■ 목차
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1. 관련용어
2. AI 적용방법
3. 머신러닝 학습방법 4가지
4. AI의 5대 기능
5. AI 활용분야
6. AI를 이용한 사용가능한 서비스들
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1. 관련용어
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1. GPT( OpenAI에서 개발한 LLM엔진으로 기계 번역 모델)
    - Generative ( 생성 ) Pre-trained (미리 학습된 ) Transformer ( 벡터방식(텐서)의 연산을 하는 구글의 프로그램 중 하나 )
    - 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 인간 피드백형 강화학습 (RLHF)으로 사전 학습된 정보를 가지고
       입력된 데이터의 맥락을 이해하여 글을 쓰는 AI이다
    - 사용자가 입력한 자료를 바탕으로 업그레이드를 하지 못한다. 업그레이드는 Open AI 회사에서 직접 따로 해야 한다

2. ChatGPT - OpenAI에서 LLM 엔진을 활용해서 만든 AI.
                 - GPT3기반임.

3. 프롬프트 엔지니어링 ( Prompt Engineering) 이란?
    명령어를 정교하게 구체적인 상황을 설명하면서 질문한다면, 훨씬 더 깊은 내용의 전문성 있는 대답을 얻을 수 있기 때문에 미리 기획해서 명령어를 사용하는 것

4. LLM - Large ( 대형 ) Language (언어) Model ( 모델 )
    대형 언어 모델이라는 뜻인데, 고급 인공지능 알고리즘을 사용해서 사람의 언어를 처리하고 이해하며 생성하기도 하는 프로그램
    ex) GPT, DALL-E

5. 머신러닝(기계학습)
    데이터에서 데이터와 통계적 알고리즘을 이용해 컴퓨터가 스스로 학습하는 프로세스를 이용해서 패턴을 찾아 예측, 분류, 클러스터링 등의 작업을 수행.
    인공지능의 하위 분야로서 사람이 컴퓨터에게 다양한 정보를 학습시키면서 컴퓨터가 데이터를 분석하지 않고 스스로 학습하는 과정을 거치고,
    추후엔 입력하지 않은 정보에 대해서도 판단과 결정을 직접적으로 하는것

                     


6. 딥러닝
   머신러닝(기계학습)에서 통계학습(인간의 신경망을 모방)을 추가한 방법. 인공신경망 기법으로,인간이 따로 지시하지 않아도 스스로 패턴이나 규칙, 특징 등을 학습해서 예측을 수행하거나 의사 결정

7. 데이터라벨링
   사람이 raw data (가공되지 않은 자료)의 이미지, 글, 영상과 같은 것들에 의미 있는 정보를 삽입해서 머신러닝을 통해 인식시키는 일

8. 지도학습 -  머신러닝의 학습방법중의 하나로 사람이 직접 구별,판단을 해서 태그를 넣는작업으로 클릭,클릭,드래그 등의 반복노동작업

9. NLU(자연어이해) -    사람의 언어를 기계가 이해할 수 있도록 하는 기술

10. NPU(Neural Processing Unit)
   인공 신경망 모델을 실행하는 특수한 하드웨어 유닛
   CPU나 GPU보다 훨씬 빠른 속도와 효율성을 가지며, 더 적은 전력을 소비
   머신 러닝 작업을 위해 특별히 설계되었으며, 다양한 모델과 데이터 타입을 처리할 수 있다

11. GPU (Graphics Processing Unit)
    그래픽 작업을 처리하는데 사용되는 하드웨어이지만 딥러닝에 잘 맞아서 현재는 대부분의 딥 러닝 작업에서 사용됨.
    단일정밀도 계산에 특화

12. Tensor -     벡터의 개념을 확장한 기하학적인 양

13. Tensorflow - 인공지능 연구분야에서 가장 유명한 라이브러리의 이름
 
14. 튜링테스트(Turing Test)
     인공지능이 사람처럼 생각하고 말할 수 있는 지를 알아보는 실험

15. 데이터마이닝 – 커뮤터가 많은 양의 데이터에서 숨겨진 패턴이나 규칙을 찾아내는 것

16. NLP 자연어처리 Natural ( 자연 ) Language ( 언어) Processing ( 처리 )
    컴퓨터가 사람의 언어를 이해하고, 생성하고, 조작할 수 있도록 해주는 인공지능의 한 분야

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2. AI 적용방법
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    주제,문제정의 à AI기능선택 à 적용방법채택 à 알고리즘 선택 àAPI 소싱 à 데이터 확보 à 품질평가 à 재설계 및 분석 à 새로운 알고리즘 확정(반복작업) à ROI, 무형의 수익측정

