인공지능(AI)/AI에 대한 고찰18 누구나 할 수 있는 코딩 이제는 바이브코딩(Vibe Coding)의 시대가 본격적으로 열리는 듯합니다.엔비디아 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)도 바이브코딩을 강조했습니다.예전에 유튜브에서 들은 말이 문득 떠오릅니다.“만수르의 코카콜라”억만장자의 대명사인 만수르도 코카콜라를 마시고 싶다면 결국 우리가 마시는 그 코카콜라를 마셔야 한다는 겁니다.이와 비슷하게, 앞으로의 코딩 역시 마찬가지입니다.더 이상 컴퓨터공학을 전공하고 개발 언어를 오랜 시간 학습한 사람만이 코딩을 할 수 있는 시대는 저물고 있습니다.전공자든 비전공자든, 이제는 똑같이 AI를 이용해야만 코딩을 시작할 수 있는 시대가 왔습니다.이는 기술 자체보다는 문제를 정의하고 해결할 수 있는 사고력, 그리고 차별화된 아이디어가 더욱 중요한 경쟁력이 되는 시대가 열리고.. 2025. 6. 11. DX를 지나 AX의 시대로 - 기술 진화가 만든 새로운 질서 1. 기술의 진화는 ‘접점’에서 ‘지능’으로 이동 중이다지난 수십 년간 기술은 인간의 삶과 기업의 운영방식을 근본적으로 바꾸어왔다. 특히 눈에 띄는 변화는 기술이 단순히 도구의 역할을 넘어, 우리의 ‘사고방식’과 ‘의사결정’ 체계를 전환시키고 있다는 점이다. 이러한 변화의 축은 ‘접점 중심 기술’에서 ‘지능 중심 기술’로 이동하고 있다. 인터넷은 정보를 연결했고, 스마트폰은 언제 어디서나 그 정보에 접근할 수 있는 환경을 만들었다. 하지만 이제 AI는 단순한 정보의 접근을 넘어서, 기계가 스스로 ‘판단’하고 ‘창조’하는 수준에 도달하고 있다.이러한 전환은 기술 자체의 진화라기보다는, 우리가 기술을 ‘어떻게 활용하고 내재화할 것인가’에 관한 사고의 변화로 이해해야 한다. 과거에는 기술이 업무 효율화를 위한.. 2025. 6. 5. 2편: AI의 핵심 – 비전공자도 이해하는 AI의 작동 원리 1️⃣ AI는 어떻게 ‘생각’하는 걸까요?AI를 한마디로 정의 해 보면AI는 데이터를 보고, 규칙을 스스로 찾아내어 예측하거나 결정을 내리는 ‘똑똑한 도구’ 라고 볼 수 있습니다.이때 AI의 핵심 원리는 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다.✅ 머신러닝(Machine Learning)✅ 딥러닝(Deep Learning)2️⃣ 머신러닝: 데이터를 보고 스스로 규칙을 찾는다머신러닝은 “기계가 스스로 배우는 기술”입니다.예를 들어, 우리가 숫자를 배울 때, 1, 2, 3… 이렇게 하나하나 익히면서 규칙을 스스로 찾아내듯, 머신러닝도 데이터를 기반으로 스스로 규칙을 만들어 갑니다.🔹 어떻게 작동하나요?1️⃣ 컴퓨터에 많은 데이터를 보여줍니다.2️⃣ 컴퓨터는 데이터 속의 공통점과 차이점을 찾아냅니다.3️⃣ 이를 바.. 2025. 5. 29. 1편: AI의 역사와 생활 속에서의 활용 1️⃣ AI의 태동: 인간의 지능을 모방하려는 꿈AI(Artificial Intelligence), 즉 인공지능은 사람처럼 생각하고 학습하는 능력을 가진 기계를 의미합니다.AI의 개념은 사실 수십 년 전부터 존재해 왔습니다. 1950년대 초, 컴퓨터 과학자 앨런 튜링은 “기계가 생각할 수 있는가?”라는 질문을 던졌습니다.이 질문을 기반으로 한 것이 바로 **튜링 테스트(Turing Test)**입니다.튜링 테스트란?→ 컴퓨터가 사람처럼 자연스럽게 대화할 수 있는지를 시험하는 실험입니다. 만약 컴퓨터와 대화하는 사람이 “이게 컴퓨터인지 사람인지 모르겠다”고 느끼면, 그 컴퓨터는 ‘지능이 있다’고 인정받는 거죠.이후 1956년, 미국 다트머스 대학에서 열린 한 학회에서 “Artificial Intellige.. 2025. 5. 28. MCP 쉽게 이해하기 AI 분야에서 MCP(Model Context Protocol)는 대형 언어 모델(LLM)이 다양한 외부 도구 및 데이터 소스와 효과적으로 상호 작용할 수 있도록 지원하는 표준화된 프로토콜입니다. Anthropic이 개발한 MCP는 AI 모델이 다양한 애플리케이션과 데이터를 통합하는 데 필요한 복잡성을 줄이고, 보다 효율적인 통합을 가능하게 합니다 . MCP란 무엇인가요?MCP는 AI 모델, 특히 LLM이 외부 도구 및 데이터 소스와 상호 작용할 수 있도록 지원하는 개방형 표준입니다. 이를 통해 개발자는 다양한 데이터 소스와 도구를 AI 모델과 통합할 때 필요한 개별적인 통합 작업을 줄일 수 있습니다. MCP의 주요 구성 요소MCP 클라이언트: AI 모델이 실행되는 환경에서 MCP 서버와의 통신을 관리.. 2025. 5. 12. 데이터는 AI의 연료다 인공지능은 ‘학습하는 기계’입니다. 그런데 그 학습은 무엇을 기반으로 이루어질까요? 바로 ‘데이터’입니다. 아무리 정교한 모델도, 양질의 데이터가 없으면 제대로 동작하지 않습니다. 이번 장에서는 데이터가 AI에게 왜 그토록 중요한지, 어떤 데이터가 좋은 데이터인지, 데이터 전처리와 피처 엔지니어링은 왜 필요한지를 살펴봅니다.1. AI가 왜 데이터를 그렇게 중요하게 여길까?AI는 사람처럼 경험을 통해 배우지 않습니다. 오직 숫자와 정보로 표현된 ‘데이터’만이 AI의 유일한 학습 재료입니다. 데이터가 많고 다양할수록, AI는 더 정밀한 예측과 판단을 할 수 있게 됩니다.예를 들어, 고양이와 개를 구분하는 AI를 만든다고 했을 때 단지 몇 장의 이미지를 학습한 AI보다 수천 장, 수만 장의 다양한 사진을 학습.. 2025. 4. 22. 이전 1 2 3 다음 728x90 반응형
