AI가 체스, 바둑, 비디오 게임에서 인간 챔피언을 연달아 꺾는 장면을 본 적 있으신가요? 그 놀라운 능력의 핵심에는 바로 강화학습(Reinforcement Learning) 이 있습니다. 단순히 데이터를 외우는 것이 아니라, 수백만 번의 시행착오를 통해 스스로 ‘이기는 법’을 터득하는 이 기술은 AI 발전의 게임 체인저로 자리 잡고 있습니다. 강화학습이란 무엇인가? 강화학습은 ‘에이전트(Agent)’가 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법입니다. … Read more
AI 자율주행의 핵심 기술인 컴퓨터 비전이 어떻게 자동차의 눈이 되는지 알아봅니다. 객체 인식, 차선 감지, 3D 환경 재구성 등 자율주행을 가능하게 하는 핵심 원리와 딥러닝 기반 기술의 발전 방향을 쉽고 자세하게 정리했습니다.
최근 생성형 AI가 폭발적으로 성장하면서, 대규모 언어 모델(LLM)의 답변 품질을 높이기 위한 다양한 기법이 연구되고 있습니다. 그 가운데 대표적인 기술이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation), 즉 검색 증강 생성입니다. 하지만 RAG에도 분명한 한계가 존재하며, 이를 보완하기 위해 등장한 것이 GraphRAG입니다. 이 글에서는 RAG의 기본 원리와 한계, 그리고 GraphRAG가 어떻게 이를 극복하는지 살펴보겠습니다. RAG의 기본 작동 원리 RAG는 … Read more
CNN(합성곱 신경망): 이미지 인식의 혁신을 가져온 기술 우리가 스마트폰으로 얼굴을 인식해 잠금을 해제하거나, 자율주행 자동차가 도로 위 사물을 구별하는 일이 일상이 된 시대입니다. 이 모든 것의 중심에는 CNN, 즉 합성곱 신경망이라는 딥러닝 기술이 자리하고 있습니다. 오늘은 CNN이 무엇인지, 어떤 원리로 작동하는지, 그리고 우리 생활 속에서 어떻게 활용되고 있는지 자세히 알아보겠습니다. CNN(합성곱 신경망)이란 무엇인가 CNN은 Convolutional … Read more