이제는 일상용어가 되어버린 AI, 그리고 지난번에 언급했던 딥러닝 외에 머신러닝까지... 알고 보면 서로 다른 개념인데요,오늘은 이 세 가지를 실생활 사례는 물론 산업별 사례와 함께 쉽게 이해할 수 있는 비교 가이드를 소개하겠습니다. AI·머신러닝·딥러닝의 기본 개념1. AI (Artificial Intelligence)❇️ 뜻 : 인간처럼 학습하고 추론하며 이를 통해 문제를 해결하려는 기술 전반❇️ 사례 : 🟢금융기관 상담 챗봇 : 단순문의 상담 🟢 음성비서 : 빅스비, 시리 등 일정관리, 검색지원 🟢 자율주행차 : 도로상황을 예측한 후 운전2. 머신러닝 (Machine Learning)❇️ 뜻 : 인공지능을 구현하는 방법 중의 하나로, 데이터를 학습해 스스로 규칙을 찾아내는 기술❇️ 사례 ..
AI 기본기 완전정복
2025. 8. 25. 09:51
반응형
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- AI반도체
- 네이버 현대차 협업
- AI윤리란
- GPT-5.1 활용사례
- 블랙웰 리스크
- 데이터센터 관련주
- 온디바이스 AI 리스크
- 파운데이션모델 다른점
- 코딩ai
- HBM4메모리
- 생성형AI 저작권
- 파운데이션모델 구조
- 온디바이스 AI란
- 블랙웰 영향
- GPT-5.1 출시
- 플라잉뷰 3D
- 파운데이션모델이란
- AI데이터센터
- 온디바이스 AI 장점
- AI생성물 저작권
- 파운데이션모델 미래
- AI윤리적 문제
- AI윤리 사례
- HBF기술
- GPT-5.1 장점
- HBM 한계
- 블랙웰 기술 특징
- 네이버지도AI
- GPT-5.1 달라진점
- CXL메모리
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ||||||
| 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
| 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
| 30 |
글 보관함