 하나의 특정 기술이 아니라, 아주 넓은 범주입니다. 체스를 두는 프로그램도 AI고, 스팸 메일을 걸러내는 필터도 AI고, 요즘 화제인 챗GPT나 Claude 같은 대화형 AI도 모두 AI라는 큰 범주..

AI 모델 뒤에 붙는 "8B", "32B"는 무슨 뜻일까?결론부터 말하자면 모델이 학습한 '파라미터(매개변수)'의 개수를 의미합니다Llama-3-8B, Llama-3-70B, Gemma-2-9B, Qwen-2.5-14B처럼 AI 모델 이름 뒤에 붙는 숫자와 "B"는 그 모델이 가진 파라미터(parameter, 매개변수)의 개수를 뜻합니다. "B"는 영어로 "Billion(10억)"의 약자이므로, 8B는 파라미터가 약 80억 개, 32B는 약320억 개라는 의미입니다. 8B = 8 Billion (파라미터 80 억개)32B = 32 Billion (파라미터 320 억개)쉽게 말해 이 숫자는 그 AI 모델의 "두뇌 크기" 혹은 "뇌세포(뉴런) 연결의 개수"**라고 생각하면 됩니다. 숫자가 클수록 더 많은..