AI 기본 개념 정리: 머신러닝·딥러닝·NLP·생성형 AI·강화학습 쉽게 이해하기
AI 용어가 폭발적으로 늘어 무엇부터 알아야 할지 막막하다. IBM 테크놀로지가 머신러닝·딥러닝·NLP라는 세 축과 알고리즘·모델·데이터·편향, 생성형 AI·강화학습·설명가능 AI까지 핵심 개념을 쉬운 비유로 풀었다.
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AI TOPIC
인공지능 기초 최신 뉴스와 핵심 해설
인공지능 기초 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 5편을 최신순으로 모았습니다.
신경망 완전 기초 — 뉴런·가중치·은닉층·활성화 함수를 처음부터 이해하기
신경망을 '뇌'나 마법이 아니라 작은 계산기들의 층으로 설명한다. 뉴런 하나에서 시작해 가중치, 층 쌓기, 은닉층, ReLU 활성화 함수, 그리고 가중치가 학습되는 원리까지 단계별로 짚는다.
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AI 에이전트란 무엇인가, 앤트로픽의 정의로 살펴보는 에이전틱 AI의 핵심 요소 자율성
AI 에이전트에는 업계 공통의 합의된 정의가 없다. 존 크론은 앤트로픽의 정의를 빌려 'LLM 출력이 워크플로를 제어하는 프로그램'으로 설명하고, 여러 LLM 호출과 도구 사용을 넘어 에이전트를 규정하는 핵심 요소로 자율성을 꼽는다.
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합성곱 신경망(CNN) 쉽게 이해하기: 필터로 이미지를 인식하는 딥러닝의 원리
사람에겐 쉬운 사물 인식이 컴퓨터에겐 왜 어려울까. IBM 엔지니어가 합성곱 신경망(CNN)이 필터와 계층으로 이미지를 단계별로 이해하는 방식을 집을 예로 풀어 설명한다.
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AI 에이전트란? LLM과의 차이부터 작동 원리·위험성까지 초보자 완벽 가이드
AI 에이전트는 명령에 답하는 것을 넘어 목표를 이해하고 스스로 계획을 세워 도구를 사용해 작업을 수행한다. LLM과의 차이, 계획·도구·기억·실행이라는 작동 원리, 자율성이 주는 위험까지 초보자 눈높이로 정리했다.
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