AI 용어 사전
AI 용어에 대한 실용 가이드 — 기본 개념부터 프로덕션 프레임워크까지. 각 용어에는 AI 에이전트 시스템을 구축한 실전 경험의 예시가 포함되어 있습니다.
핵심 개념
AGI (범용 인공지능)
AGI(범용 인공지능)란?
AGI(Artificial General Intelligence)는 대부분의 인지 과제에서 인간 수준 이상의 성능을 내는 AI 시스템입니다. 특정 과제에만 강한 오늘날 LLM과 달리, …
beginnerAI 에이전트
AI 에이전트란?
환경을 자율적으로 인식하고, 의사결정을 내리며, 행동을 실행하는 AI 프로그램입니다. 단순히 질문에 답하는 챗봇과 달리, Agent는 도구를 사용하고, 데이터베이스에 접근하며, API를 호출하고, …
beginnerChatbot(챗봇)
Chatbot(챗봇)이란?
Chatbot은 대화 형식으로 사용자와 상호작용하는 AI 애플리케이션입니다. ChatGPT, Claude, Gemini의 웹 인터페이스가 모두 챗봇이며, 그 뒤에는 LLM이 있습니다. …
beginnerDeep Learning(딥러닝)
Deep Learning(딥러닝)이란?
Deep Learning은 다층 신경망(Neural Network)을 사용해 대량의 데이터에서 자동으로 특징을 학습하는 머신러닝의 하위 분야입니다. “깊다" …
beginnerDiffusion Model(확산 모델)
Diffusion Model(확산 모델)이란?
Diffusion Model은 오늘날 이미지·영상 생성의 주류 아키텍처입니다. 원리: 학습 이미지에 점진적으로 노이즈를 더해 결국 완전한 무작위 잡음으로 만든 뒤, 신경 …
beginnerDistillation(모델 증류)
Distillation(모델 증류)이란?
Distillation은 “큰 모델로 작은 모델을 가르치는” 기술입니다. 워크플로: 고품질 teacher 모델을 준비하고 대량의 프롬프트에 대해 답을 생 …
beginnerGenerative AI(생성형 AI)
Generative AI(생성형 AI)란?
Generative AI는 분류나 예측이 아닌 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 영상, 코드, 음성)를 만들어내는 AI 시스템입니다. 기반 기술은 보통 LLM(텍스트) …
beginnerLLM (대규모 언어 모델)
LLM (대규모 언어 모델)란?
대량의 텍스트 데이터로 훈련되어 인간의 언어를 이해하고 생성하는 AI 모델입니다. GPT-4, Claude, Gemini이 모두 LLM입니다. AI Agent의 ‘두 …
beginnerMultimodal(멀티모달)
Multimodal(멀티모달)이란?
Multimodal AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 영상 등 여러 형태의 데이터를 동일 모델 안에서 처리할 수 있습니다. 초기 LLM은 텍스트만 다뤘지만 오늘날 Claude …
beginnerNeural Network(신경망)
Neural Network(신경망)이란?
Neural Network는 생물학적 뉴런의 연결 방식을 본떠 만든 수학적 모델로, 노드(뉴런)와 가중치(연결 강도)로 구성됩니다. 입력이 여러 층을 거쳐 예측을 만들고, 학 …
beginnerRAG (검색 증강 생성)
RAG (검색 증강 생성)란?
LLM이 답변하기 전에 관련 데이터를 검색하게 하는 기술입니다. 훈련 지식에만 의존하지 않고, 최신 데이터를 기반으로 답변합니다. 마치 AI가 시험에 자기 노트를 가져가는 것과 같습니 …
intermediateReasoning Model(추론 모델)
Reasoning Model(추론 모델)이란?
Reasoning Model은 “답하기 전에 생각하는” LLM입니다. 전통 LLM이 토큰 단위로 바로 답을 생성하는 반면, …
beginnerSLM(소형 언어 모델)
SLM(소형 언어 모델)이란?
SLM(Small Language Model)은 플래그십 LLM보다 훨씬 적은 파라미터를 가진 언어 모델로, 일반적으로 수십억수백억 파라미터 수준입니다(반면 프런티어 LLM은 수천억조 …
Test-time Compute(추론 시 연산)
Test-time Compute(추론 시 연산)란?