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 3. 머신러닝 학습방법 4가지
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1. 지도학습(supervised Learning)
 - 문제와 정답(label)을 모두 알려주고 학습을 시키는 방법.
 - 지도학습은 문제(입력데이터)와 정답(label)을 포함하는 학습데이터를 투입하여 학습을 하고, 그 학습된 결과를 바탕으로 새로운 데이터의 정답을 예측하는 학습방법이다.
   예를 들어 고양이라는 정답을 가진 사진들과 강아지라는 정답을 가진 사진들을 투입하여 학습을 한 후 새로운 사진이 주어졌을 때 학습한 것을 토대로
   '고양이'라고 예측을 하는 것입니다. 대부분의 머신러닝 문제는 지도학습에 해당됩니다
  예) 교통량 예측분석, 제품 추천 엔진, 부동산 가격 예측
 - 지도학습결과를 바탕으로, 미래의 무엇을 예측하느냐에 따라 회귀, 분류로 구분한다.
 - 회귀는 학습데이터를 이용하여 연속적인(숫자) 값을 예측합니다---> 숫자와 관련
       예1) 집 크기와 가격 간의 관계를 모델링하여 아파트가 24평일 때 가격, 34평일 때 가격을 예측
       예2) 온도와 음료수 판매량의 관계를 모델링하여 온도가 10도일 때 20도 일 때 예상되는 음료수 판매량 예측
 - 분류는 학습데이터가 어떤 범주에 속하는지 예측--->이름이나 문자와 관련
       예1) 이메일의 스팸 여부를 분류를 분류하여 나한테 온 메일이 스팸인가 아닌가?

 

3. 준지도 학습 (Semisupervised Learning) :
- 지도 학습 방법인 입력 데이터 + 출력 데이터 두가지 데이터를 동시에 학습하는 방식으로 학습된 데이터를 통해 답이 정해지지 않은 다른 데이터에 적용하여 결과값을 예측.
- 지도 학습과 비지도 학습을 적절히 섞은 학습방법
- 고양이와 강아지가 뒤섞여 있는 여러 사진을 투입 하면 스스로 사진들의 특징과 패턴을 추출하여 학습합니다.
   강아지는 강아지별로 고양이는 고양이별로 군집화를 하는 것이죠. 아 컴퓨터는 고양이사진이 고양이인줄은 모릅니다.
  특징과 패턴을 분석하여 비슷한 것끼리만 모와놓은것입니다!
 예) 선진사례 구축, 음성/언어 분석, 의료 연구, 부정행위 감지

4. 강화 학습 (Reinforcement Learning) :
- 입력 데이터를 학습하여 경험(연습)과 보상(숫자 또는 정보 등)을 통해서 정답이 아닌 목표값을 출력.
  여기서 목표값이란? 입력(예시) 데이터를 가지고 허용 된 행동과 규칙을 통해 최종 상태를 출력하려는 설정값을 뜻함.
  이는 체스게임 또는 바둑게임을 하는 방법을 가르치는 것과 같습니다.
  예) 체스/바둑 게임, 로봇 제어, 고위험 주식 시장 거래

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 4. AI의 5대 기능
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인식
예측
자동화
소통
생성

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5. AI 활용분야
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1. 전문가 시스템(Expert System)
인공지능 기술 응용 분야 중에서 가장 활발한 영역입니다. 특정 문제에 대한 전문적인 지식을 컴퓨터에 기억시키고, 시스템화하여 비전문가도 전문지식을 활용할 수 있도록 하는 시스템입니다. 대표적인 예시로 의료 진단 시스템, 설계 시스템을 들 수 있습니다.

2. 자연어 처리(Natural Language Processing)
인간의 언어, 억양 및 맥락을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 돕는 인공지능의 한 분야입니다. 딥러닝 기반의 자연어처리 기술은 대량의 텍스트로부터 의미 있는 정보를 추출하고 활용할 수 있도록 만듭니다. 기계 번역, 챗봇 등이 자연어 처리 기술을 활용하는 분야입니다.¹

3. 데이터 마이닝(Data Mining)
보유한 데이터를 분석하여 유용한 정보를 추출해 조합하는 기술을 뜻합니다. 방대한 양의 데이터 속에서 특정 패턴을 뽑아내고 통계적인 방식으로 가치를 부여합니다. 해당 기술은 위험 및 생산성 관리, 시장 분석, 시스템 설계 등에 활용됩니다.²

4. 컴퓨터 비전(Computer Vision)
컴퓨터의 시각적인 부분을 연구하여 디지털 이미지, 비디오 등에서 의미 있는 정보를 추출하는 기술입니다. 컴퓨터 비전은 우리에게 익숙한 안면 인식에 활용되고 있습니다. 인간의 시각으로는 판단하기 어려운 부분을 컴퓨터가 분석하는 영역입니다.

