모두의 인공지능 강의 요점정리본 (최근 출제경향 반영)

1. 인공지능 개념 구조
인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 같은 의미가 아니라 포함 관계로 이해해야 한다. 가장 큰 개념이 인공지능이고, 그 안에 데이터를 통해 스스로 규칙을 학습하는 머신러닝이 있으며, 머신러닝 안에는 신경망을 여러 층으로 쌓아 학습하는 딥러닝이 존재한다.
즉 딥러닝은 하나의 방법이고, 머신러닝 역시 인공지능을 구현하는 여러 방법 중 하나일 뿐이다. 이 구조를 정확히 구분하는 것이 인공지능 이해의 출발점이다.

2. 지능, 인공, 인공지능의 의미
지능은 단순한 계산 능력이 아니라 학습하고 이해하며 상황을 판단하고 의견을 형성하는 능력을 의미한다.
인공은 사람이 만들어낸 것이지만, 대부분 자연의 원리를 모방하는 형태를 가진다.
인공지능은 이 두 개념이 결합된 것으로, 단순히 입력된 정보를 반복하는 것이 아니라 스스로 판단하여 결과를 만들어내는 시스템을 의미한다.
또한 인공지능은 세 가지 층위를 동시에 가진다.
하나는 학문 분야로서의 인공지능, 둘째는 기술로서의 인공지능, 셋째는 실제로 작동하는 시스템 결과물로서의 인공지능이다.