견문 넓히기/AI에 대한 고찰10 AI 시대의 IT 개발자의 역할 AI 시대, IT 개발자의 새로운 역할인공지능(AI) 기술은 빠르게 발전하며 사회 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 일으키고 있으며, 소프트웨어 개발 분야 역시 이러한 흐름에서 예외는 아닙니다. 특히 최근 등장한 제미나이 2.5 프로와 Cursor AI Code Editor와 같은 AI 기반 도구들은 IT 개발자의 역할에 중대한 영향을 미치고 있습니다. 과거에는 코딩을 담당하는 '코더'와 문제 해결 능력을 갖춘 '프로그래머'의 역할이 개념적으로 구분되었으나, 실제 현장에서는 그 경계가 모호했던 것이 사실입니다. 코딩 능력이 문제 해결의 필수 조건이었으며, 코딩을 모르면 프로그래머로 인정받기 어려웠기 때문입니다. 그러나 AI 기술의 발전은 이러한 전통적인 구분에 근본적인 질문을 던지고 있습니다. AI가 코딩 작.. 2025. 4. 4. AI를 공부하는데 수학이 필요한 이유 AI를 공부하는 데 수학이 중요한 이유는 AI 모델의 이론적 기반을 이해하고, 모델을 구현하고 최적화하는 데 필요한 기초 지식을 제공하기 때문입니다. AI는 데이터를 기반으로 학습하고 예측하는 과정을 거치기 때문에 수학적 기법들이 필수적으로 사용됩니다. 주요 수학 분야와 그 활용에 대해 설명하겠습니다:1. 선형대수 (Linear Algebra)선형대수는 AI에서 중요한 역할을 합니다. 대부분의 AI 알고리즘은 데이터나 모델의 파라미터를 벡터와 행렬로 표현합니다. 특히 신경망(Neural Networks)은 여러 층의 가중치와 데이터 흐름을 행렬 연산으로 다루기 때문에, 선형대수는 신경망을 이해하고 구현하는 데 필수적입니다.주요 사용 사례:행렬 곱셈: 딥러닝에서 가중치와 입력 데이터 간의 변환에 사용됩니다.. 2025. 1. 1. 자율주행은 어디까지 왔나? 현재 일반 소비자들이 기존 모델에서 경험하는 오토 파일럿이나 크루즈 컨트롤 등은 레벨 2 자율주행에 머물러 있습니다. 글로벌 1위 전기차 기업인 테슬라는 2019년부터 완전자율주행(FSD) 시스템을 모델 S와 모델 X, 모델 3에 적용했고, 2023년 7월에는 기존보다 한 단계 진화된 'FSD 베타 버전 9.0'을 배포하기도 했습니다. 하지만 FSD는 신호등과 제한 속도를 인지하고 비보호 좌회전도 가능하지만 운전자의 통제가 필요해 레벨 3에는 미치지 못하는 것으로 평가받고 있습니다. 자동차업체들은 '블루오션'인 레벨 3 자율주행차 시장의 주도권을 미리 차지하기 위해 잇따라 상용화에 나서고 있습니다. 미국 자율주행 서비스 1. 100% 자율주행 택시 서비스 '웨이모(Waymo)' 웨이모는 구글의 자율주.. 2024. 11. 23. AI 시대의 필수 조건: 복지를 넘어선 기본소득의 필요성 AI 기술의 발전은 경제와 사회 구조를 급격히 변화시키고 있습니다. 특히, 자동화와 인공지능이 노동 시장에 미치는 영향이 본격화되면서, 기본소득의 필요성이 복지 차원을 넘어 사회 안정과 유지를 위한 필수적인 조건으로 여겨지고 있습니다. AI와 로봇이 기존의 노동을 대체하며 많은 일자리가 사라지고, 동시에 새로운 일자리가 창출되기도 하지만, 이를 따라잡지 못하는 경우도 많습니다. 특히, AI가 대체할 수 있는 직군은 고정된 작업을 반복하거나 특정 패턴을 학습해 수행할 수 있는 직업이기에, 제조업, 서비스업, 심지어 전문직까지 AI의 영향을 받을 수 있습니다. 그로 인해 노동시장에서 소외된 이들이 생길 가능성이 높아지며, 이는 곧 소득 불평등과 경제적 불안을 야기할 수 있습니다. AI가 경제와 노동 시장을 .. 2024. 11. 13. AI의 핵심, 매개변수와 토큰 : 쉽게 이해하기 AI 모델을 거대한 기계 학습 시스템이라고 생각해 봅시다. 이 시스템은 마치 아기가 세상을 배우듯, 엄청난 양의 데이터를 통해 학습하고, 새로운 정보를 생성하거나 예측하는 능력을 키워갑니다. 1. 매개변수(Parameter)란? * 모델의 지식: 매개변수는 AI 모델이 학습 과정에서 얻게 되는 일종의 '지식'입니다. 마치 방정식의 미지수처럼, 모델이 데이터를 분석하고 패턴을 찾아내면서 스스로 값을 조정하는 변수입니다. * 모델의 성능 좌우: 매개변수의 값에 따라 모델의 성능이 크게 달라집니다. 잘 조정된 매개변수는 모델이 정확한 예측을 가능하게 하고, 반대로 잘못된 매개변수는 오류를 발생시킬 수 있습니다. * 예시: 이미지 인식 모델에서 매개변수는 이미지의 특징(예: 모양, 색깔, 질감)을 구분하는 데 .. 2024. 11. 7. 할루시네이션에 대한 이야기 AI는 하루가 빠르게 발전하고 있습니다. 대부분의 전문가들은 AI가 세상을 변화시킬 것이라고 이야기하고 있으며, 저 또한 그렇게 생각합니다. 스마트폰을 사용하기 이전을 상상하기 어려운 것처럼, 앞으로는 AI 이전의 세상도 상상하기 어려울 것입니다. 하지만 인공지능(AI)에 발생하는 환각 효과(할루시네이션)라는 현상은 여전히 AI의 걸림돌입니다. 순다르 피차이 구글 최고경영자(CEO)는 "바드 등 AI 챗봇에서 발생하는 할루시네이션의 원인과 해결책을 그 누구도 제시하지 못하고 있다"며 "앞으로 AI 개발자들의 최우선 임무가 될 것"이라고 말했습니다. 할루시네이션이란 AI 모델이 생성하는 잘못되거나 오해의 소지가 있는 결과를 의미합니다. 이러한 오류는 불충분한 학습 데이터, 모델의 잘못된 가정, 모델 학습에.. 2024. 10. 21. 이전 1 2 다음 728x90 반응형
