본문 바로가기

전체 글

 (43)
AI 번역기의 원리와 한계 : 구글 번역 vs 딥엘 비교 AI 번역 기술은 신경망 번역(NMT)을 활용하여 점점 더 정교해지고 있습니다. 구글 번역과 딥엘(DeepL)의 개발 배경과 원리, 각각의 장단점과 한계를 비교하고, AI 번역 기술의 미래 전망을 살펴봅니다. 신경망 번역의 작동 방식 신경망 번역(NMT, Neural Machine Translation )은 인공신경망과 딥러닝을 활용하여 문맥을 이해하고 자연스러운 번역을 생성하는 기술입니다. 기존의 규칙 기반 및 통계 기반 번역보다 정확도가 높으며, 트랜스포머 모델과 어텐션 메커니즘을 적용해 번역 품질을 지속적으로 향상시키고 있습니다. ① 기계 번역의 발전 과정기계 번역은 크게 세 가지 방식으로 발전해 왔습니다.규칙 기반 번역(RBMT, Rule-Based Machine Translation) : 초창기..
오픈소스 AI 프로젝트 : 누구나 활용 가능한 AI 기술 오픈소스 AI 프로젝트는 인공지능 기술을 누구나 활용할 수 있도록 합니다. TensorFlow, PyTorch, Hugging Face 같은 주요 라이브러리를 소개하고, 오픈소스 AI 커뮤니티와 협업 사례, 그리고 장점과 리스크까지 심층적으로 살펴봅니다. 오픈 소스 AI란? 인공지능(AI) 기술은 이제 특정 대기업이나 연구소의 전유물이 아닙니다. 전 세계 개발자들이 함께 연구하고 발전시키는 오픈소스 AI 프로젝트 덕분에, 누구나 AI 모델을 자유롭게 활용하고 연구할 수 있는 환경이 조성되었습니다. 오픈소스 AI란 소스 코드가 공개된 인공지능 소프트웨어 및 프레임워크를 의미합니다. 덕분에 AI 모델을 개발하거나 활용하고자 하는 누구나 자유롭게 접근할 수 있으며, 기존의 연구 성과를 바탕으로 더욱 발전된 A..
AI 윤리와 편향성 문제 : 공정한 AI 개발을 위한 과제 AI 윤리와 편향성 문제는 공정한 기술 개발의 핵심 과제입니다. AI 알고리즘의 편향 사례와 윤리적이지 않은 AI 활용 사례를 분석하고, 국제적 논의 및 기업과 정부의 역할을 살펴봅니다. AI 알고리즘의 편향성 사례 인공지능(AI)은 인간의 의사결정을 보조하고 다양한 산업에서 활용되며 편리한 기술로 자리 잡고 있습니다. 하지만 AI가 학습하는 데이터가 편향적이거나 알고리즘 설계 과정에서 특정 그룹에 유리하거나 불리한 요소가 포함될 경우, AI 시스템은 심각한 사회적 문제를 초래할 수 있습니다. 대표적인 사례로, 한 글로벌 IT 기업이 채용 AI를 도입했다가 문제가 발생한 사례가 있습니다. 이 AI는 과거 데이터를 학습하면서 남성 지원자를 더 선호하는 경향을 보였습니다. 그 이유는 과거 채용 이력이 남성 ..
AI 와 사이버 보안 : 위협 탐지 및 방어 전략 AI 기술이 사이버 보안에 미치는 영향과 최신 위협 탐지 및 방어 전략을 살펴봅니다. AI 기반 해킹 사례부터 머신러닝을 활용한 악성코드 탐지, 윤리적 해킹의 미래까지 자세히 살펴보겠습니다.최근 몇 년 사이 AI(인공지능) 기술이 급격히 발전하면서, 사이버 보안에서도 AI의 역할이 커지고 있습니다. AI는 네트워크 보안을 강화하고 악성코드를 탐지하는 데 사용될 뿐만 아니라, 해커들이 공격을 자동화하고 더욱 정교한 해킹을 시도하는 데에도 악용되고 있습니다. AI 기반의 위협 탐지 및 방어 전략을 이해하는 것은 기업과 개인이 안전한 디지털 환경을 구축하는 데 필수적입니다 AI 기반 해킹 기법 및 사례 AI가 사이버 보안에 기여하는 한편, 해커들도 AI를 악용하여 더욱 정교한 공격을 시도하고 있습니다.대표적인..
