AI 초보자를 위한 필수 용어 정리 ; AI 이제는 알아야 할 필수 개념

 AI 초보자를 위한 필수 용어 정리 ; AI 이제는 알아야 할 필수 개념

인공지능(AI)은 스마트폰 음성 비서, 자동 번역, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활약하고 있습니다. 하지만 AI 관련 용어는 어렵게 느껴질 수 있습니다. 그래서 오늘은 AI 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 필수 개념을 정리했습니다. AI 용어가 한층 더 친숙해질 거예요.
 
 

 
 

1. 프롬프트(Prompt)란?

프롬프트는 AI에게 주는 명령어 또는 질문을 의미합니다. 쉽게 말하면, “AI에게 이렇게 해줘!“라고 요청하는 문장입니다.
 
예시
ChatGPT에 입력하는 문장: 
• “비 오는 날 들으면 좋은 노래 추천해줘.”
• “오늘 뉴스 헤드라인 3개만 알려줘.”
 AI 그림 생성 도구에서: 
• “빈티지 스타일의 카페 풍경을 그려줘.”
• “고전 명화 스타일로 우주 비행사를 그려줘.”
 
프롬프트가 중요한 이유는, 어떤 프롬프트를 입력하느냐에 따라 AI의 응답이 달라지기 때문입니다.
 

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2. AI 모델(Model)이란?

AI 모델은 AI가 학습한 내용을 바탕으로 답변을 생성하는 프로그램입니다. 쉽게 말하면, “AI의 두뇌” 같은 역할을 합니다.
 
예시
 
• 챗봇 모델(ChatGPT) → 사용자의 질문에 답변 생성
• 이미지 생성 모델(DALL·E) → 텍스트를 입력하면 그림을 생성
• 음성 합성 모델 → 입력된 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환
 
AI 모델이 중요한 이유는, AI 모델이 얼마나 똑똑한지에 따라 AI의 성능이 결정되기 때문입니다.
 

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3. 머신러닝(Machine Learning, ML)이란?

머신러닝은 AI가 데이터를 보고 스스로 학습하는 기술입니다. 쉽게 말하면, “AI가 경험을 쌓으며 점점 똑똑해지는 과정”입니다.
 
예시
• 음성 비서(Alexa, Google Assistant) → 사용자의 음성을 학습해 더 정확하게 인식
• 온라인 쇼핑 추천 시스템 → 사용자가 자주 보는 상품을 분석해 맞춤형 추천 제공
• 스팸 메일 필터 → 스팸 메일 패턴을 학습하여 자동으로 차단
 
머신러닝 덕분에 AI는 점점 더 정확한 판단을 할 수 있습니다.
 

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4. 딥러닝(Deep Learning, DL)이란?

딥러닝은 신경망을 이용하여 AI가 학습하는 방법입니다. 쉽게 말하면, “AI가 더 깊이 생각하고 복잡한 문제를 해결하는 기술”입니다.
 
예시
• 자율주행 자동차 → 도로 표지판, 보행자, 차량을 인식해 안전한 주행 가능
• 의료 영상 분석 AI → CT나 MRI 영상을 분석하여 질병을 조기에 발견
• 음성 합성 기술 → 유명인의 목소리를 학습해 자연스럽게 재현
 
딥러닝은 머신러닝보다 더 정교한 패턴을 학습할 수 있어, AI의 성능을 크게 향상시킵니다.
 
 
 

 
 
 

5. 신경망(Neural Network)이란?

신경망은 인간의 뇌를 모방한 AI 학습 구조입니다. 쉽게 말하면, “AI의 뇌세포 같은 역할을 하는 구조”입니다.
 
예시
• 자연어 번역 AI → 여러 언어의 문장을 비교하며 학습해 번역 품질 향상 •
얼굴 인식 시스템 → 사람의 얼굴 특징을 분석해 신원을 확인
• 손글씨 인식 AI → 필기된 숫자나 문자를 인식해 디지털 텍스트로 변환
 
신경망 기술 덕분에 AI는 사람처럼 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
 

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6. 자연어 처리(NLP)란?

자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 AI가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술입니다. 쉽게 말하면, “AI가 사람 말을 알아듣고 대답하는 능력”입니다.
 
예시
• 스마트폰 음성 비서 → 사용자의 음성 명령을 이해하고 실행
• AI 채팅 상담원 → 고객의 질문을 이해하고 적절한 답변 제공
• 문서 요약 AI → 긴 문서를 짧은 요약본으로 자동 변환
 
자연어 처리 덕분에 AI는 사람과 더욱 자연스럽게 소통할 수 있습니다.
 

 
 

7. 생성형 AI(Generative AI)란?

생성형 AI는 새로운 텍스트, 이미지, 음악 등을 만들어내는 AI 기술입니다. 쉽게 말하면, “AI가 직접 글을 쓰거나 그림을 그릴 수 있는 능력”입니다.
 
예시
• 소설 생성 AI → 몇 가지 키워드를 입력하면 AI가 스토리를 자동으로 생성
• AI 작곡 프로그램 → 특정 분위기에 맞는 음악을 만들어냄
• AI 코딩 도우미 → 사용자의 요구에 맞춰 자동으로 코드를 작성
 
생성형 AI는 단순한 정보 제공을 넘어, 새로운 콘텐츠를 직접 만들어낼 수 있습니다.
 
 

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8. 데이터셋(Dataset)이란?

데이터셋은 AI가 학습하는 데 사용하는 데이터 모음입니다. 쉽게 말하면, “AI가 공부하는 교과서”입니다.
 
예시
• 음성 인식 AI → 다양한 억양과 발음을 포함한 음성 데이터셋을 학습
• 이미지 분류 AI → 고양이와 개를 구별하기 위해 수천 장의 사진 학습
• 자연어 처리 AI → 여러 언어의 문장을 학습해 번역 성능 개선
 
좋은 데이터셋이 있어야 AI가 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.
 

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9. 알고리즘(Algorithm)이란?

AI가 데이터를 분석하고 결과를 도출하는 계산 방법입니다. 쉽게 말하면, “AI가 문제를 해결하는 공식”입니다.
 
예시
• 검색 엔진 알고리즘 → 사용자가 원하는 정보를 더 정확하게 제공
• AI 그림 스타일 변환 → 사진을 특정 화가의 그림 스타일로 변환
• 소셜미디어 피드 추천 → 사용자의 관심사를 분석해 맞춤형 콘텐츠 제공
 
효율적인 알고리즘이 있어야 AI가 더 빠르고 정확하게 문제를 해결할 수 있습니다.
 
 
오늘은 초보자로서 알아야 할 대표적인 ai 용어: 프롬프트, AI 모델, 머신러닝, 딥러닝, 신경망, 자연어 처리, 생성형 AI, 데이터셋, 알고리즘에 대해 간략하게 알아보았습니다. 전문가는 아니지만 기본적인 용어만 알아도 AI를 더 효과적으로 사용할 수 있으니 배워두면 분명 도움이 될 것입니다.