딥러닝 (3) 썸네일형 리스트형 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 차이점, 쉽게 이해하기 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 차이점인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 서로 밀접한 관련이 있지만, 실제로는 다릅니다. 간단히 말하면, AI는 더 큰 개념이고, ML은 AI의 일부입니다. 아래에 쉽게 이해할 수 있도록 설명드리겠습니다.1. 개념의 차이인공지능(AI)는 기계가 인간처럼 생각하고 행동할 수 있도록 만드는 기술을 말합니다. AI는 문제를 해결하거나 의사결정을 내리는 등 인간의 지능을 흉내 내는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 가상 비서인 Siri나 자율주행차의 시스템이 AI의 대표적인 사례입니다.머신러닝(ML)은 AI의 하위 분야로, 데이터를 통해 스스로 학습하고 개선할 수 있는 기술입니다. 사람이 직접 프로그램하지 않아도, 컴퓨터가 데이터를 분석해서 패턴을 찾고 결과를 예측할 수 있습.. 뇌처럼 생각하는 인공지능: 스파이킹 뉴럴 네트워크 쉽게 알아보기 스파이킹 뉴럴 네트워크(Spiking Neural Networks, SNN)는 인간의 뇌와 비슷한 방식으로 작동하는 인공지능 기술로, 기존의 뉴럴 네트워크(ANN)와는 다른 방식으로 정보를 처리합니다. 이 기술은 미래의 인공지능 연구에서 중요한 역할을 할 것으로 기대되며, 특히 에너지 효율성과 시간 정보 처리 측면에서 주목받고 있습니다. 이번 글에서는 SNN의 개념을 설명하고, 기존의 뉴럴 네트워크와 비교하여 쉽게 이해할 수 있도록 표를 통해 요약하겠습니다.스파이킹 뉴럴 네트워크란?SNN은 기존의 뉴럴 네트워크와 마찬가지로 인공지능이 학습하고 문제를 해결하는 데 사용되는 기술입니다.그러나 두 기술은 신호를 처리하는 방식에서 큰 차이가 있습니다. 기존의 뉴럴 네트워크는 모든 뉴런이 동시에작동하는 모델을 사.. 콘텐츠의 새로운 시대, 생성형 AI가 바꾸는 미래 생성형 AI(Generative AI)는 컴퓨터가 스스로 데이터를 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 만드는 기술입니다. 이 기술은 글, 이미지, 음악, 동영상 등 다양한 형태의 창작물을 자동으로 생성할 수 있어 큰 주목을 받고 있어요. 생성형 AI는 특히 최근 몇 년간 급격히 발전하며, 여러 산업에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 쉽게 말하면, AI가 기존 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 창조하는 능력을 갖춘 것이죠. 1. 생성형 AI가 어떻게 작동하나요?생성형 AI는 딥러닝(Deep Learning)이라는 기술을 사용해 방대한 데이터를 학습합니다.딥러닝은 컴퓨터가 스스로 많은 양의 데이터를 보고, 그 속에서 규칙과 패턴을 찾아내는 기술이에요.예를 들어, AI가 수많은 텍스트 데이터를 학습했다면.. 이전 1 다음
