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딥러닝? 머신러닝? 헷갈리는 AI 알고리즘 차이점 완벽 정리! 인공지능(AI), 머신러닝, 딥러닝이라는 단어는 자주 듣지만, 정확한 차이를 이해하기 어려울 때가 많아요. 많은 사람들이 "AI = 머신러닝 = 딥러닝"이라고 생각하지만, 사실 이들은 각각 다른 개념이랍니다. AI는 더 넓은 개념이고, 머신러닝과 딥러닝은 AI의 한 갈래예요. 이 글에서는 AI, 머신러닝, 딥러닝의 개념을 명확히 정리하고, 각각의 차이점을 비교해 볼게요. 또한, 실생활에서 어떻게 활용되는지도 살펴보면서 여러분이 쉽게 이해할 수 있도록 도와드릴게요! 🚀 AI, 머신러닝, 딥러닝의 기본 개념AI(인공지능)는 기계가 인간처럼 사고하고 학습할 수 있도록 만드는 기술이에요. AI는 머신러닝과 딥러닝을 포함하는 더 큰 개념으로, 간단한 규칙 기반 시스템부터 복잡한 신경망까지 모두 포함한답니다. 머.. 2025. 2. 2.
인공지능 알고리즘, 어디까지 발전했을까? 최신 트렌드 분석 📋 목차인공지능 알고리즘의 발전 과정딥러닝과 신경망 기술생성형 AI의 혁신AI 윤리와 규제양자 컴퓨팅과 AI미래 AI 기술 전망FAQ인공지능(AI)은 빠르게 발전하면서 다양한 산업과 일상생활에 영향을 미치고 있어요. 초기 규칙 기반 알고리즘에서 시작해, 현재는 딥러닝과 생성형 AI 같은 첨단 기술이 등장하면서 더욱 정교해지고 있답니다. 특히 최근 몇 년간 AI는 언어 모델, 이미지 생성, 자율주행, 의료 분석 등 다양한 분야에서 획기적인 변화를 만들어가고 있어요. OpenAI의 GPT-4, 구글의 Gemini, 그리고 메타의 Llama 같은 모델들이 대표적인 예시죠. AI가 어디까지 발전할 수 있을까요? 앞으로의 기술 트렌드와 함께 AI의 미래를 자세히 분석해볼게요. 인공지능 알고리즘의 발전 과정AI의.. 2025. 2. 2.
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