AI 용어 간단 정리 - AI 용어 사전

 

 

AI 윤리(AI Ethics): 

A1 기술 발전으 로 발생하는 윤리적 문제들을 다루는 분 야로, 편향성, 개인정보 보호, 책임성 등을 포함합니다.

Al API(Application Program ming Interface) : 

AP|는 소프트웨어 간에 기능과 데이터를 공유하는 규칙을 의미합니다. AI API는 인공지능 기능을 제공하는 API입니다.

CNN(Convolutional Neural Networks) : 

이미지 데이터에서 특징 을 추출하는 데 뛰어난 성능을 보이는 딥러닝 모델로, 이미지 인식과 컴퓨터 비전 에서 널리 사용됩니다.

오픈AI(OpenAI):

AI를 개발하는 회사로서 최초의 LLM인 GPT를 발표해서 LLM 기술을 선도하고 있으며, 이를 활용한 챗GPT서비스를 만들어서 세상에 큰 변화를 이끌어내고 있습니다.

GPT(Generative Pre-trained Transformer): 

오픈A|에서 만든 트랜스포머 아키텍처 기반의 대규모 언어 모델로, 인간과 유사한 수준의 언어 처리 및 생성 능력을 보여줍니다.

GPT-3 :

1750억 개 파라미터를 가진 GPT 모델의 최신 버전으로, 다양한 언어 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. GPT-40: GPT-3의 후속 모델로, 더 많은 파라미터와 향상된 성능을 자랑하는 대규모 언어 모델입니다.

GPT-4-0 미니(GPT-4-o Mini) : 

GPT-4 모델의 축소 버전으로, 효율성과 속도를 고려하여 더 적은 자원으로 동작하도록 최적화된 모델입니다. 대규모 모델의 기능을 유지하면서도 경량화된 형태로 제공되어 다양한 애플리케이션에 사용될 수 있습니다.

GPU(Graphics Processing Unit) : 

병렬 연산에 특화된 컴퓨터 그래픽 처 리 장치로, Al와 머신러닝 모델의 학습에 널리 사용됩니다.

LLaMA(Large Language Model Meta Al) : 

메타에서 공개한 대규모 언어 모델로, 프라이빗 LLM을 만드는 기술적 기반을 제공합니다. 라마라고 읽습니다.

LLM(Large Language Model) :

방대한 텍스트 데이터를 학습하여 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있는 AI 모델입니다. 우리말로 대규모 언어 모델이라고 합니다.

MS 코파일럿(Microsoft Copilot) : 

마이크로소프트의 다양한 소프트웨어 및 서비스에 통합된 A1 기반의 보조 도구로, 작업을자동화하고 사용자에게 실시간으로 스마트한 제안과 피드백을 제공 합니다. 예를 들어 Microsoft 365의 코파일럿은 문서 작성, 데이터 분석, 이메일 작성 등에서 효율성을 높이고 생산성을 향상시키는 데 도움을 줍니다.

Narrow Al : 

특정 분야나 작업에 특 화된 A로, 일반 AI와 달리 특정 영역에서만 뛰어난 성능을 발휘합니다.

OCR(Optical Character Recognition) : 

이미지에서 문자 정보를 추출하는 기술로, 문서 스캔이나 자동화된 데이터 입력 작업에서 널리 사용됩니다.

 

RAG(Retrieval-Augmented Generation):

정보 검색과 텍스트 생성을 결합한 모델로, 필요할 때 정보를 검색하여 생성하는 방식으로 작동합니다.

ResNet(Residual Network):

매우 깊은 신경망에서도 학습이 가능하도록 설계된 딥러닝 모델로, 이미지 인식에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

 

RNN(Recurrent Neural Net works) :

순환 신경망으로, 시간 순서가 중요한 데이터(예:시계열 데이터)를 처리하는 데 사용되는 딥러닝 모델입니다.

강화학습(Reinforcement Learning): 

에이전트가 환경과 상호작용하면서 보상을 극대화하는 방법을 학습하는 머신러닝 기법입니다.

