ㅁ 자율 시스템 ㅇ 정의: 스스로 환경을 인식하고 의사결정을 내려 목표를 달성하는 AI 시스템. ㅇ 특징: – 외부 개입 없이 주어진 목표를 달성하기 위해 계획, 실행, 학습을 반복. – 센서, 환경 모델, 의사결정 모듈로 구성. ㅇ 적합한 경우: – 동적 환경에서 실시간 의사결정이 필요한 경우. ㅇ 시험 함정: – 단순 자동화 시스템과 혼동하기 쉬움. ㅇ
ㅁ 최신 알고리즘 1. Reinforcement Learning ㅇ 정의: 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 행동 정책을 학습하는 기계학습 방법. ㅇ 특징: – 시퀀스 의사결정 문제 해결에 적합 – 명시적인 지도 데이터 없이 보상 신호를 통해 학습 – 탐험(Exploration)과 활용(Exploitation)의 균형 필요 ㅇ 적합한 경우: – 게임 AI, 로보틱스 제어, 자율주행 등 연속적 의사결정이 필요한 분야
ㅁ AI 및 사회 ㅇ 정의: 인공지능 기술이 사회 전반에 미치는 영향과 그에 따른 윤리적, 안전성, 환경적, 경제적 고려 사항을 다루는 분야. ㅇ 특징: 기술 발전 속도가 빠르며, 법·제도·문화적 대응이 병행되어야 함. 다양한 이해관계자(정부, 기업, 시민사회)가 얽혀 있음. ㅇ 적합한 경우: AI 프로젝트 기획, 정책 수립, 사회적 영향 평가 시. ㅇ 시험 함정: 기술적 세부
ㅁ 고성능 컴퓨팅 ㅇ 정의: 대규모 연산을 빠르게 처리하기 위해 고성능 하드웨어와 병렬 처리 기술을 활용하는 컴퓨팅 방식. ㅇ 특징: 슈퍼컴퓨터, GPU 클러스터, 고속 네트워크, 대용량 메모리 등을 활용하며, 과학연산, AI 모델 학습 등에 사용. ㅇ 적합한 경우: 대규모 데이터 처리, 복잡한 시뮬레이션, 대규모 AI 학습 및 추론. ㅇ 시험 함정: 단순히 CPU 속도만 높이는
ㅁ 도구와 전략 1. AutoML ㅇ 정의: – 데이터 전처리, 특징 엔지니어링, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝 등을 자동으로 수행하는 머신러닝 자동화 기술. ㅇ 특징: – 비전문가도 모델 개발 가능, 개발 시간 단축, 다양한 알고리즘 자동 탐색. ㅇ 적합한 경우: – 빠른 프로토타이핑, 데이터 과학 인력이 부족한 조직, 반복적인 모델 개발. ㅇ 시험 함정: – AutoML은
ㅁ 미래 전망 1. AI-Powered Phones ㅇ 정의: AI 칩셋과 알고리즘이 내장되어 사용자 맞춤형 기능(음성 비서, 카메라 자동 보정, 실시간 번역 등)을 제공하는 스마트폰. ㅇ 특징: – 온디바이스 AI 처리로 개인정보 보호 강화 – 배터리 효율과 성능 최적화 – 사용자 행동 패턴 학습을 통한 맞춤형 UX 제공 ㅇ 적합한 경우: – 네트워크 연결이 제한적인 환경
ㅁ 국제 동향 1. EU AI Regulations ㅇ 정의: 유럽연합(EU)에서 제정한 인공지능 규제 법안으로, AI 시스템을 위험 기반으로 분류하고 각 등급별 규제 요건을 부과하는 법률. ㅇ 특징: – 위험 등급(금지, 고위험, 제한적 위험, 최소 위험)으로 구분 – 고위험 AI에 대해 데이터 품질, 투명성, 인적 감독, 보안 요구사항 부과 – 위반 시 매출액 대비 최대 6%의
ㅁ 개념 및 실천 ㅇ 정의: 데이터 중심 설계에서 실제 AI/데이터 모델의 성능 향상을 위해 데이터의 품질, 구조, 표현을 개선하는 전반적인 활동을 의미함. ㅇ 특징: 모델 구조 변경보다 데이터 품질, 전처리, 표현 방식 최적화를 중시함. ㅇ 적합한 경우: 데이터 수집은 충분하지만 품질이 낮거나, 다양한 소스에서 데이터가 혼합되어 있는 경우. ㅇ 시험 함정: 데이터 중심 설계는
ㅁ 기법 ㅇ 정의: ㅇ 특징: ㅇ 적합한 경우: ㅇ 시험 함정: ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시: ================================ 1. Test-time Compute ㅇ 정의: 모델 학습이 완료된 후, 추론 시점(test-time)에 더 많은 연산 자원이나 추가 단계를 투입하여 성능을 향상시키는 기법. ㅇ 특징: – 학습 파라미터는 고정되어 있으나, 추론 시 연산량을 늘려 더 정밀한 결과를 얻음
ㅁ 변화와 유형 1. Agentic AI ㅇ 정의: 스스로 목표를 설정하고 계획을 수립하며 환경과 상호작용하여 작업을 수행하는 인공지능. 단순 응답형 AI와 달리 능동적으로 행동을 결정함. ㅇ 특징: – 장기 목표 설정 가능 – 환경 변화에 따른 동적 의사결정 – 외부 도구나 API 호출을 통한 작업 수행 ㅇ 적합한 경우: – 복합 단계의 문제 해결 –