인공지능(AI)의 기본 개념과 학습 방법을 알아봅니다.

AI의 분류

AI는 작동 방식에 따라 크게 세 가지로 분류됩니다:

분류 설명 예시
지식 기반형 전문 지식을 규칙으로 정의 AI 변호사, AI 의사
데이터 기반형 대량의 데이터로 패턴 학습 얼굴 인식, 음성 인식
경험 축적형 시행착오를 통한 학습 게임 AI, 강화학습

주요 AI 기업

  • OpenAI: GPT 시리즈 개발, 엘론 머스크 공동 창립
  • Google DeepMind: AlphaGo 개발
  • Anthropic: Claude AI 개발

AI 스피커

AI 스피커의 핵심 가치:

  • 다른 일을 하면서 손을 쓰지 않음
  • 멀리서 입으로 명령 가능
  • 음성 기반 인터페이스

AI 학습 리소스

온라인 강의

플랫폼 강의 특징
deeplearning.ai 딥러닝 입문 구글 브레인 창립 멤버 제작
Coursera Deep Learning Specialization 체계적 커리큘럼

Deep Learning Specialization

구글 브레인 창립 멤버 Andrew Ng의 강의:

“몇 가지 기본적인 머신러닝이나 코딩에 대한 지식이 필요할 것. 누구든 이 코스를 끝내게 되면 그들은 자신의 이력에 딥러닝을 자신 있게 올릴 수 있게 되고, 여러 가지 다양한 문제들을 해결하는데 최신 AI 기술을 적용할 수 있게 될 것”

학습 경로

1. 프로그래밍 기초 (Python)
     ↓
2. 수학 기초 (선형대수, 확률통계)
     ↓
3. 머신러닝 기초
     ↓
4. 딥러닝 입문
     ↓
5. 전문 분야 심화 (NLP, 컴퓨터 비전 등)

실습 프로젝트 아이디어

  • AI로 게임 학습시키기
  • 이미지 분류 모델 만들기
  • 챗봇 개발
  • 음성 인식 앱 개발

관련 도구

도구 용도
TensorFlow 구글의 딥러닝 프레임워크
PyTorch Meta의 딥러닝 프레임워크
Keras 고수준 딥러닝 API
Scikit-learn 전통적 머신러닝

참고 자료