깃허브 코파일럿(GitHub Copilot) : 

깃허브와 오픈시가 협력하여 개발한 A| 코드 작성 보조 도구로, 자동으로 코드 스니펫을 추천하고, 맥락에 맞는 제안을 제공하여 개발자의 작업을 효율적으로 돕습니다.

데이터 엔지니어링(Data Engineering) :

데이터를 수집, 저장, 처리하는 기술적 과정을 포함하며, AI 모델의 성능을 좌우하는 중요한 요소입니다.

딥러닝(Deep Learning) :

인공 신경망을 이용한 머신러닝의 한 분야로, 복잡한 패턴 인식과 높은 성능을 달성할 수 있습니다.

랭체인(LangChain): 

랭체인은 LLM AP|를 쉽게 활용하도록 해주는 프레임워크입니다. 이를 통해 사용자는 다양한 LLM과 여러 오픈소스들을 결합하여 복잡한 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.

머신러닝(Machine Learning):

데이터를 이용해 모델을 학습시키고, 이를 바탕으로 예측이나 분류 작업을 수행하는 AI 기술입니다. 

 

멀티모달(Multi-modal) : 

텍스트, 이미지, 오디오 등 서로 다른 종류의 데이터를 동시에 처리하는 AI 기술을 의미합니다.

모델 : 

A1를 위해서 학습된 결과물로서 문제에 답을 하는 곧 추론을 하는데 사용합니다.

 

구글 비전 AI(Vision AIl) : 

구글에서 제공하는 AI 서비스로, 이미지 분류, 객체 탐지, OCR 등 다양한 컴퓨터 비전 기능을 제공합니다.

비지도 학습(Unsupervised Learning): 

데이터에 정답이 제공되지 않은 상태에서, 데이터의 패턴이나 구조를 찾아내는 머신러닝 방법입니다. 

 

스테이블 디퓨전(Stable Diffusion): 

텍스트 입력과 연관된 이미지를 생성해내는 AI 모델로, 텍스트와 이미지 데이터를 결합하여 새로운 결과물을 창출합니다.

애저 코그니티브 서비스(Azure Cognitive Services) : 

마이크로소프 트에서 제공하는 AI 서비스로, 음성 인식, 언어 이해, 번역 등 다양한 A1 기능을 AP 형태로 제공합니다.

오토파일럿(Autopilot) : 

오토파일럿은 차량이나 항공기에서 자동으로 주 행이나 비행을 지원하는 시스템을 의미합니다. 이 시스템은 센서와 알고리즘을 활용하여 운전자 개입 없이도 주행, 경로 변경, 안전 유지 등의 작업을 자동으로 수행합니다.

인공지능(Artificial Intelligence) :

인공지능은 컴퓨터가 인간처럼 학습하고 추론하며 문제를 해결할 수 있도록 하는 기술을 의미합니다. 이를 통해 컴퓨터는 데이터를 분석하고 스스로 결정을 내릴 수 있게 됩니다.

제미나이(Gemini) : 

구글이 개발한 트랜스포머 기반의 대규모 언어 모델로 문장의 전후 맥락을 이해하여 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

정확도(Accuracy): 

머신러닝 모델이 얼마나 정확하게 예측 또는 분류하는지를 나타내는 지표입니다.

지도학습(Supervised Learning) :

데이터와 정답을 주고 모델을 학습시키는 방법으로, 머신러닝의 기본적인 학습 방식입니다.

챗GPT :

오픈A에서 GPT 기술을 활용한 서비스로써, 자연어 질문에 응답하고 정보를 제공하며, 창의적인 작업을 지원하는 서비스로서 다양한 분야에 활 용되고 있습니다.

코파일럿(Copilot):

코파일럿은 AlI 기반의 보조 도구로, 사용자가 작업을 더 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는 기능을 제공합니다. 예를 들어 코드 작성, 문서 편집, 데이터 분석 등 다양한 작업에서 실시간으로 제안과 피드백을 제공하여 생산성을 높이는 데 기여합니다.

 

클로드(Claude):

앤트로픽에서 개발한 대화형 AI로, 윤리적 가치를 중요