[POLF] : 코딩34 Day 07. (복습) 이번 주 핵심 3가지 + 직접 질문 5개 던져보기 일주일이 벌써 지났습니다! 오늘은 이번 주에 배운 내용을 정리하고, 직접 챗봇에 질문 5개를 던져보는 시간입니다. 많은 것을 배운 것 같아도 직접 써봐야 내 것이 됩니다.이번 주 핵심 3가지핵심 1: AI는 이미 우리 생활 속에 있다AI는 SF 영화 속 로봇이 아니라, 유튜브 추천·스팸 필터·음성 비서처럼 이미 우리가 매일 쓰는 서비스 안에 녹아 있습니다. 특별하고 어려운 것이 아니라, 우리 생활을 편하게 해주는 도구입니다.핵심 2: 생성형 AI는 새로운 것을 만들어낸다기존 AI가 분류·추천·예측을 한다면, 생성형 AI(ChatGPT·Claude·Gemini 등)는 글·이미지·음악 같은 새로운 결과물을 만들어냅니다. 그리고 그 원리는 학습된 패턴을 바탕으로 '다음에 올 말을 예측해 이어가는 것'입니다.핵.. 2026. 6. 14. Day 06. 일상에서 이미 쓰고 있던 AI 찾아보기 이번 주에 AI의 정의, 생성형 AI, 챗봇 체험, 작동 원리, 한계까지 차례로 살펴봤습니다. 오늘은 조금 다른 각도에서 접근합니다. "AI가 이미 내 삶에 얼마나 들어와 있는가?"를 직접 발견하는 날입니다.숨어 있는 AI들아침에 일어나서 잠들 때까지 AI와 마주치지 않는 순간이 거의 없다고 해도 과언이 아닙니다. 익숙해서 AI인지 몰랐을 뿐이에요.음성 비서: "시리야", "헤이 구글", "빅스비" — 음성을 텍스트로 변환하고 의미를 파악해서 답하는 것이 모두 AI 기술입니다.콘텐츠 추천: 유튜브에서 "다음 영상"이 알아서 재생되고, 넷플릭스가 "이런 것도 좋아하실 것 같아요"라고 추천하는 것, 멜론이 내 취향 플레이리스트를 만들어주는 것 모두 AI의 역할입니다.사진 기능: 스마트폰 카메라가 자동으로 사.. 2026. 6. 13. Day 05. AI가 모르는 것, 못 하는 것 어제 AI가 '다음 단어 예측'으로 답변을 만든다는 원리를 배웠습니다. 오늘은 그 원리에서 비롯되는 AI의 한계를 짚어봅니다. AI를 잘 쓰려면 무엇을 믿고 무엇을 의심해야 하는지 알아야 하니까요.AI의 대표적인 한계 세 가지첫째, 최신 정보를 모릅니다AI는 특정 시점까지의 데이터로 학습됩니다. 예를 들어 작년까지의 자료로 학습한 AI에게 "오늘 주요 뉴스 알려줘"라고 물으면 정확한 답을 줄 수 없어요. 마치 1년 전에 출판된 책에서 오늘 날씨를 찾는 것과 같습니다. 이 학습 데이터의 마감 시점을 '지식 컷오프(knowledge cutoff)' 라고 부릅니다.둘째, 자신 있게 틀립니다 — 환각(Hallucination)AI가 모르는 것을 물어보면 어떻게 할까요? "모릅니다"라고 솔직하게 말하면 좋겠지만,.. 2026. 6. 11. Day 04. AI는 어떻게 답을 만들까 (아주 쉬운 비유) 어제 처음으로 챗봇과 대화를 나눠보셨군요. 오늘은 잠깐 궁금증을 해결하는 시간입니다. AI가 어떻게 그렇게 자연스러운 문장을 만들어내는 걸까요? 복잡한 수학이나 코딩 얘기는 하지 않을게요.AI는 '다음 단어 예측 게임'의 달인가장 쉬운 설명부터 시작합니다. AI가 글을 쓰는 방식은 사실 이것과 비슷합니다."배가 고프면 밥을 ___."빈칸에 무엇이 들어갈 것 같으세요? 대부분 "먹어요"나 "먹는다"를 떠올리셨을 겁니다. 우리가 수많은 한국어 문장을 접하면서 자연스럽게 익힌 패턴이 있기 때문이죠.AI도 마찬가지입니다. 인터넷에 있는 수조 개의 문장, 책, 기사를 학습하면서 "이 단어 다음에는 이 단어가 오는 경우가 많더라"는 패턴을 익힙니다. 그래서 우리가 질문을 던지면, 그 질문 다음에 올 가장 자연스러운.. 2026. 6. 9. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 9 다음