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학습 목표
- AI(인공지능)의 기본 개념 이해하기
- 머신러닝과 딥러닝의 차이점 파악하기
- AI의 주요 활용 사례 알아보기
1. AI의 정의
AI(Artificial Intelligence)는 기계가 인간처럼 사고하고 학습하며 문제를 해결할 수 있도록 만드는 기술입니다. AI는 컴퓨터가 스스로 데이터를 분석하고, 패턴을 학습하며, 결정을 내릴 수 있게 합니다.
주요 특징
- 지능적 행동: 데이터를 바탕으로 결정을 내림
- 학습 가능: 새로운 데이터를 통해 성능 개선
- 적응성: 환경 변화에 따라 반응
2. AI의 구성 요소
AI는 다양한 하위 분야로 구성됩니다. 그중 두 가지 핵심 개념은 다음과 같습니다:
2.1 머신러닝 (Machine Learning)
- 데이터에서 자동으로 패턴을 학습하고 이를 기반으로 예측하는 기술.
- 예: 스팸 메일 필터링, 영화 추천 시스템
2.2 딥러닝 (Deep Learning)
- 머신러닝의 하위 분야로, 인공신경망(Artificial Neural Network)을 사용하여 데이터를 학습.
- 예: 이미지 인식, 음성 인식
차이점 요약
구분머신러닝딥러닝
특징 | 알고리즘 기반 학습 | 신경망 기반 학습 |
데이터 | 적은 데이터로도 가능 | 대량의 데이터 필요 |
응용 사례 | 간단한 예측, 데이터 분석 | 이미지 처리, 음성 인식 |
3. AI의 주요 활용 사례
AI는 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 우리 일상 속에서도 쉽게 접할 수 있습니다:
- 의료: 질병 진단 및 치료 계획 수립 (예: 암 조기 발견)
- 자동차: 자율 주행 차량
- 엔터테인먼트: 넷플릭스 추천 시스템
- 금융: 사기 탐지 및 리스크 관리
- 고객 서비스: 챗봇 (예: 고객 상담)
4. 학습 퀴즈 및 실습
퀴즈
- AI의 정의를 간단히 설명해 보세요.
- 머신러닝과 딥러닝의 차이점은 무엇인가요?
- AI가 사용되는 세 가지 사례를 작성해 보세요.
실습
- 인터넷에서 AI 활용 사례를 하나 찾아 요약해보세요.
- 사례: ________
- 요약: ________
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