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"AI를 아는 것"과 "AI를 주체적으로 다루는 것"에 대하여

"AI를 아는 것"과 "AI를 주체적으로 다루는 것"에 대하여 기술의 발전 속도가 그 어느 때보다 빠른 지금, 우리는 매일 새로운 AI 관련 뉴스나 기술 소식을 접합니다. 하지만 AI 기술을 접할 때 단순히 '아는 것'과 그것을 '주체적으로 다루는 것' 사이에는 매우 큰 격차가 존재합니다. 전자는 지식의 문제이고, 후자는 태도와 판단력의 문제입니다. AI를 아는 것: 관객으로서의 지식"AI를 안다"는 것은 AI·머신러닝·딥러닝의 개념, 인공신경망의 작동 원리, 파라미터·토큰 같은 숫자 개념 등이 여기에 해당합니다.예를 들어AI가 왜 가끔 틀린 답을 그럴듯하게 내놓는지 원리를 이해하는 것생성형 AI와 전통적인 프로그램의 차이를 설명할 수 있는 것"파라미터가 크다", "컨텍스트 윈도우가 넓다" 같은 표현의..

인공신경망(Artificial Neural Network)

인공신경망(Artificial Neural Network)인공 신경망(Artificial Neural Network)은 인간 뇌의 신경세포(뉴런) 작동 방식을 모방해 만든 컴퓨터 계산 모델입니다. 데이터 속에서 특정한 규칙이나 패턴을 스스로 찾아내며, 오늘날 딥러닝과 인공지능 기술의 뼈대를 이룹니다. 인공신경망의 특징예제를 통한 학습 : 지속적으로 에제를 통하여 원하는 형태를 학습합니다.일반화 : 학습 후 미학습된 입력에도 정확한 값을 출력 합니다.연상기억 : 일부 유실된 정보라도 유사한 값을 출력 합니다.결함허용 : 일부노드의 소장시 잔여노드를 활용하여 정상값을 출력 합니다. 뉴런 하나가 하는 일인공신경망 속 뉴런 하나는 아주 단순한 일만 합니다. 비유하자면, 뉴런 하나는 "여러 사람의 의견을 듣고 ..

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..