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인공지능9

단층 신경망(SLP)이란? TL;DR단층 신경망(Single-Layer Perceptron, SLP)은 입력층과 출력층 사이에 은닉층이 없는 가장 단순한 형태의 신경망이다. 주로 선형 분류 문제를 해결하는 데 사용되며, XOR 문제와 같은 비선형 문제는 해결할 수 없다. 다층 신경망(DNN)의 기초가 되는 개념으로, 뉴런의 가중치와 활성화 함수를 활용해 데이터를 분류하는 역할을 한다. 1. 단층 신경망(SLP)의 개념단층 신경망(Single-Layer Perceptron, SLP)은 가장 기본적인 인공 신경망(ANN) 구조로, 뉴런이 하나의 층으로만 구성된 모델이다. 입력층(Input Layer)과 출력층(Output Layer)으로 이루어져 있으며, 은닉층(Hidden Layer)이 없다.이 모델은 1958년 프랭크 로젠블랫(F.. 2025. 3. 14.
다층 신경망(DNN)이란? TL;DR다층 신경망(Deep Neural Network, DNN)은 여러 개의 은닉층(hidden layer)을 가진 인공 신경망(ANN)이다. 입력층, 여러 개의 은닉층, 출력층으로 구성되며, 복잡한 데이터 패턴을 학습하는 데 강력한 성능을 발휘한다. 딥러닝의 핵심 모델로 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용된다. 1. 다층 신경망(DNN)의 개념다층 신경망(Deep Neural Network, DNN)은 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 한 형태로, 여러 개의 은닉층(hidden layer)을 포함하는 구조를 갖는다. 기존의 단층 신경망(single-layer neural network)은 선형 분류 문제만 해결할 수 있는 반면, 다층.. 2025. 3. 14.
딥러닝(DeepLearning)이란? TL;DR딥러닝은 인공지능(AI)의 한 분야로, 인간의 두뇌처럼 데이터를 학습하고 패턴을 찾는 신경망 기술이다. 특히 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등에 강력한 성능을 발휘한다. 머신러닝과 차별되는 점은 깊은(Deep) 신경망을 활용하여 더 복잡한 문제를 해결할 수 있다는 것이다. 딥러닝의 개념과 원리딥러닝(Deep Learning)은 **인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)**을 기반으로 한 기계 학습 방법이다. 쉽게 말해, 딥러닝은 인간의 뇌 구조를 모방한 알고리즘을 사용하여 방대한 데이터를 분석하고 학습하는 기술이다.기존의 전통적인 프로그래밍 방식과 달리, 딥러닝은 데이터를 입력하면 스스로 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 데이터를 예측할 수 있다. 예를.. 2025. 3. 14.
AI와의 대화 방식이 결과를 바꾼다 AI와의 상호작용 방식이 결과에 큰 영향을 미친다는 사실을 아는가? Junaid Khalid는 최근 DeepSeek을 활용한 개발자들의 경험을 분석하며, 단순한 입력 방식의 변화가 AI 활용 효율성을 크게 향상시킨다는 점을 강조했다. 타이핑보다 말하기가 더 효과적이었다한 개발자가 React 컴포넌트의 버그를 해결하기 위해 DeepSeek과 3시간 동안 씨름했다. 완벽한 프롬프트를 입력하고 수정했지만, 원하는 답을 얻지 못했다. 결국, 키보드를 내려놓고 스마트폰을 집어 들어 AI에게 직접 말했다.놀랍게도, 문제 해결까지 걸린 시간은 단 2분이었다.이 현상을 이해하기 위해 Khalid는 타이핑과 말하기 방식의 차이를 연구했다.타이핑할 때, 우리는 AI를 상사에게 보고하듯이 지나치게 형식을 갖춰 입력한다.반면.. 2025. 3. 9.
AI가 당신의 직업을 대체할까? 진짜 중요한 것은 이것이다 These Are the Jobs AI Will Replace를 번역 및 요약한 글입니다.서론: AI, 모든 직업을 대체할 것인가?"당신의 직업은 AI에 의해 대체될 수 있을까?"이 질문은 CEO들을 AI 도입으로 몰아넣은 공포 마케팅의 대표적인 사례다. 하지만 진짜 질문은 "어떤 직업이 AI에 의해 대체될까?"이다.과거부터 현재까지 AI의 발전은 반복적인 업무를 자동화해 왔다. 2010년, 기업들은 AI를 이용해 단순한 데이터 처리 업무를 대체했고, 2023년에는 AI가 ‘지식 노동자(knowledge workers)’의 역할을 위협하기 시작했다.그러나 모든 지식 노동자가 위험한 것은 아니다. AI는 단순한 업무를 수행하는 지식 노동자를 대체하지만, 맥락을 이해하고 창의적으로 문제를 해결하는 ‘지식이 .. 2025. 3. 8.
