강화학습5 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. 머신러닝 작동 원리 (환경 인식, 지도 학습, 강화 학습) 스마트폰 카메라로 사진을 찍으면 피사체가 자동으로 인식되고, 내비게이션은 실시간 교통 상황을 반영해 경로를 바꿉니다. 저도 처음엔 "그냥 잘 만든 프로그램 아닐까?" 하고 넘어갔는데, 직접 머신러닝 개념을 파고들어 보니 이건 단순한 코딩 수준이 아니었습니다. 인공지능이 세상을 읽는 방식, 생각보다 훨씬 체계적입니다. 목차AI는 어떻게 주변 환경을 인식하는가머신러닝이 데이터를 학습하는 원리지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 차이머신러닝 기반 인공지능에 대해 자주 하는 질문 (FAQ)결론: 인간과 협력하는 인공지능의 미래AI는 어떻게 주변 환경을 인식하는가인공지능이 환경을 인식하는 방식을 처음 접했을 때, 솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 단순히 카메라 하나로 세상을 보는 게 아니라, 여러 종류의 센서가 .. 2026. 7. 29. AI가 세상을 배우는 법 머신러닝 강화학습 원리 알파고가 이세돌 9단을 꺾었을 때, 저는 솔직히 "운이 좋았겠지"라고 생각했습니다. 그런데 알고 보니 그 승리의 배경엔 수천만 번의 자가 대국과 보상 신호만으로 스스로 규칙을 터득한 강화학습(Reinforcement Learning)이 있었습니다. 여기서 강화학습이란 정답 데이터 없이 시행착오의 결과로 주어지는 보상만을 단서 삼아 최적의 행동 방침을 스스로 만들어가는 머신러닝 기법을 말합니다. 이 글은 그 원리를 직접 공부하고 실제 사례와 비교 검증하면서 정리한 기록입니다.목차AI의 눈과 귀, 센서 기술이 전부를 결정한다강화학습의 작동 원리, 이론과 실제는 조금 달랐습니다알파고부터 추천 알고리즘까지, 이미 일상에 들어와 있습니다보상 해킹과 지연 보상, 강화학습의 진짜 한계인공지능과 강화학습에 대해 자주 .. 2026. 7. 25. AI 환경 인식 (센서 인식, 딥러닝, 피드백 루프) 처음 자율주행 데모 영상을 봤을 때, 솔직히 저는 "저게 어떻게 가능하지?"라는 생각부터 들었습니다. 빗속에서도 보행자를 잡아내고, 좁은 골목길에서 스스로 방향을 트는 모습이 그냥 신기함 그 이상이었습니다. 알고 보니 그 뒤에는 센서 인식부터 딥러닝 분석, 그리고 실시간 피드백 루프까지 유기적으로 맞물린 구조가 있었고, 그 구조를 하나씩 파악하고 나서야 비로소 "아, 이래서 되는구나" 싶었습니다. AI가 세상을 읽는 첫 번째 관문, 센서 인식인공지능이 주변을 파악하려면 가장 먼저 외부 정보를 데이터로 받아들여야 합니다. 이 역할을 하는 것이 바로 다양한 센서들입니다. 카메라, 라이다(LiDAR), 레이더, 초음파 센서 등이 대표적입니다. 여기서 라이다(LiDAR)란 레이저를 사방으로 발사한 뒤 반사되어 .. 2026. 7. 23. 인공지능 알고리즘 (규칙기반, 머신러닝, 딥러닝) 인공지능을 두려워해야 할까요, 아니면 두려움 자체가 이미 시대착오일까요? 저는 초·중·고 학교 현장에서 인공지능을 직접 가르쳐 온 강사입니다. 불과 몇 년 전, 아직 어설픈 결과물을 보여줬을 때도 학생들은 "우와~" 하며 입을 다물지 못했습니다. 그런데 지금은 그 아이들이 매일 스마트폰으로 AI를 쓰고 있습니다. 인공지능을 막연히 두려워하기보다, 어떻게 작동하는지 알아야 제대로 쓸 수 있다고 생각합니다. 컴퓨터가 '생각'을 시작한 출발점: 규칙 기반 시스템인공지능이 처음부터 스스로 학습했던 건 아닙니다. 초기 AI의 뼈대는 규칙 기반 시스템(Rule-based Systems)이었습니다. 규칙 기반 시스템이란 "만약 A 상황이면 B를 실행하라"는 방식으로, 사람이 모든 판단 로직을 미리 컴퓨터에 심어두는 .. 2026. 7. 20. 이전 1 다음
