AI가 똑똑해지려면 무엇보다 중요한 건 바로 데이터입니다. 모델이 아무리 뛰어나도, 제대로 된 데이터를 주지 않으면 성능이 안 나와요. 그렇다면 AI가 학습하는 데 사용하는 ‘데이터셋’은 어떻게 만들어질까요? 이 글에서는 AI 학습용 데이터셋의 수집부터 정제, 라벨링, 검수까지 전체 과정을 쉽고 명확하게 정리해드립니다.✅ 데이터셋이란?데이터셋(Dataset)은 AI가 학습에 사용하는 표준화된 데이터 모음이에요. 이미지, 텍스트, 음성, 영상 등 다양한 형태가 있으며, 각 항목은 입력(Input)과 정답(Label)으로 구성되어 있어요.✅ AI 학습용 데이터셋 제작 과정1. 데이터 수집: 웹, 오픈소스, 센서 등 다양한 출처에서 원자료를 수집2. 데이터 정제: 노이즈 제거, 중복 제거, 이상치 필터링3. ..

AI 기술이 빠르게 발전하면서, 관련 산업에서의 새로운 직업과 역할도 함께 늘어나고 있어요. 단순히 ‘AI 개발자’만 있는 게 아니라, 다양한 전문성이 요구되는 직무들이 생겨났죠. 이 글에서는 AI와 관련된 대표 직업군과 각각의 역할을 초보자도 이해하기 쉽게 정리해드립니다.✅ AI 관련 주요 직업 리스트직업명주요 역할필요 기술/역량데이터 사이언티스트데이터 분석 및 AI 모델 기획, 통계 기반 의사결정 지원Python, SQL, 통계학, 시각화 도구머신러닝 엔지니어AI 모델 개발, 학습, 최적화 담당TensorFlow, PyTorch, 모델링, 수학AI 리서처새로운 AI 알고리즘 연구 및 논문 작성수학적 사고, 연구 능력, 딥러닝 이론데이터 엔지니어데이터 수집, 정제, 저장 시스템 구축ETL, Hadoop..

AI 기술은 우리의 일상과 산업을 빠르게 변화시키고 있지만, 그와 동시에 AI 윤리(Ethics of AI)에 대한 고민도 점점 커지고 있어요. 단순히 기술이 똑똑해지는 걸 넘어서, “AI가 공정하게 작동하는가?” “책임은 누가 지는가?” 같은 사회적·도덕적 질문이 함께 따라오고 있습니다. 이 글에서는 AI 윤리에서 자주 논의되는 핵심 쟁점들을 정리해볼게요.✅ AI 윤리란?AI 윤리란 인공지능 기술이 인간 사회에 미치는 영향을 고려하여, 공정하고 책임 있는 방식으로 개발·운영되어야 한다는 철학과 기준입니다. 단순한 기술 문제가 아니라, 사람의 삶과 권리, 사회 구조에 영향을 미치는 요소이기 때문에 중요하게 다뤄집니다.✅ AI 윤리의 핵심 쟁점 6가지쟁점설명1. 편향(Bias)AI가 학습한 데이터에 따라 ..

요즘은 AI가 블로그 글도 써주고, 이메일도 대신 작성해주는 시대예요. 그 중심에는 NLG(Natural Language Generation), 즉 자연어 생성 기술이 있습니다. 그렇다면 AI는 어떻게 사람처럼 말을 만들고, 문장을 이어가며, 글을 완성할 수 있을까요? 이 글에서는 자연어 생성 모델의 작동 원리와 글쓰기 과정을 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 정리해드릴게요.✅ 자연어 생성(NLG)이란?자연어 생성은 AI가 숫자 기반 데이터를 사람이 이해할 수 있는 문장으로 바꾸는 기술입니다. 즉, AI가 스스로 문장을 만들어 “말을 하는 것”과 같은 능력을 말해요.GPT, Claude, Bing AI 등 많은 대화형 인공지능이 이 기술을 기반으로 작동하고 있어요.✅ NLG의 작동 과정입력 받기: 사용자..

“AI가 코딩도 해준다던데… 진짜야?” 네, 맞습니다. 요즘은 ChatGPT, GitHub Copilot, CodeWhisperer 같은 AI 도구들이 사람 대신 코드를 자동으로 작성해주고 있어요. 그렇다면 이런 AI는 어떻게 작동할까요? 이 글에서는 AI가 코드를 생성하는 원리와 내부 구조를 비전공자도 이해할 수 있게 쉽고 친절하게 설명해드릴게요.✅ 코드 생성 AI란?코드 생성 AI는 자연어(사람의 말)를 받아들여, 그에 맞는 프로그래밍 코드를 생성하는 인공지능입니다. 예를 들어 “버튼 클릭 시 텍스트를 출력하는 자바스크립트 코드”라고 말하면, AI가 실제 동작 가능한 코드를 바로 만들어주는 거죠.✅ 어떤 원리로 코드를 작성할 수 있을까?기본적으로 코드 생성 AI는 수많은 오픈소스 코드와 설명 문서를 ..