AI 에이전트와 Langchain 위 글은 SEQUOIA의 "LangChain’s Harrison Chase on Building the Orchestration Layer for AI Agents"를 번역 및 정리한 글입니다.LangChain해리슨은 Agent 생태계에서 전설적인 인물로, LLM(대형 언어 모델)을 도구와 행동에 연결하는 제품 비전을 제시한 첫 번째 사람입니다. LangChain은 AI 공간에서 가장 인기 있는 에이전트 구축 프레임워크입니다. Agent의 상태, 미래 가능성, 앞으로의 경로에 대해 이야기 해보겠습니다. Agent란 무엇인가?Agent를 정의하는 것은 까다롭습니다. 아직 LLM과 Agent 모두 초기 단계이기 때문이죠. 에이전트는 LLM(Large Language Model)이 애플리케이션의 제어 흐름을 .. 2024. 7. 23.
AI는 버블인가? 이 글은 No Mercy, No Malice의 "Bubble.ai"를 번역 및 정리한 글입니다.5년 전, 엔비디아(Nvidia)는 콜오브 듀티에 더 나은 해상도를 제공하는 것으로 알려진 2차 반도체 회사였습니다. 오늘날 이 회사는 역사상 가장 크고 가장 빠른 가치(8조 달러)를 뒷받침하는 프로세서인 AI 칩 부문에서 80% 점유율을 차지하는 회사입니다. 회사의 가치는 지구상에서 세 번째로 높습니다. AI 씬에서 가장 뜨거운 OpenAI가 2022년 10월 ChatGPT를 출시한 이후 Nvidia의 가치는 Amazon 가치와 맞먹는 2조 달러 증가했습니다. 이번 주 Nvidia는 엄청난 분기별 수익을 보고했습니다 . 핵심 사업인 데이터 센터에 칩을 판매하는 것은 전년 대비 427% 증가했습니다.AI 시장의.. 2024. 6. 5.
AI 혁명 - 초인공지능(ASI)로 가는길 (1) 이 글은 Tim Urban의 The AI Revolution: The Road to Superintelligence를 번역한 것입니다.우리는 지구에서 인류가 생겨난 것과 맞먹는 변화의 가장자리에 서 있다. - 버너 빈지(Vernor Vinge)여기 서 있는 기분이 어떠신가요? 곧 다가올 먼 미래250년 전 사람을 타임머신으로 현재에 데려오면, 엄청난 충격을 받아 아마 죽을 수도 있다. 2015년과 1750년의 발전 수준으로 오는 충격의 크기를 1이라고 가정하자. 1750년대의 발전 수준으로 1의 충격을 주기 위해서는 아마, 12,000년 전 사람을 데려와야 할 것이다. 또, 12,000년 전의 발전 수준으로 1의 충격을 주기 위해서는 10만 년 전 사람을 데려와야 할 것이다. 시간이 지날 수록 인류의 발.. 2023. 7. 30.
2023 AI 인덱스 보고서 - Stanford University 산업 부문이 학계를 앞서 나가고 있다. 2014년까지 가장 중요한 기계 학습 모델은 대부분 학계에서 개발되었으나 그 이후로는 산업 부문이 이를 대체하였다. 2022년에는 산업 부문에서는 32개의 중요한 기계 학습 모델이 개발되었는데 비해 학계에서는 단지 3개의 모델만 개발되었다. 최첨단 AI 시스템 구축에는 점차적으로 대량의 데이터, 컴퓨팅 자원 및 자금이 필요하며, 이러한 자원들은 산업 부문이 비영리 단체와 학계에 비해 더욱 풍부하게 보유하고 있다. 기존 벤치마크에서의 성능 포화 상태. AI는 계속해서 최첨단 결과를 발표하고 있지만, 많은 벤치마크에서 전년 대비 개선이 미미한 수준에 머물고 있다. 게다가 벤치마크 포화 상태에 도달하는 속도도 점점 빨라지고 있다. 하지만 BIG-bench 및 HELM과 .. 2023. 7. 24.

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