ㅁ 대형 모델 환경 ㅇ 정의: 여러 언어, 다양한 모달리티, 다양한 접근 방식에서 동작하는 초대규모 AI 모델이 개발·활용되는 기술적·운영적 환경. ㅇ 특징: – 초대규모 파라미터(수십억~수천억) 기반 – 대규모 데이터셋과 고성능 연산 자원 필요 – 언어, 이미지, 음성 등 멀티모달 지원 가능 ㅇ 적합한 경우: – 글로벌 서비스, 멀티모달 분석, 범용 AI 플랫폼 구축 ㅇ 시험

ㅁ 도메인 특화 ㅇ 정의: 특정 산업이나 분야(도메인)에 특화된 AI 모델로, 해당 분야의 데이터와 지식을 활용하여 높은 정확도와 효율성을 제공하는 AI. ㅇ 특징: – 범용 AI보다 해당 분야의 전문 용어, 규제, 업무 프로세스에 최적화됨 – 학습 데이터가 도메인 한정으로 구성되어 있어 오탐률 감소 – 법률, 의료, 금융 등 규제와 정확성이 중요한 분야에서 주로 활용 ㅇ

ㅁ 검색 생성 융합 ㅇ 정의: 검색과 생성 모델을 결합하여, 외부 지식 검색 결과를 기반으로 생성 모델이 더 정확하고 풍부한 응답을 생성하는 방식. ㅇ 특징: – 검색 단계에서 최신 정보나 도메인 특화 데이터를 확보. – 생성 모델이 검색 결과를 참고하여 환각(hallucination) 감소. – 구조적으로 검색 모듈과 생성 모듈이 분리되어 유지보수 용이. ㅇ 적합한 경우: –

ㅁ 구조/방법 ㅇ 정의: ㅇ 특징: ㅇ 적합한 경우: ㅇ 시험 함정: ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시: ================================ 1. Mixture of Experts ㅇ 정의: 여러 개의 전문가(서브모델) 중 입력 데이터에 따라 일부만 활성화하여 계산하는 신경망 아키텍처. 각 전문가의 출력은 게이트 네트워크가 가중합하여 최종 출력 생성. ㅇ 특징: – 전체 모델 파라미터 수는 크지만, 한

ㅁ 스마트 증강 ㅇ 정의: 데이터 증강을 자동화하거나 고도화하여 모델 성능을 극대화하는 기법들의 집합. ㅇ 특징: – 기존 수작업 증강보다 효율적이며, 데이터 다양성을 극대화. – 하이퍼파라미터 탐색, 확률 기반 조합, 이미지 혼합 등 다양한 방식 포함. ㅇ 적합한 경우: – 데이터셋이 제한적이며 일반화 성능 향상이 필요한 경우. – 이미지 분류, 객체 탐지, 음성 인식 등

ㅁ 생성 기법 ㅇ 정의: 실제 데이터를 직접 사용하지 않고, 통계적 특징이나 패턴을 학습하여 새로운 데이터를 인공적으로 생성하는 방법. ㅇ 특징: – 개인정보 보호와 데이터 부족 문제 해결에 활용 – 생성 품질은 학습 데이터의 다양성과 품질에 의존 – 이미지, 텍스트, 표형 데이터 등 다양한 형태에 적용 가능 ㅇ 적합한 경우: – 민감 데이터의 비식별화 필요

ㅁ 기술/아키텍처 ㅇ 정의: ㅇ 특징: ㅇ 적합한 경우: ㅇ 시험 함정: ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시: ================================ 1. 온디바이스 AI ㅇ 정의: 클라우드가 아닌 스마트폰, IoT 기기, 엣지 디바이스 등 로컬 기기에서 AI 모델을 실행하여 데이터 처리와 추론을 수행하는 기술. ㅇ 특징: 네트워크 연결이 불안정해도 동작, 개인정보 로컬 처리로 보안성 향상, 지연시간 감소,

ㅁ 주요 과제 1. AI 투명성 ㅇ 정의: AI 시스템의 의사결정 과정, 데이터 사용, 알고리즘 구조 등을 이해 가능하게 공개하는 원칙과 절차. ㅇ 특징: 모델 설계 문서, 데이터 출처, 처리 과정, 의사결정 로직을 명확히 기록 및 공유. 블랙박스 모델의 경우 시각화·설명 도구를 활용. ㅇ 적합한 경우: 규제 산업(금융, 의료)이나 공공 서비스처럼 이해관계자가 결과 근거를 요구하는

ㅁ 융합/응용 ㅇ 정의: 심볼릭 접근과 뉴럴 네트워크 기반 접근을 결합하여 복잡한 문제를 해결하는 AI 응용 분야. ㅇ 특징: – 규칙 기반 추론과 패턴 인식의 장점을 모두 활용. – 데이터 기반 학습과 명시적 지식 표현을 동시에 지원. ㅇ 적합한 경우: – 복잡한 도메인 지식과 불완전한 데이터를 함께 처리해야 하는 경우. ㅇ 시험 함정: – 단순히

ㅁ 구성/활용법 1. Agentic AI ㅇ 정의: – 스스로 목표를 설정하고, 계획을 수립하며, 환경과 상호작용하여 문제를 해결하는 AI 형태. – 단순 응답형이 아닌 능동적 의사결정과 행동을 수행. ㅇ 특징: – 환경 인식, 계획 수립, 실행, 피드백 루프 포함. – 외부 도구/API 호출 가능. – 장기 목표를 세우고 중간 단계를 관리. ㅇ 적합한 경우: – 복잡한