AI 입문자가 알아야 할 기초 개념 정리

AI, 도대체 뭐부터 알아야 할까요?

처음 시작하는 분들을 위해

꼭 필요한 기초 개념만 쏙쏙 정리해 드릴게요.

 

AI는 결코 어렵지 않아요! 

 

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목차

1. AI와 머신러닝, 딥러닝의 차이
2. 생성형 AI란 무엇인가?
3. 프롬프트란 무엇인가요?
4. AI 학습 방식 이해하기
5. 데이터셋과 알고리즘
6. AI의 한계와 윤리적 이슈
7. 실제 생활 속 AI 예시

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1. AI와 머신러닝, 딥러닝의 차이

 

• AI (인공지능): 인간처럼 사고하고 판단하는 기술
• 머신러닝 (기계학습): 데이터를 기반으로 AI가 스스로 학습하는 과정
• 딥러닝 (심층학습): 뇌의 신경망을 본뜬 구조로 더 복잡한 문제 해결 가능

쉽게 말하면:
AI ⊃ 머신러닝 ⊃ 딥러닝

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2. 생성형 AI란 무엇인가?

 

생성형 AI(Generative AI)는 사람처럼 '무언가를 만들어내는' AI입니다.

예:

• 텍스트 생성 (ChatGPT)
• 이미지 생성 (DALL·E, Midjourney)
• 음악 생성, 영상 합성 등도 가능

GPT, LLM, Diffusion 모델 등이 여기에 속합니다.

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3. 프롬프트란 무엇인가요?

 

프롬프트(prompt)는 AI에게 주는 ‘지시문’입니다.

예:

“한글로 자기소개 3 문장 만들어줘”
이처럼 프롬프트에 따라 결과물이 완전히 달라지며, 핵심은 명확하고 구체적으로 쓰는 것입니다.

프롬프트 작성 팁:

• 명사보다 동사 중심
• 간결하게
• 원하는 스타일/결과 명시

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4. AI 학습 방식 이해하기

 

AI는 크게 두 가지 방식으로 학습합니다.

✅ 지도학습 (Supervised Learning): 정답을 알려주며 학습
✅ 비지도학습 (Unsupervised Learning): 정답 없이 패턴을 스스로 찾아냄

 

최근엔 강화학습(RL), 자기 지도학습(Self-supervised)도 자주 활용돼요.

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5. 데이터셋과 알고리즘

 

• 데이터셋: AI가 학습하는 자료 (예: 뉴스 기사, 이미지 모음 등)
• 알고리즘: 데이터를 분석하고 패턴을 찾는 공식이나 절차
  → 데이터를 얼마나 잘 가공하느냐에 따라 결과가 크게 달라집니다.

예: ChatGPT는 수십억 개의 문서와 대화를 학습한 LLM(대규모 언어모델)이에요.

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6. AI의 한계와 윤리적 이슈

 

AI가 다 맞는 건 아닙니다!

❌ 허위 정보 생성
❌ 편향된 결과
❌ 초상권/저작권 이슈

 

윤리적 사용 원칙:

• 사실 검증 필수
• 사용 목적과 범위 명확히
• 개인 정보/초상 보호

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7. 실제 생활 속 AI 예시

 

•  스마트폰 음성 인식 – Siri, Google Assistant
• 상품 추천 – 쿠팡, 네이버 쇼핑
• 이미지 생성 – Canva, Midjourney
• 고객상담 챗봇 – 은행, 병원, 쇼핑몰
• 콘텐츠 작성 – ChatGPT, Notion AI

이미 우리는 AI와 함께 살고 있습니다 

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자주 묻는 질문

 

Q1. AI를 꼭 배워야 하나요?

직접 개발하지 않더라도, AI를 이해하고 활용할 줄 아는 능력은 앞으로의 필수 역량입니다.

 

Q2. 프롬프트 작성이 어려운데, 어떻게 해야 하나요?

예시를 많이 보고 따라 써보는 게 가장 좋습니다.

간단한 질문부터 시작해 보세요!

 

Q3. AI가 말하는 건 다 믿어도 되나요?

아니요! 정보는 검증해야 하며,

특히 팩트 기반 내용은 반드시 확인 후 사용하세요.

 

Q4. AI로 만든 콘텐츠는 내가 저작권을 갖나요?

툴마다 다릅니다.

일부는 사용자에게 사용권을 주지만, 라이선스를 꼭 확인하세요.

 

Q5. AI를 처음 배우려면 뭘 먼저 해야 할까요?

기초 개념 → 프롬프트 작성 연습 → AI 툴 체험 순서로 차근차근 진행하면 됩니다.

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AI를 이해하는 건 더 이상 개발자만의 일이 아니에요.
저도 처음엔 '너무 어려워 보인다' 생각했지만,

지금은 업무도 취미도 AI 덕분에 더 즐거워졌어요.