제1강 : 인공지능이란 무엇인가

생성형 AI란 무엇인가?

머신러닝은 1950년대에 처음으로 인공지능의 개념이 제안되면서 시작되었습니다. 초기에는 데이터를 이용해 간단한 예측과 분석을 시도했으며, 1960년대에는 퍼셉트론(Perceptron)이라는 초기 신경망 모델이 등장해 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있는 가능성을 보여주었습니다. 이후 1980년대에는 백프로파게이션(Backpropagation) 알고리즘이 개발되어 여러 층의 신경망을 학습시키는 것이 가능해졌습니다. 이를 통해 머신러닝 모델의 성능이 크게 향상되었고, 더 복잡한 문제들을 해결할 수 있게 되었습니다.

1990년대에는 지원 벡터 머신(SVM)과 같은 새로운 방법들이 도입되어 데이터를 더 정확하게 분류하고 예측할 수 있게 되었습니다. 2000년대 이후에는 컴퓨터 성능이 크게 발전하고 빅데이터가 등장하면서 딥러닝이라는 기술이 주목받기 시작했습니다. 특히, 2012년 알렉스넷(AlexNet)의 성공은 딥러닝 기술이 이미지 분류와 같은 문제를 해결하는 데 매우 뛰어나다는 것을 보여주었습니다.

딥러닝과 머신러닝

머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고, 그 결과를 바탕으로 예측을 수행하는 기술입니다. 쉽게 말해, 데이터를 입력하면 컴퓨터가 스스로 그 패턴을 학습하고, 새로운 상황에서도 비슷한 결과를 예측할 수 있게 되는 것입니다. 머신러닝에는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 같은 여러 방법이 있으며, 문제의 성격에 따라 적절한 방법을 사용합니다. 이 기술은 이미지 인식, 번역, 예측 분석 등 다양한 분야에서 쓰이고 있습니다.

딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 사람의 뇌를 본떠 만든 인공신경망을 이용해 데이터를 학습하는 방법입니다. 여러 층으로 이루어진 신경망을 사용해 복잡한 문제를 해결하며, 특히 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리에 매우 효과적입니다. 또한, 딥러닝은 생성형 AI의 핵심 기술로, 텍스트 생성, 이미지 생성 등 다양한 콘텐츠를 자동으로 만들어내는 데 사용됩니다. 이러한 생성형 AI는 GPT와 같은 모델을 통해 텍스트를 생성하거나, 이미지 생성 모델을 통해 독창적인 시각적 결과물을 만들어내는 데 큰 기여를 하고 있습니다. 딥러닝은 많은 데이터와 강력한 컴퓨터 자원을 필요로 하지만, 그만큼 복잡한 문제를 매우 잘 해결할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 현재 딥러닝은 자율주행차, 의료 영상 분석, 번역 시스템 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

Chatgpt 모델 발전 현황