Neural Core - 인공지능의 모든 것

딥페이크란 무엇인가딥페이크는 딥러닝과 가짜라는 의미의 영어 단어가 결합된 용어이다. 인공지능 기술을 활용해 사람의 얼굴이나 음성을 실제처럼 합성하는 기술을 의미했다. 딥페이크 기술은 기존의 사진이나 영상을 바탕으로 다른 사람의 얼굴이나 표정, 목소리를 자연스럽게 덧씌워 새로운 영상이나 이미지를 만들어내는 방식으로 작동했다. 과거에도 사진이나 영상을 조작하는 기술은 존재했다. 그러나 딥페이크는 인공지능과 기계학습 기술을 기반으로 한다는 점에서 기존 합성 기술과 큰 차이가 있었다. 특히 생성적 적대 신경망이라는 기술을 활용해 사람이 직접 하나하나 수정하지 않아도 매우 자연스러운 결과물을 만들어낼 수 있었다. 딥페이크에 사용되는 기술딥페이크의 핵심 기술은 인공신경망이었다. 얼굴 인식 알고리즘을 통해 사람의 얼..

인공 신경망의 적용과 논란에 대한 이해인공 신경망은 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 단순화하여 컴퓨터로 구현한 기술이다. 인간의 뇌는 수많은 신경 세포가 서로 연결되어 신호를 주고받으며 학습하고 판단한다. 인공 신경망 역시 이러한 구조를 본떠 입력된 데이터를 처리하고, 그 결과를 바탕으로 스스로 학습하도록 만들어진 모델이다. 인공 신경망은 특히 사람이 규칙을 하나하나 정의하기 어려운 문제를 해결하는 데 적합한 기술이다.인공 신경망의 가장 큰 특징은 데이터를 관찰하여 그 안에 숨겨진 패턴을 찾아내고, 이를 통해 원하는 결과를 예측하거나 판단할 수 있다는 점이다. 복잡한 데이터일수록 인간의 직관이나 주관적인 판단이 개입되기 쉬운데, 인공 신경망은 이러한 부분을 수치적으로 학습하여 보다 일관된 결과를 만들..

인공 신경망의 역사와 발전:인공지능은 어떻게 인간의 뇌를 닮아 왔는가?인공 신경망은 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식에서 아이디어를 얻어 만들어진 인공지능 기술이다. 인간의 뇌는 수많은 신경세포가 서로 연결되어 정보를 주고받으며 학습과 판단을 수행한다. 인공 신경망은 이러한 구조를 수학과 컴퓨터 기술로 단순화하여 구현한 모델이다. 이 개념은 갑자기 등장한 것이 아니라, 인간의 사고를 기계로 이해하고 재현하려는 오랜 노력 속에서 발전해 왔다.인공 신경망의 출발점은 1943년으로 거슬러 올라간다. 워런 맥컬록과 월터 피츠는 신경세포의 작동 방식을 논리 회로로 표현할 수 있다고 생각했다. 이들은 신경세포가 일정한 자극을 받았을 때만 반응한다는 점에 주목했고, 이를 임계 논리라는 개념으로 설명했다. 입력값이 기..

인공 신경망이란 무엇인가:인간의 뇌를 닮은 인공지능의 학습 원리인공 신경망은 인간의 뇌와 신경 구조에서 영감을 받아 만들어진 인공지능 학습 모델이다. 인간의 뇌는 수많은 신경세포가 서로 연결되어 정보를 주고받으며 생각하고 판단한다. 인공 신경망은 이러한 구조를 컴퓨터 안에서 수학적이고 논리적으로 단순화하여 구현한 시스템이다. 이 기술은 기계학습과 인지과학 분야에서 중요한 역할을 해 왔으며, 오늘날 인공지능 기술의 핵심 기반이 되었다.인공 신경망은 영어로 Artificial Neural Network라고 하며, 줄여서 ANN이라고 불린다. 이 모델은 여러 개의 인공 뉴런이 서로 연결된 네트워크 구조를 가진다. 각각의 인공 뉴런은 입력값을 받아 일정한 계산을 수행한 뒤, 그 결과를 다음 뉴런으로 전달했다. ..

딥 러닝이란 무엇인가: 컴퓨터는 어떻게 사람처럼 배우게 되었는가딥 러닝은 인공지능 기술 가운데서도 최근 가장 큰 주목을 받고 있는 핵심 기술이다. 딥 러닝은 사람의 뇌 구조를 본떠 만든 인공신경망을 여러 층으로 깊게 쌓아 올린 구조를 이용해 데이터를 학습하는 방법이다. 심층 학습이라고도 불리는 딥 러닝은 단순한 규칙을 입력받아 결과를 출력하는 방식이 아니라, 많은 데이터를 반복적으로 학습하면서 스스로 특징을 찾아내는 방식이라는 점에서 기존 컴퓨터 기술과 뚜렷한 차이를 보였다.기존의 컴퓨터는 사람이 미리 정해 놓은 규칙에 따라 움직였다. 예를 들어 “이 조건이면 이 결과를 출력한다”라는 식의 명령을 하나하나 입력해야 했다. 그러나 딥 러닝은 이러한 방식에서 벗어나 데이터를 통해 스스로 규칙을 발견하도록 설..