25개의 필수 AI 개념: AI 개발자에게 꼭 알아야 할 핵심 내용

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• AI 개발자에게 주요한 개념 정리
• 중급~고급 난이도: 기초부터 고급 개념까지 포함

핵심 요약

• 머신러닝(ML)과 딥러닝(Deep Learning)은 AI의 핵심 기반 기술로, Supervised/Unsupervised Learning 및 Neural Networks가 핵심 구성 요소
• Generative AI(예: ChatGPT, DALL·E)와 Transformers 아키텍처는 자연어 처리(NLP) 및 생성 모델에서 핵심 역할
• 모델 평가 지표(예: Accuracy, F1-Score, BLEU)와 에스컬레이션(Overfitting/Underfitting) 관리가 성능 최적화에 필수

섹션별 세부 요약

1. 머신러닝 기초

• Supervised Learning: 라벨 데이터를 기반으로 분류/회귀 작업 수행 (예: SVM, Random Forest)
• Unsupervised Learning: 클러스터링 및 차원 축소를 통해 데이터 내 숨은 패턴 탐색 (예: K-means, PCA)
• Reinforcement Learning: 보상/벌금을 통해 환경 내 의사결정 학습 (예: Q-learning, Deep Q-Networks)

2. 딥러닝 및 NLP

• Neural Networks: 인공 뉴런의 층 구조를 통해 데이터를 복잡한 패턴으로 학습 (예: CNN, RNN)
• Transformers: 자기 주목(Multi-Head Attention)을 통해 NLP 작업에 혁신적 성능 제공 (예: GPT, BERT)
• Computer Vision: 객체 인식 및 얼굴 인식 등 시각 정보 처리에서 핵심 활용

3. 생성 AI 및 윤리

• Generative AI: 텍스트, 이미지 생성 등 다양한 콘텐츠 생성 가능 (예: DALL·E, Midjourney)
• AI 윤리: 편향 데이터, 보편성, 책임성 등 사회적 영향 고려 필수
• Prompt Engineering: LLM(예: ChatGPT)의 출력을 최적화하기 위한 입력 설계 기술

4. 모델 평가 및 인프라

• 모델 평가 지표: 분류 (Precision, Recall), 회귀 (MSE, MAE), NLP (BLEU, ROUGE)
• Edge AI: 클라우드 대신 로컬 장치에서 실행되어 속도 및 프라이버시 향상
• GPU/TPU 인프라: 대규모 모델 (예: GPT-4, Claude) 학습 및 추론에 필수적

결론

• 핵심 전략: Transformers, LLMs, Prompt Engineering을 기반으로한 실무 적용
• 도구 활용: 모델 평가 지표(Accuracy, F1-Score)와 GPU/TPU 인프라를 통해 성능 최적화
• 윤리적 고려: 편향 데이터 관리 및 AI 윤리 원칙 준수를 통해 사회적 영향 최소화