IT 세상

[AI 개발 7단계] 생성형 AI(Generative AI) 기초 가이드: AI가 콘텐츠를 창작하는 방법강화 학습을 통해 AI가 스스로 학습하는 방식을 이해했다면, 이제 **AI가 직접 텍스트, 이미지, 음악 등을 창작하는 '생성형 AI(Generative AI)'**를 배워볼 차례입니다. 생성형 AI는 인간의 창의력을 모방하고, 새로운 데이터를 생성하는 능력을 갖춘 딥러닝 모델입니다. 이번 글에서는 생성형 AI의 개념을 이해하고, Python과 TensorFlow/Keras를 활용한 기본 실습을 진행해보겠습니다. 1. 생성형 AI(Generative AI)란?생성형 AI(Generative AI)는 기존 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술입니다.  예를 들자면 ChatGPT는 수많..

AI 활용 사례 & 응용 🚀 2025. 2. 24. 06:58

[AI 개발 6단계] 강화 학습(Reinforcement Learning) 기초 가이드: AI가 스스로 학습하는 방법전이 학습을 활용해 AI 모델을 최적화하는 방법을 배웠다면, 이제 AI가 **스스로 환경을 탐색하고 최적의 행동을 학습하는 '강화 학습(Reinforcement Learning)'**을 배워볼 차례입니다. 강화 학습은 AI가 시행착오를 거쳐 최적의 전략을 찾는 기법으로, 게임 AI, 로봇 제어, 금융 거래 시스템, 자율주행 자동차 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이번 글에서는 강화 학습의 개념을 이해하고, Python과 OpenAI Gym을 활용한 기본 실습을 진행해보겠습니다.  1. 강화 학습(Reinforcement Learning)이란?강화 학습은 AI가 시행착오를 거쳐 최적의 행동을..

AI 활용 사례 & 응용 🚀 2025. 2. 23. 19:30

[AI 개발 5단계] 전이 학습(Transfer Learning) 활용 가이드: 사전 학습된 모델로 AI 성능 극대화  이제 CNN을 활용한 이미지 분류 모델을 만들었다면, 더 적은 데이터로 더 강력한 AI 모델을 구축하는 전이 학습(Transfer Learning) 기법을 배워볼 차례입니다. 전이 학습은 이미 학습된 모델을 기반으로 새로운 작업에 적용하는 방법으로, 데이터가 적거나 학습 시간을 단축하고 싶을 때 매우 유용합니다. 이번 글에서는 전이 학습의 개념을 이해하고, TensorFlow/Keras를 사용하여 사전 학습된 모델을 활용하는 방법을 실습해보겠습니다.1. 전이 학습(Transfer Learning)이란?전이 학습은 이미 학습된 신경망 모델을 새로운 데이터셋이나 작업에 적용하는 머신러닝 기..

AI 활용 사례 & 응용 🚀 2025. 2. 23. 12:00

[AI 개발 4단계] CNN 기초 가이드: 합성곱 신경망을 활용한 이미지 처리이제 딥러닝의 기본을 익혔다면, **CNN(합성곱 신경망, Convolutional Neural Network)**을 배워볼 차례입니다. CNN은 이미지 인식 및 처리에 특화된 딥러닝 모델로, 얼굴 인식, 의료 영상 분석, 자율주행 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이번 포스팅에서는 CNN의 개념을 이해하고, 실습을 통해 간단한 이미지 분류 모델을 구축하는 방법을 배우겠습니다.   1. CNN(합성곱 신경망)이란?CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지 데이터를 분석하고 패턴을 학습하는 데 최적화된 딥러닝 모델입니다. 예를 들어 스마트폰의 얼굴 인식 시스템(Face ID)은 CNN을 활용하여 사용자 얼..

AI 개발 & 프로그래밍 💻 2025. 2. 23. 05:00

AI 개발 & 프로그래밍 초보자 가이드: 3단계 - 딥러닝 기초 & 첫 신경망 구축 머신러닝의 기초를 익히고 첫 번째 모델을 만들어보았다면, 이제 본격적으로 딥러닝(Deep Learning) 의 세계로 들어갈 차례입니다. 이번 글에서는 딥러닝의 개념과 원리를 살펴보고, 실습을 통해 신경망을 구축하는 방법을 배우겠습니다.포스팅을 천천히 따라오며 프로그램을 켜고 직접 실습 해보세요! 1. 딥러닝이란?딥러닝(Deep Learning)은 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 기반으로 하는 머신러닝의 한 분야입니다.예를 들어, 음성 바서를 활용한 음성 인식 기술(예; Siri, Google Assistant)이나, 자율주행 자동차의 객체 인식 기능은 모두 딥러닝의 대표적인 응용사..

AI 개발 & 프로그래밍 💻 2025. 2. 22. 20:00

AI 개발 & 프로그래밍 초보자 가이드: 2단계 - 머신러닝 기초 & 첫 모델 만들기AI 개발 환경을 설정했다면, 이제 머신러닝의 개념을 익히고 간단한 모델을 만들어볼 차례입니다. 이번 포스팅에서는 머신러닝의 기본 개념과 첫 번째 모델을 구축하는 방법을 쉽게 설명하겠습니다.  1. 머신러닝이란?머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 데이터를 학습하여 패턴을 찾아내고, 이를 기반으로 예측을 수행하는 기술입니다. 쉽게 말해, 사람이 직접 명령어를 입력하지 않아도 컴퓨터가 스스로 데이터를 분석하고 결론을 도출하는 기술입니다. 머신러닝은 크게 세 가지 유형으로 나뉩니다.1️⃣ 지도학습 (Supervised Learning)✔️ 정답(레이블)이 있는 데이터를 학습하여 새로운 입력에 대한 예측을 수행합..

AI 개발 & 프로그래밍 💻 2025. 2. 22. 12:00

AI 개발 & 프로그래밍 초보자 가이드: 1단계 - AI 개발 환경 설정 & 기초 개념 이해 AI 개발을 처음 시작한다면, 먼저 필수적인 개발 환경을 설정하고 머신러닝과 딥러닝이 무엇인지 개념을 이해하는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 단계별로 쉽게 따라 할 수 있도록 설명해 보고,  AI 개발을 위한 필수 도구 설치 및 기본 개념을 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명하겠습니다.  1. AI 개발을 위한 필수 도구 설치AI를 개발하려면 먼저 Python과 필요한 프로그램을 설치해야 합니다. 올바른 개발 환경을 설정하면 코드 실행이 더 원활해지고, 다양한 AI 라이브러리를 쉽게 활용할 수 있습니다.순서대로 따라 하면 쉽게 환경을 설정할 수 있으니 천천히 하나씩 진행해 봅시다.1️⃣ Python 설치하기 ..

AI 개발 & 프로그래밍 💻 2025. 2. 22. 04:09