Test-time Compute는 “모델이 질문에 답할 때 더 많은 연산 자원을 써서 더 나은 답을 얻는” 전략으로, 2026년 AI …
beginnerToken(토큰)
Token(토큰)이란?
Token은 LLM이 텍스트를 처리하는 최소 단위입니다. 한 글자, 단어의 일부, 자주 사용되는 단어, 구두점 등이 될 수 있습니다. 모델은 글자가 아니라 토큰 단위로 과금하고, …
beginner멀티 에이전트 시스템
멀티 에이전트 시스템란?
여러 AI Agent가 각자의 전문 영역을 담당하며 협력하는 아키텍처입니다. CEO, 엔지니어, 마케팅이 각자 역할을 하는 회사와 같습니다.
intermediate벡터 데이터베이스
벡터 데이터베이스란?
임베딩 벡터를 저장하고 검색하는 특수 데이터베이스입니다. 전통적인 데이터베이스가 키워드로 검색하는 반면, 벡터 데이터베이스는 의미 기반으로 검색합니다. 예를 들어 ‘돈 버는 방 …
intermediate사고의 사슬 (CoT)
사고의 사슬 (CoT)란?
LLM이 답을 바로 제시하지 않고 단계별로 추론하게 하는 기술입니다. 수학 시험에서 풀이 과정을 보여주는 것처럼, CoT는 복잡한 작업의 정확도를 크게 향상시킵니다. …
intermediate트랜스포머
트랜스포머란?
2017년 Google이 제안한 딥러닝 아키텍처로, ‘어텐션 메커니즘’을 통해 단어 간 관계를 이해합니다. GPT, Claude, Gemini 등 거의 모든 현대 LLM …
intermediate파인튜닝
파인튜닝란?
사전 훈련된 LLM을 특정 도메인 데이터로 추가 훈련시켜 특정 작업에 특화시키는 기술입니다. 처음부터 훈련하는 것보다 훨씬 적은 데이터와 연산 자원으로 가능합니다. 안정적인 출력 형식이나 전문 지식이 필 …
intermediate프롬프트 엔지니어링
프롬프트 엔지니어링란?
LLM에서 최적의 결과를 얻기 위해 입력 지시사항을 설계하는 기술입니다. 좋은 프롬프트는 같은 모델의 성능을 10배 이상 향상시킬 수 있습니다. 핵심 기법: 역할 부여, 예시 제공, 형식 지 …
beginner할루시네이션
할루시네이션란?
LLM이 정확해 보이지만 실제로 잘못된 내용을 자신 있게 생성하는 현상입니다. 확신 없이도 ‘모르겠다’고 말하지 않는 학생처럼, AI도 모르는 것을 지어내는 경향이 있습니다. 해 …
beginner프레임워크 & 도구
Claude Code
Claude Code란?
Anthropic의 공식 CLI 도구로, Claude가 터미널에서 직접 작업합니다. 코드 보완뿐 아니라 전체 개발 워크플로우를 자율적으로 처리합니다.
beginnerMCP (모델 컨텍스트 프로토콜)
MCP (모델 컨텍스트 프로토콜)란?
Anthropic이 만든 개방형 프로토콜로, AI Agent가 외부 도구와 데이터 소스에 표준화된 방식으로 연결할 수 있게 합니다. USB-C가 충전 포트를 통일한 것처럼, …
beginner스킬 (Claude Code)
스킬 (Claude Code)란?
Claude Code의 재사용 가능한 지시 템플릿으로, Markdown으로 워크플로우와 규칙을 정의합니다.
intermediate훅 (Claude Code)
훅 (Claude Code)란?
Claude Code의 이벤트 인터셉트 시스템으로, 도구 실행 전후에 커스텀 스크립트를 자동으로 실행합니다.
intermediate인프라
GPU (그래픽 처리 장치)
GPU (그래픽 처리 장치)란?
AI 모델 훈련과 추론의 핵심 하드웨어입니다. 대부분의 개발자는 GPU를 직접 구매할 필요 없이 클라우드 API를 사용합니다.
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