시작하기

머리말 1. 우리는 왜 AI를 배워야 하나요? [html] [YouTube]
출처 인공지능! 코딩으로 따라하기 [Book]
6. 머신러닝의 개념, 분류와 회귀, 예측 [html] [YouTube]
7. KNN: AI 모델 생성 [html] [YouTube]
8. KNN: 데이터 처리 [html] [YouTube]
9. 선형회귀 - 결정계수, 과대, 과소적합 [html] [YouTube]
10. 선형회귀 - 특성과 규제 [html] [YouTube]
11. 로지스틱 회귀 - 활성함수 & 결정경계 [html] [YouTube]
12. 딥러닝을 위한 확률적 경사 하강법(SGD) [html] [YouTube]
13. 인공지능과 그림 그리기 [html]


A

Agent 에이전트/조력자
AGI (Artificial General Intelligence) 인공일반지능
AI (Artificial Intelligence) 인공지능
AI+X 거대언어모델이 아닌 인공지능
AlphaGo 알파고
Anomaly Detection 이상 탐지
Architecture 아키텍처
API (Application Programming Interface) 응용 프로그래밍 인터페이스 [YouTube]
ASCII Code 아스키 코드
Attention Mechanism 어텐션 메커니즘
Autoencoder (AE) 오토인코더


B

Bounding Box 바운딩 박스


C

ChatGPT 챗GPT
Classification Report 분류 보고서
Claude 클로드
CNN (Convolutional Neural Network) 합성곱 신경망
Coefficient of Determination 결정계수
Confusion Matrix 혼동행렬
Console Console(콘솔)과 Terminal(터미널)
Context 맥락/문맥
COT (Chain of thoughts) 생각의 연결고리
CPU (Central Processing Unit) 중앙처리장치
Customizing 커스터마이징


D

DA (Domain Adaptation) 도메인 적응
Data 데이터
Decoder 디코더
Deepfake vs AI Hallucination 딥페이크 vs AI 할루시네이션
Deep Learning (DL) 딥러닝
DeepSeek (深度求索,심도구색) 딥시크
Dimensionality Reduction 차원 축소


E

Edge Computing 엣지 컴퓨팅
Embedding 임베딩
Embedding Matrix 임베딩 매트릭스
Emergent Ability 출현적 능력; 뜬금 없는 능력; 예상치 못한 능력
Encoder 인코더
Ensemble Model 앙상블 모델
Entity Code 엔티티 코드


F

FFN (Feed Forward Network) 피드 포워드 네트워크
Feature Separation Technique 특성 분리 기술
Fitting 적합
FNN (Feedforward Neural Network) 순방향 신경망
Foundation Model 파운데이션 모델
FPR (False Positive Rate)
Frontend & Backend 프론트엔드 vs 백엔드


G

GAN (Generative adversarial network) 생성적 적대 신경망
Gemini 제미나이/제미니
GNU 자유 소프트웨어 라이선스 (그누; 아프리카 동물 이름)
GPT (Generative Pre-trained Transformer)
GPU (Graphic Processing Unit) 그래픽처리장치
Gradient Descent Method 경사하강법
Ground Truth 실측 정보
GRU (Gated Recurrent Unit) 게이트 순환 장치 순환 신경망


H

Hallucination 뻔뻔한 거짓말
HBM (High Bandwidth Memory) 고대역폭 메모리
Hyperparameter 하이퍼파라미터


I

Intelligence without Representation 지능에는 모델이 필요 없다.
(Text-Based) Interface (텍스트 기반) 인터페이스


J

... ...


K

K-Line (Knowledge Line) 지식의 선
K-means K-평균 (군집화)
Kernel Kernel(커널, 알맹이) vs Shell(쉘, 껍데기)
KNN (K-Nearest Neighbors) 최근접 이웃
Knowledge Distillation 지식증류


L

Label 레이블/라벨
LangChain 랭체인
Latent Pattern 잠재된 패턴
Learning 학습
Literacy 리터러시/문해력/활용능력
LLaMa (Large Language Model Meta AI) 라마
LLM (Large Language Model) 거대언어모델
LOF (Local Outlier Factor) 로컬 이상치 계수
Loss 함수 손실함수
LSTM (Long Short-Term Memory) 장단기 메모리 순환 신경망


M

Machine Learning (ML) 머신러닝
Masked Language Modeling 마스크드 언어 모델링
Masking 마스킹
MCU/MPU/CPU 마이크로컨트롤러
Metric 메트릭
MMD (Maximum Mean Discrepancy) 최대 평균 불일치
MNIST dataset 엠-니스트 데이터 세트
Model Compression 모델 소형화
MOE (Mixture of Experts) 전문가 조합
Multimodal AI 멀티모달 인공지능


N

Neural Network (NN) 신경망
NL (Natural Language) 자연어
NLP (Natural Language Processing) 자연어 처리
Novelty Detection 신규성 탐지


O

One-hot Encoding 원-핫 인코딩
On-device AI 온디바이스 AI
Open AI 오픈 AI
Open Source 오픈소스
Outlier 이상치


P

Package 파이썬 AI 패키지
PCA (Principal Component Analysis) 주성분 분석; 고유치 분해; 특이치 분해
Perceptron 퍼셉트론지
Phi 파이
PIP (Pip Installs Packages 또는 Pip Installs Python)
Plug-ins 플러그인
Probability 확률
Prompt 프롬프트
Prompt Injection 프롬프트 인젝션
Prompt Injection Attack 프롬프트 인젝션 공격
Proposition Logique 명제논리
Protocol 프로토콜
PyTorch 파이토치


Q

Quantization 양자화 (量子化)


R

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 검색증강생성
Regulation 규제
ReLU (Rectified Linear Unit) 함수 리-루 함수
Reinforcement Learning 강화학습
Reward Model 보상모델
RLHF vs RLAIF 인간 피드백 vs AI 피드백
RNN (Recurrent Neural Network) 순환 신경망


S

Scaling Laws 규모의 법칙
Self-Supervised Learning 자기지도학습
Sequential 순차적
Sigmoid 함수 시그모이드 함수
Softmax 함수 소프트맥스 함수
SSH (Secure Shell) 시큐어 셸
SVM (Support Vector Machine) 서포트 벡터 머신


T

TCN (Temporal Convolutional Network) 시간 순서를 고려하는 1차원 합성곱 신경망
Temperature 온도
TensorFlow 텐서플로우
Token 토큰
TPR (True Positive Rate) 진양성률/민감도/재현율(Recall)
Transfer Learning 전이학습
Transformer 트랜스포머
Turing Test 튜링 테스트


U

U-Net U-Net


V

VAE (Variational Autoencoder) 변분 오토인코더
Vector DB 벡터 DB
Vector Quantization 벡터 양자화


W

Westworld 웨스트월드


X

XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) 경사하강법 지도 학습 부스팅 알고리즘


Y

YOLO You Only Look Once


Z

... ...