AI 초보자를 위한 용어 정리 20선 – 가장 쉬운 인공지능 입문
어렵게 느껴지는 AI, 용어만 알면 쉽게 시작할 수 있어요!
“AI, 어디서부터 시작해야 할지 막막하시죠?
용어만 제대로 알아도 이해의 문이 확 열립니다!
오늘은 AI 용어 20가지를 알기 쉽게 풀어드려요.
인공지능을 배우는 첫걸음, 복잡한 개념 대신 딱 필요한 핵심만! 여러분은 AI에서 어떤 단어가 가장 어렵게 느껴지시나요?
목차
AI란 무엇인가?
‘인공지능’이란 단어, 진짜 의미는?
AI, 즉 인공지능(Artificial Intelligence)은 인간의 지능을 모방하는 컴퓨터 시스템 또는 알고리즘을 의미합니다.
판단, 학습, 추론, 창작 등 ‘생각하는 것처럼 보이는’ 모든 소프트웨어와 하드웨어가 AI의 범주에 들어갑니다.
자동차 자율주행, AI 번역, 챗봇, 음성비서도 모두 인공지능 기술의 일부죠.
아직은 완벽한 ‘인간형 AI’는 없지만, 이미 우리의 일상 곳곳에서 AI가 함께 숨쉬고 있습니다.
머신러닝 vs 딥러닝 – 어떻게 다를까?
둘 다 AI, 그러나 ‘배우는 방식’이 다르다!
머신러닝(ML)은 컴퓨터가 데이터에서 스스로 ‘규칙’을 찾아내는 알고리즘입니다.
사람이 일일이 프로그래밍하지 않아도, 데이터에서 패턴을 발견해 예측하거나 분류하죠.
딥러닝(DL)은 머신러닝의 한 분야로, ‘인공 신경망(Neural Network)’을 활용해 매우 복잡한 데이터(이미지, 음성, 자연어 등)까지 처리합니다.
쉽게 말하면, 딥러닝은 머신러닝보다 ‘더 깊고, 더 복잡한’ 모델을 사용한다고 이해하면 됩니다.
AI 용어 20선 한눈에 보기
AI 공부, 여기서부터 시작!
| No | 용어 | 간단 설명 |
|---|---|---|
| 1 | AI | 인공지능, 생각/학습하는 컴퓨터 |
| 2 | ML | 머신러닝, 스스로 규칙 찾기 |
| 3 | DL | 딥러닝, 인공신경망 활용 |
| 4 | Data | 데이터, AI 학습 재료 |
| 5 | Model | 입력→출력 계산 공식 |
| 6 | Training | 데이터로 모델 학습 |
| 7 | Test | 학습 후 성능 검증 |
| 8 | Supervised | 정답(라벨) 주는 학습 |
| 9 | Unsupervised | 정답 없이 패턴 찾기 |
| 10 | Reinforcement | 보상받으며 학습 |
| 11 | Feature | 데이터 속성(컬럼) |
| 12 | Label | 정답값 |
| 13 | Neural Network | 딥러닝 핵심 구조 |
| 14 | Epoch | 학습 데이터 1회 반복 |
| 15 | Loss | 오차, 틀린 정도 |
| 16 | Optimizer | 오차 줄이는 도구 |
| 17 | Inference | 학습된 모델로 예측 |
| 18 | Overfitting | 너무 외운 나머지 실제에 약함 |
| 19 | Underfitting | 학습 부족해 실전도 약함 |
| 20 | Prompt | AI에게 주는 입력(질문) |
실생활에서 만나는 AI, 어디까지 왔을까?
내 주변의 인공지능, 이렇게 가깝다!
- 스마트폰 음성비서(Siri, Bixby, Google Assistant)
- 넷플릭스·유튜브 추천 알고리즘
- 자동 번역 서비스(구글 번역, 파파고 등)
- 자율주행차, 무인 계산대, AI 스피커(네이버 클로바)
- AI 이미지·텍스트 생성(챗GPT, DALL-E, Midjourney 등)
AI 초보자를 위한 공부 팁
AI, 이렇게 시작하면 쉽다!
- 용어/개념부터 차근차근 익히기(용어집 정독!)
