[AI 기초 개념] AI 용어 완전정복 – AGI, ANI, NLP, GAN 등
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안녕하세요! 오늘은 AI 분야에서 꼭 알아야 할 핵심 용어들을 완전 정복해보려고 해요. AGI, ANI, NLP, GAN 등 복잡해 보이는 용어들을 쉽고 재미있게 설명해드릴게요. 이 글 하나면 AI 전문가처럼 용어를 자유자재로 사용할 수 있을 거예요!

📋 목차

1. AI 지능 유형 용어 (AGI, ANI, ASI) 2. 머신러닝 & 딥러닝 핵심 용어 3. 자연어 처리 (NLP) 관련 용어 4. 컴퓨터 비전 관련 용어 5. 생성형 AI 용어 (GAN, VAE 등) 6. 최신 AI 기술 용어 7. 자주 묻는 질문 Q&A 8. 마무리

1. AI 지능 유형 용어 (AGI, ANI, ASI)

먼저 AI의 지능 수준을 구분하는 핵심 용어들부터 알아볼까요? 이 용어들을 알면 AI 뉴스나 논문을 읽을 때 훨씬 이해하기 쉬워져요.

용어 영어 전체 설명
ANI Artificial Narrow Intelligence 특정 작업에만 특화된 현재의 AI
AGI Artificial General Intelligence 인간 수준의 범용 인공지능
ASI Artificial Super Intelligence 인간을 뛰어넘는 초지능 AI

💡 기억 팁: ANI(현재) → AGI(미래 목표) → ASI(먼 미래) 순서로 발전한다고 생각하시면 쉬워요!

2. 머신러닝 & 딥러닝 핵심 용어

이제 AI의 핵심 기술인 머신러닝과 딥러닝에서 자주 사용되는 전문 용어들을 정리해보겠습니다.

머신러닝 기본 용어

  • • ML (Machine Learning): 기계학습, 데이터를 통해 스스로 학습하는 기술
  • • DL (Deep Learning): 심층학습, 인공신경망을 여러 층으로 쌓은 기술
  • • CNN (Convolutional Neural Network): 합성곱 신경망, 이미지 처리에 특화
  • • RNN (Recurrent Neural Network): 순환 신경망, 순서가 있는 데이터 처리

3. 자연어 처리 (NLP) 관련 용어

ChatGPT 같은 언어 AI의 핵심인 자연어 처리 분야의 중요한 용어들을 알아보겠습니다.

①

NLP (Natural Language Processing): 자연어 처리, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 기술

②

LLM (Large Language Model): 대규모 언어 모델, GPT-4, Claude 같은 거대한 언어 AI

③

Transformer: 트랜스포머, 현재 언어 AI의 핵심 구조

4. 컴퓨터 비전 관련 용어

이미지와 영상을 처리하는 컴퓨터 비전 분야의 핵심 용어들을 정리해보겠습니다.

용어 설명 활용 예시
CV Computer Vision, 컴퓨터 비전 얼굴 인식, 자율주행
OCR Optical Character Recognition, 광학 문자 인식 문서 스캔, 번호판 인식
YOLO You Only Look Once, 실시간 객체 탐지 CCTV 분석, 스포츠 분석
R-CNN Region-based CNN, 영역 기반 객체 탐지 의료 영상 분석

5. 생성형 AI 용어 (GAN, VAE 등)

새로운 콘텐츠를 만들어내는 생성형 AI의 핵심 용어들을 알아보겠습니다. 요즘 가장 핫한 분야죠!

주요 생성형 AI 기술

  1. 1 GAN (Generative Adversarial Network): 생성적 적대 신경망, 두 AI가 경쟁하며 학습
  2. 2 VAE (Variational Autoencoder): 변분 오토인코더, 데이터의 특성을 학습해 새로운 데이터 생성
  3. 3 Diffusion Model: 확산 모델, 노이즈에서 점진적으로 이미지를 생성
  4. 4 CLIP: Contrastive Language-Image Pre-training, 텍스트와 이미지를 연결하는 기술

6. 최신 AI 기술 용어

2023년 이후 등장한 최신 AI 용어들을 정리해보겠습니다. 이 용어들을 알면 최신 AI 트렌드를 따라갈 수 있어요!

