AI 입문자를 위한 필수 용어 해설

AI 공부, 용어부터 어렵다고요?

맞아요. ‘머신러닝, 딥러닝, 뉴럴 네트워크...’

단어부터 무서워지죠.

 

저도 처음엔 용어만 들어도 머리가 아팠어요.

그래서! 오늘은 AI 입문자라면

꼭 알아야 할 핵심 용어를 쉽게, 사례 중심으로 알려드릴게요.

 

 

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📚 목차

1. AI(Artificial Intelligence)
2. 머신러닝(Machine Learning)
3. 딥러닝(Deep Learning)
4. 신경망(Neural Network)
5. 자연어 처리(NLP)
6. 데이터셋(Dataset)
7. 분류(Classification)와 회귀(Regression)
8. 훈련(Training), 테스트(Test), 검증(Validation)
9. 과적합(Overfitting)
10. ChatGPT 같은 생성형 AI

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1.  AI (Artificial Intelligence)

 

AI는 ‘인공지능’이라는 뜻이에요.

사람처럼 생각하고 판단하는 컴퓨터 기술이죠.

예: 유튜브 추천 영상, 스마트폰 음성비서 = AI 활용 사례

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2.  머신러닝 (Machine Learning)

 

데이터를 통해 컴퓨터가 ‘스스로 배우는’ 방식이에요.

 

예: 고양이 사진 1,000장을 보고 고양이 특징을 학습한 뒤,

새로운 사진도 스스로 분류!

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3. 딥러닝 (Deep Learning)

 

머신러닝 중에서도 특히 복잡한 구조의 학습을 말해요.

뇌를 닮은 '신경망'을 써서 더 깊은 이해가 가능하죠.

 

예: 얼굴 인식, 음성 인식, 이미지 생성 등

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4. 신경망 (Neural Network)

 

딥러닝의 핵심 구조!

 

우리 뇌의 뉴런처럼, 데이터를 연결해 분석하고 판단해요.

 

입력 → 계산 → 출력 순서로 작동합니다.

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5.  자연어 처리 (NLP)

 

Natural Language Processing의 줄임말.

사람의 언어(텍스트/말)를 이해하고 처리하는 AI 기술이에요.

 

예: ChatGPT, 번역기, 문서 요약

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6.  데이터셋 (Dataset)

 

AI가 학습할 때 사용하는 데이터 모음이에요.

이미지, 텍스트, 숫자 등 다양한 형태가 있어요.

 

예: 강아지 사진 10,000장 → 이미지 데이터셋

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7. 분류와 회귀

 

📌 분류(Classification): 카테고리 나누기 (예: 스팸메일 vs 일반메일)

📌 회귀(Regression): 숫자 예측하기 (예: 집값 예측)

 

둘 다 머신러닝에서 많이 사용돼요!

 

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8. 훈련, 테스트, 검증

 

• 훈련(Training): AI에게 학습시키는 단계
• 테스트(Test): AI가 잘 배웠는지 확인
• 검증(Validation): 과적합 방지용 중간 점검
  이 3단계를 거치며 모델이 점점 똑똑해져요!

 

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9. 과적합 (Overfitting)

 

AI가 훈련 데이터에 너무 맞춰져서 새로운 데이터에는 약한 상태

예: 시험 문제만 외운 학생이 다른 문제는 못 푸는 상황과 같아요.

 

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10. 생성형 AI (Generative AI)

 

텍스트, 이미지, 음악 등 새로운 콘텐츠를 만들어내는 AI

대표적으로 ChatGPT, DALL·E 등이 있어요.

 

입력한 정보를 바탕으로 ‘창작’까지 가능한 놀라운 기술이죠!

 

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자주 묻는 질문 (FAQ)

 

Q1. 용어가 너무 많고 헷갈려요…

10가지만 먼저 익히고, 나머지는 천천히 확장해 보세요!

 

Q2. 어떤 순서로 공부하면 좋을까요?

AI → 머신러닝 → 딥러닝 → NLP 순서 추천드려요.

 

Q3. 영어 용어 부담되는데 괜찮을까요?

대부분 한국어로 해석된 자료도 많아서 문제없어요!

 

Q4. ChatGPT는 어떤 기술인가요?

자연어 처리(NLP) + 딥러닝이 결합된 ‘생성형 AI’입니다!

 

Q5. 어디에 활용되나요?

콘텐츠 제작, 업무 보조, 학습, 고객 응대 등 다방면 활용 가능해요!

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여러분은 어떤 AI 용어가

다음에는 더욱더 많은 정보를 가지고 올게요!!