- 실생활 예시/유튜브 영상으로 감각 익히기
- 무료 강의/블로그/오픈코스 추천 활용
- 직접 실습: 구글 Colab, AI 툴 써보기
AI, 초보자가 자주 묻는 질문(FAQ)
AI 공부가 처음이라면 꼭 참고!
- AI 공부, 수학을 꼭 잘해야 하나요?
기초만 알면 OK! 처음엔 논리적 흐름과 용어, 실제 예제에 집중하세요. - AI와 머신러닝, 딥러닝의 차이?
AI(인공지능) > ML(머신러닝) > DL(딥러닝) – 점점 더 ‘깊고 복잡’해집니다. - 코딩을 꼭 배워야 하나요?
꼭 그렇진 않지만, 파이썬 등 기초 언어를 알면 AI 이해가 훨씬 쉬워집니다. - 실생활에서 바로 쓸 수 있나요?
이미 음성인식, 번역, 추천 등 일상 곳곳에서 활용 중! - 입문서, 강의, 추천 사이트?
edwith, 패스트캠퍼스, 유튜브 ‘AI 입문’ 등 다양한 무료·유료 자료 활용 추천!
AI 입문, 두려움 대신 설렘으로 – 직접 해 본 후기 & 꿀팁
“처음엔 용어도 복잡하고, AI가 너무 멀게만 느껴졌어요.
그런데 한 단어, 한 예시씩 정리하다 보니 어느새 익숙해진 내 모습에 놀랐죠.
AI는 ‘지식’보다 ‘경험’이 먼저였습니다.
‘생각보다 어렵지 않구나’라는 자신감이, 제 첫 걸음의 가장 큰 선물이었어요.”
초보자용 AI 공부 꿀팁 3가지
- 모르는 용어는 표/그림으로 따로 정리하기(머릿속 시각화!)
- 하루 5분, 유튜브 AI 입문 영상 꾸준히 시청
[AI 입문 유튜브] - 실습이 부담되면, 먼저 AI 서비스(챗봇, 번역 등)부터 경험하기
AI의 세계는 처음엔 거대한 바다처럼 느껴지지만,
‘작은 배’를 타고 한 걸음씩 나아가다 보면 어느새 내 땅이 넓어집니다.
오늘 정리한 용어, 내일 써 볼 실습, 그리고 곧 만날 새로운 기술.
여러분은 지금 어떤 AI 공부 여정의 항로 위에 있나요?
AI 초보자를 위한 자주 묻는 질문(FAQ)
[구글 이미지 – 기초 AI]
[구글 이미지 – AI 직업]
[구글 이미지 – 한글/영문 AI]
‘AI를 잘 활용하는 사람’이 점점 더 많은 기회를 잡게 됩니다.
[구글 이미지 – AI의 일상]
AI 입문 – 핵심 시각 자료 & 실전 추천 링크
- AI, ML, DL 용어부터 차근차근 익히기
- 일상 속 AI 예시부터 직접 경험해보기
- 무료 강의·오픈코스·공식문서 적극 활용
- 출처: AI허브, IBM, GeeksForGeeks, Unsplash, 구글 이미지
AI 입문 용어 정리 – 당신의 첫 걸음, 새로운 도전의 시작
AI 용어만 정확히 알아도 두려움이 줄고, 공부가 훨씬 재미있어집니다.
오늘 배운 20개의 핵심 단어, 내일은 여러분의 실전 지식이 되어줄 거예요.
차근차근 성장하는 그 길에, 이 글이 작은 힘이 되었다면 별점도 부탁드립니다!
AI 초보자를 위한 인공지능 핵심 용어 20선! 가장 쉬운 개념 설명과 실전 예시, 실생활 AI 사례, 공부 팁까지 한눈에 정리
“AI를 배우는 과정은 낯선 여행 같지만, 첫걸음을 내디딜 때 비로소 내 길이 시작됩니다.
오늘 익힌 한 단어, 내일 해보는 한 번의 실습, 그리고 그 과정에서 얻는 작은 성취.
이 글을 읽은 모든 분이, 새로운 기술과 세상을 여는 주인공이 되길 응원합니다.”
(AI 용어 – 개념 흐름 다이어그램/인포그래픽)
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