ChatGPT 시대의 새로운 용어들

  • • Prompt Engineering: 프롬프트 엔지니어링, AI에게 효과적으로 명령하는 기술
  • • Fine-tuning: 파인튜닝, 기존 모델을 특정 목적에 맞게 추가 학습
  • • RAG (Retrieval-Augmented Generation): 검색 증강 생성, 외부 지식을 활용한 답변 생성
  • • Multimodal AI: 멀티모달 AI, 텍스트, 이미지, 음성을 동시에 처리

⚠️ 주의사항: AI 용어는 계속 새로 생겨나고 있어요. 완벽하게 외우려고 하지 말고, 기본 개념을 이해한 후 필요할 때마다 찾아보는 습관을 기르세요!

7. 자주 묻는 질문 Q&A

Q AGI와 ASI의 차이점이 무엇인가요?
A
AGI는 인간과 같은 수준의 범용 지능이고, ASI는 인간을 뛰어넘는 초지능이에요. AGI는 인간처럼 다양한 분야에서 학습하고 추론할 수 있지만, ASI는 모든 면에서 인간보다 뛰어난 능력을 가진 AI를 말해요.
Q GAN과 Diffusion Model의 차이는 무엇인가요?
A
GAN은 두 개의 신경망이 경쟁하면서 학습하는 방식이고, Diffusion Model은 노이즈에서 점진적으로 이미지를 생성하는 방식이에요. 최근에는 Stable Diffusion 같은 Diffusion Model이 더 안정적이고 고품질의 이미지를 생성해서 인기가 높아요.
Q Prompt Engineering이 왜 중요한가요?
A
같은 AI라도 어떻게 질문하느냐에 따라 결과가 완전히 달라져요. 효과적인 프롬프트를 작성하면 AI로부터 더 정확하고 유용한 답변을 얻을 수 있어요. 요즘은 프롬프트 엔지니어라는 직업까지 생겨날 정도로 중요한 기술이에요.
Q LLM과 ChatGPT는 같은 건가요?
A
LLM은 대규모 언어 모델의 총칭이고, ChatGPT는 OpenAI에서 만든 특정 LLM 서비스예요. GPT-4, Claude, Gemini 등도 모두 LLM의 한 종류라고 보시면 됩니다. 즉, ChatGPT는 LLM의 한 예시인 거죠.
Q CNN과 RNN은 언제 사용하나요?
A
CNN은 이미지 처리에 특화되어 있어서 사진 분류, 얼굴 인식 등에 사용하고, RNN은 순서가 있는 데이터 처리에 특화되어 있어서 번역, 음성 인식 등에 사용해요. 요즘은 Transformer가 두 분야 모두에서 더 좋은 성능을 보여주고 있어요.
Q 이런 용어들을 모두 외워야 하나요?
A
모든 용어를 외울 필요는 없어요! 기본적인 용어들(AI, ML, DL, NLP 등)만 알아도 충분하고, 나머지는 필요할 때마다 찾아보면서 점진적으로 익히시면 됩니다. 중요한 건 개념을 이해하는 거예요.

8. 마무리

오늘 AI의 핵심 용어들을 완전 정복해봤는데요, 어떠셨나요? AGI, ANI, NLP, GAN 등 복잡해 보였던 용어들이 이제는 친숙하게 느껴지시죠?

핵심을 다시 정리하면, 기본 용어들(AI, ML, DL, NLP)만 확실히 알아도 AI 관련 내용을 이해하는 데 큰 도움이 돼요. 전문 용어들(GAN, VAE, Transformer)은 점진적으로 익혀나가시면 되고, 최신 용어들(Prompt Engineering, RAG)은 트렌드를 따라가는 데 유용해요.

저도 처음에는 이런 용어들이 정말 어려웠는데, 하나씩 차근차근 익히다 보니 이제는 자연스럽게 사용하고 있어요. 여러분도 부담 갖지 마시고 천천히 배워나가세요. AI 뉴스나 기사를 읽을 때마다 모르는 용어가 나오면 찾아보는 습관을 기르시면 금세 전문가가 되실 거예요!

AI는 계속 발전하고 있고, 새로운 용어들도 계속 생겨나고 있어요. 하지만 오늘 배운 기본기가 탄탄하면 어떤 새로운 용어가 나와도 쉽게 이해할 수 있을 거예요. AI 용어 마스터가 되신 여러분을 축하드려요! 🎉

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