드디어 마지막 주차다. 지난 5주 동안 다룬 내용을 시험관의 눈으로 다시 압축한다. 오늘은 시험의 출발점인 두 영역, 즉 AI/ML 기초 개념과 생성형 AI 기초를 한 번에 정리한다. 이 두 영역은 AIF-C01에서 가장 비중이 크고(합쳐서 약 절반), 나머지 도메인의 모든 문제가 여기서 쓰는 용어 위에 세워진다. 그래서 여기를 단단히 굳히면 뒤가 편해진다.
복습 주차의 목표는 "새로 배우기"가 아니라 "헷갈리는 경계 다시 긋기"다. AI vs ML vs 딥러닝, 지도 vs 비지도, 분류 vs 회귀처럼 시험이 즐겨 묻는 구분선을 또렷하게 다시 그어보자.
가장 자주 나오는 기초 함정은 이 네 용어의 포함 관계다. 큰 원 안에 작은 원이 들어가는 구조다.
| 용어 | 정의 | 포함 관계 |
|---|---|---|
| AI(인공지능) | 사람의 지능적 행동을 흉내 내는 모든 기술 | 가장 큰 범주 |
| ML(머신러닝) | 데이터로 규칙을 스스로 학습하는 AI의 한 갈래 | AI ⊃ ML |
| 딥러닝(Deep Learning) | 신경망 층을 깊게 쌓은 ML | ML ⊃ 딥러닝 |
| 생성형 AI(Generative AI) | 새 콘텐츠를 만들어내는 딥러닝 응용 | 딥러닝 ⊃ 생성형 AI |