5. 지능로봇(Intelligent Robots)
인공지능 기술을 활용한 로봇을 통칭합니다. 외부환경을 인식하여 스스로 상황을 판단하고 자율적으로 움직이는 기계입니다. 우리가 상상하는 인공지능의 대표적인 이미지가 지능로봇에 해당합니다.

- 영상/이미지 인식 분야 (객체 인식 및 추적, 분류 등)
- 언어(자연어) 처리 분야 (문장 분류, 번역 등)
- 음성 인식 분야 (인공지능 스피커, 음성 비서 등)
- 의료 예측 분야 (의료 영장 처리 및 환자 상태 예특 등)
- 금융 분석 및 탐지 분야 (거래량 분석, 부정 거래 탐지 등)
- 로봇 제어 분야 (자율주행 등)

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6. AI를 이용한 사용가능한 서비스들
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1. 텍스트기반
 - MS - 코파일럿 - MS 오피스에 GPT4 탑재해서 텍스트로 설명을 하면 문서생성함
 - MS - 뉴빙 - 기존의 빙에 gpt 탑재   https://www.bing.com/
 - 노션 -글쓰기 AI https://www.notion.so/product/ai​
 - 뤼튼 - 한국형 마케팅 문구 작성 페이지 https://wrtn.ai/​
 - AskUp -카카오톡 GPT4 http://pf.kakao.com/_BhxkWxj
 - 프롬프트 지니 - 영한번역(크롬 Chatgpt 확장 프로그램)
 - AIPRM - 프롬프트 템플릿(크롬 Chatgpt 확장 프로그램)
 - WebChatGPT -인터넷검색GPT(크롬 Chatgpt 확장 프로그램)

2. 이미지기반
- 어도비 - 파이어 플라이
- 엔디비아 – 피카소
- 빙- DALL-E2
- 스태빌리티먀 - 드림스튜디오
- 디스코드 – 미드저니
- 스테이블 디퓨전 – 오픈소스기반 이미지생성 AI 프로그램(PC설치가능-Web UI 버젼)– 포토샵의 플러그인,클립스튜디오의 플러그인,
                           ex) PC에 stable diffusion Web UI 설치방법 : https://kwoon.tistory.com/44

3. 동영상기반
 -  studio did (텍스트,이미지를 동영상으로 ) https://www.d-id.com/​
 - 스케치캔버스   https://sketch.metademolab.com/canvas
 - You Tube Summanry-유투브영상요약(크롬 Chatgpt 확장 프로그램)

4. 기타
  - 니모,,뤼튼, 람다기반 바드,이루다
  - AI 도구 모음 https://www.futuretools.io/
  - 프롬프트 작성법 배우기 https://learnprompting.org/
  - 챗GPT 커뮤니티 https://www.chatgpters.org/
  - 버추얼 유튜버 미디어 서비스 https://ituber.co.kr
  - AI이미지 검색 서비스 https://lexica.art/
  - 가상 인간으로 영상 제작 https://studio.ploonet.com/
  - 모르면 손해보는, 8가지 ChatGPT 업그레이드 확장프로그램
    https://www.youtube.com/watch?v=Xs-lqxU_PiQ&ab_channel=%EC%A7%80%ED%9B%84_%EB%85%B8%EB%A7%88%EB%93%9C%EB%82%B4%EC%9D%BC
  - 10분만에 "말하는 AI 아바타" 만들기! (보면서 따라해보세요)
    https://www.youtube.com/watch?v=pXtRN_ZBXPU&t=48s&ab_channel=%ED%98%81%ED%8E%9C%ED%95%98%EC%9E%84
  - 미드 저니 기초 완벽 공략! 말하는 내 아바타 만들기까지!
    https://www.youtube.com/watch?v=9_acMKorS6U&ab_channel=AI%ED%8C%8C%ED%8A%B8%EB%84%88%EC%8A%A4