AI(인공지능)31 AI 질병 진단 (의료 데이터, 진단 정확도, 의사 대체) 솔직히 저는 "AI가 의사를 대체할 것"이라는 말을 처음 들었을 때 그냥 과장된 미래 이야기로 흘려들었습니다. 그런데 실제로 관련 연구들을 찾아보고 나서 생각이 완전히 바뀌었습니다. 특정 영상 판독 분야에서는 AI의 진단 정확도가 이미 전문의를 넘어선 임상 결과가 나오고 있고, 이 속도라면 의료 현장의 풍경이 생각보다 훨씬 빨리 달라질 수 있겠다는 걸 실감했습니다.목차AI는 어떻게 의료 데이터를 읽어내는가진단 정확도, 실제로 의사를 넘어섰는가그래서 의사라는 직업, 어떻게 될 것인가자주하는 질문결론AI는 어떻게 의료 데이터를 읽어내는가제가 처음에 가장 궁금했던 건 "AI가 도대체 뭘 보고 진단을 내리는가"였습니다. 인간 의사가 청진기를 귀에 꽂고 환자의 눈을 보며 판단하는 것과 달리, AI는 디지털화된 데.. 2026. 8. 6. 퍼셉트론 완전 정복 (인공 뉴런, 가중치, 다층 퍼셉트론) 1958년, 프랑크 로젠블랫(Frank Rosenblatt)이 단 하나의 인공 뉴런 모델을 발표했을 때 아무도 이게 오늘날 GPT와 자율주행의 씨앗이 될 거라 몰랐습니다. 저도 처음 인공지능을 공부하면서 '퍼셉트론'이라는 단어를 마주쳤을 때 솔직히 그냥 옛날 이론 아닌가 싶었는데, 파고들수록 이게 딥러닝 전체를 관통하는 핵심 구조라는 걸 알게 됐습니다. 목차인공지능은 어떻게 세상을 감지하는가 — 환경 인식과 인공 뉴런단층의 한계와 다층 퍼셉트론으로의 진화 — 딥러닝의 탄생단층 vs 다층 — 무엇이 달라지는가자주 하는 질문 (FAQ)결론인공지능은 어떻게 세상을 감지하는가 — 환경 인식과 인공 뉴런인공지능이 주변을 '본다'는 게 어떤 의미인지 생각해보신 적 있으신가요? 사람은 눈으로 빛을 받아들이고 뇌가 해.. 2026. 8. 5. 제미나이 활용법 (배경, 핵심기능, 실전적용) 솔직히 저는 제미나이(Gemini)를 꽤 오래 그냥 검색창처럼만 썼습니다. 뭔가 물어보고 답 받고, 그게 전부인 줄 알았거든요. 그러다 어느 날 캔버스 기능 하나를 건드렸는데, 그 순간부터 "이게 단순한 챗봇이 아니었구나" 싶어서 제대로 파고들기 시작했습니다. 오늘은 그 과정에서 발견한 것들, 그리고 실제로 써보니 생각과 달랐던 부분들을 솔직하게 정리해 보겠습니다. 목차검색창으로만 쓰던 제미나이, 그 안에 뭐가 숨어 있었나실제로 써보니 GPT 유료 기능과 다른 점이 있었다직장인·부업러 입장에서 실전으로 적용해본 결과자주하는 질문결론 검색창으로만 쓰던 제미나이, 그 안에 뭐가 숨어 있었나제미나이를 처음 접한 많은 분들이 "GPT랑 비슷하네" 하고 넘기는 경우가 많습니다. 저도 그랬어요. 그냥 질문하고 답변.. 2026. 8. 4. 인공 신경망 (딥러닝, 환경 인식, 강화학습) 컴퓨터가 고양이 사진을 보고 "이게 고양이야"라고 알아챌 수 있는 건, 누군가 "귀가 뾰족하면 고양이"라고 규칙을 써넣어서가 아닙니다. 처음 이 사실을 제대로 이해했을 때, 솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 직접 관련 논문을 찾아보고, 간단한 실습 코드를 돌려보고 나서야 "아, 이게 그냥 통계 덩어리가 아니구나" 싶었거든요. 인공 신경망이 세상을 인식하고 행동을 결정하는 방식, 생각보다 훨씬 정교합니다.목차인공 신경망과 딥러닝 — AI가 세상을 '배우는' 방식환경 인식부터 강화학습까지 — AI가 판단하고 행동하는 과정인공 신경망과 환경 인식에 대해 자주 하는 질문 (FAQ)결론: 인간과 협력하는 인공지능의 미래인공 신경망과 딥러닝 — AI가 세상을 '배우는' 방식인간의 뇌에는 약 860억 개의 뉴런이 있고.. 2026. 8. 3. AI 윤리 이슈 (알고리즘 편향, 프라이버시, 저작권) 요즘 AI 도구를 쓰다 보면 문득 불편한 질문이 머릿속에 떠오를 때가 있습니다. '이 모델은 내 데이터를 어디까지 쓰는 걸까?' 저도 생성형 AI로 이미지를 만들다가 특정 작가의 화풍이 그대로 나오는 걸 보고 멈칫했던 적이 있습니다. 알고리즘 편향, 프라이버시 침해, 저작권 분쟁 — 이 세 가지는 AI 기술이 편리해질수록 더 선명하게 드러나는 문제입니다. 각각 어떤 상황에서 벌어지는지, 실제 사례와 함께 정리했습니다. 목차AI가 차별을 '학습'한다는 게 무슨 뜻일까 — 알고리즘 편향내 얼굴이 데이터가 되는 순간 — 프라이버시 침해AI가 작가의 화풍을 '공짜로' 쓴다면 — 저작권 분쟁인공지능 인식 기술과 윤리에 대해 자주 하는 질문 (FAQ)결론: 인간과 기술이 공존하는 안전한 미래를 위하여AI가 차별을 .. 2026. 8. 1. 사람이 쓰는 언어(자연어)를 AI가 어떻게 해석할까? (NLP, 트랜스포머, 형태소 분석) 솔직히 저는 처음에 AI 챗봇이 그냥 키워드 매칭으로 답변을 뱉어내는 기계라고 생각했습니다. "오늘 날씨 어때?"라고 치면 '날씨'라는 단어를 찾아서 날씨 API를 호출하는 식이라고요. 그런데 직접 LLM 기반 서비스를 이것저것 써보면서 그 생각이 완전히 틀렸다는 걸 깨달았습니다. 자연어 처리(NLP)가 실제로 어떻게 작동하는지 알고 나서야, 제가 얼마나 단순하게 봤는지 부끄러워졌습니다.목차NLP의 첫 관문, 텍스트 정제와 형태소 분석트랜스포머 알고리즘이 문맥을 읽는 방식, 직접 써보니인공지능 자연어 처리에 대해 자주 하는 질문(FAQ)결론: 인간과 인공지능이 소통하는 미래NLP의 첫 관문, 텍스트 정제와 형태소 분석인공지능이 인간의 말을 이해하는 과정은 생각보다 훨씬 지저분한 데서 시작됩니다. 원시 텍.. 2026. 7. 31. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음