AI와 로보틱스 : 인간형 로봇 개발 현황 AI와 로보틱스 기술 발전 속 인간형 로봇 개발 현황, 기술적 한계와 가능성, 사회와의 공존 방안을 살펴봅니다. 로보틱스의 발전 AI 기술의 발전은 로보틱스 분야에도 큰 영향을 주고 있습니다. 테슬라 옵티머스와 보스턴 다이내믹스 아틀라스의 주요 비교 내용은 아래와 같습니다.항목테슬라 옵티머스보스턴 다이내믹 아틀라스주 활용 분야공장, 물류, 가정재난 구조, 군사, 물류기술 기반테슬라 자율주행 AI고급 운동제어 알고리즘특징인간과 유사한 크기와 형태뛰어난 운동 능력과 균형개발 목표반복적이고 위험한 작업 대체복잡한 환경에서 다양한 작업 수행 ① 테슬라의 옵티머스2021년 테슬라 AI 데이에서 공개되어 인간형 로봇 개발의 새로운 지평을 열었다는 평가를 받는 옵티머스는 사람과 유사한 형태와 크기를 가지고 있으며, ..
AI와 금융 : 주식 시장 예측과 자동화 트레이딩 AI가 주식 시장 예측과 자동화 트레이딩에 어떻게 활용되는지, 금융 AI 스타트업 사례와 장단점을 살펴봅니다. 금융 시장의 변화 AI 기술의 발전은 금융 시장의 전통적인 투자 방식을 빠르게 변화시키고 있습니다. 자연어 처리(NLP) 기술은 금융 보고서, 뉴스, 소셜미디어 데이터를 실시간으로 분석해 투자에 필요한 정보를 제공합니다. 또한 딥러닝 모델은 복잡한 시장 패턴을 학습하고, 알고리즘 트레이딩 시스템은 더 낮은 비용으로 더 높은 빈도의 거래를 가능하게 합니다. 금융 기관들은 AI 기반 리스크 관리, 사기 탐지, 포트폴리오 최적화를 통해 효율성을 높이고 있으며, 개인 투자자들도 AI 툴을 활용해 보다 정교한 투자 전략을 세울 수 있게 되었습니다. 앞으로 AI와 금융의 융합은 더욱 가속화될 것이며, 금융..
AI가 창작한 예술 : 그림, 음악, 글쓰기의 미래 AI가 창작한 예술이 우리의 일상에 스며들고 있습니다. AI 화가, 음악, 글쓰기의 미래와 윤리적 쟁점을 알아봅니다. AI가 예술을 창작하는 기술AI는 GAN(생성적 적대 신경망)으로 그림을 생성하고, RNN(순환 신경망)과 Transformer 모델로 음악을 작곡하며, GPT와 같은 대형 언어 모델로 글을 작성합니다. ① 그림그림을 생성하는 과정은 주로 '생성적 적대 신경망(GAN)'이라는 기술을 사용합니다. GAN은 ② 음악RNN(순환 신경망)은 이전 단계의 출력이 다음 단계의 입력으로 연결되어 시간적 연속성을 학습하며, Transformer는 주의(attention) 메커니즘으로 음악의 다양한 패턴과 구조를 분석해 멜로디, 화음, 리듬을 생성합니다. OpenAI의 Jukebox는 가상 악보를 학습해..
AI 강화 학습 개념과 실제 적용 사례 강화학습은 (Reinforcement Learning) 인공지능(AI)의 핵심 기술로, AlphaGo부터 금융 거래까지 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 강화학습의 개념, 실제 적용 사례, 그리고 한계와 도전 과제를 살펴봅니다. 강화학습이란 무엇인가? 강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능의 한 분야로, 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하며 주어진 보상(Reward)을 최대화하도록 학습하는 방법입니다. 이는 인간이 시행착오를 통해 배우는 과정과 유사합니다. 예를 들어, 아이가 자전거를 배울 때 처음에는 넘어지지만, 넘어지지 않으려는 보상을 얻기 위해 반복 연습을 합니다. 마찬가지로 강화학습의 에이전트는 환경에서 다양한 행동(Action)을 시..

티스토리툴바