제10장. 인공지능은 어디에 있으며, 어디로 향하는가
이전 장에서는 인공지능(Artificial Intelligence)이 이제 더 이상 하나의 뛰어난 모델에 머무르지 않고, 다양한 도구와 기능들이 서로 협력하는 복합적인 구조로 발전하고 있다는 이야기를 함께 살펴보았습니다. 이제는 조금 더 넓게 바라볼 차례입니다. 이렇게 ...
김태훈
최근 기사
제9장. 인공지능의 내일을 상상하며
우리는 한때 인공지능(Artificial Intelligence)을 단순히 ‘기계가 똑똑해지는 기술’이라고 생각했습니다. 체스를 잘 두는 컴퓨터가 등장하거나, 사진에서 사람의 얼굴을 알아보거나, 우리가 하는 말을 이해하는 기계가 나타날 때마다 사람 ...
제8장. 순서를 이해하는 새로운 방법: 어텐션과 트랜스포머
언어를 다루는 인공지능(AI)은 문장에서 단어들이 어떤 순서로 나오는지를 잘 이해할 수 있어야 합니다. 예를 들어, “나는 밥을 먹었다”와 “밥을 나는 먹었다”는 단어 순서는 다르지만 의미는 거의 같다고 느껴집니다.하지만 ...
제7장. 복잡한 데이터 속 숨은 구조를 찾아서: 매니폴드 학습
우리는 가끔 인공지능이 사진 속의 고양이를 알아보거나, 사람의 목소리를 듣고 무슨 뜻인지 이해하거나, 마치 사람이 쓴 것처럼 자연스러운 문장을 만드는 모습을 보면서 깜짝 놀라곤 합니다.인공지능이 사람처럼 이런 일들을 해낼 수 있다는 건 정말 신기한 일이죠. 그런데 ...
제6장. 모델을 작게, 빠르게, 똑똑하게: 압축과 비용 최적화의 기술
최근의 인공지능 기술은 정말 놀라울 정도로 발전했습니다. 이제 인공지능은 사람의 말을 이해하고, 멋진 그림을 그리며, 심지어 스스로 글을 쓰는 일까지 할 수 있게 되었죠. 하지만 이렇게 뛰어난 능력을 가진 인공지능일수록 더 많은 전기와 더 큰 저장 공간을 필요로 합니다 ...
제5장. 모델을 키우는 방법: 스케일링의 기술과 전략
딥러닝에서 말하는 스케일링(scaling)이란, 인공지능 모델의 크기와 복잡성을 조절해서 성능을 높이는 과정을 뜻합니다. 쉽게 말하면, 인공지능이 더 똑똑하게 문제를 해결할 수 있도록 모델의 크기를 키우거나 더 복잡하게 만들어가는 방법입니다. 하지만 스케일링이란 단지 ...
제4장. 인공지능, 어디서 시작되어 어디까지 왔는가
지금까지 인공지능이 배우고 발전하는 세 가지 주요 방식을 살펴보았습니다. 첫 번째는 정답을 미리 알려주고 학습하는 지도학습(Supervised Learning), 두 번째는 정답 없이 데이터 속에서 스스로 규칙을 찾아내는 비지도학습(Unsupervised Learnin ...
제3장. 인공신경망이라는 새로운 사고 방식
우리가 요즘 뉴스나 인터넷에서 자주 듣는 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 기술들은 모두 특별한 한 가지 구조에서 시작되었습니다. 그 구조의 이름은 바로 인공신경망(Artificial Neural Network), 줄여서 ANN이라고 부릅니다 ...
제2장. 인공지능은 어떻게 배우는가: 최적화의 원리
1장에서는 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)이 데이터를 보고 스스로 배우는 기술이라고 설명했습니다. 여기서 궁금한 점이 하나 생깁니다. 컴퓨터는 어떻게 ′배운다′고 할 수 있을까요? 사람처럼 뇌에 기억을 저장하는 것도 아니고, ...
제1장. 머신러닝과 딥러닝, 그 기본 개념들
오늘날 인공지능이라는 단어는 더 이상 낯설지 않습니다. 스마트폰의 얼굴 인식 기능, 이메일의 스팸 필터, 유튜브에서 사용자의 취향을 알아서 추천해주는 영상 목록에 이르기까지, 우리는 이미 일상 속에서 인공지능과 함께 살아가고 있습니다. 그런데 이 인공지능이 도대체 어떻 ...