반응형 머신러닝3 인공지능 시대, AI 관련 학과는 어디가 좋을까? AI의 발전 속도는 예측할 수 없을 만큼 빠르다. 미래의 경쟁력을 갖추고 싶다면, AI를 이해하고 활용할 줄 알아야 한다.들어가며최근 인공지능(AI)은 우리 생활 전반에 걸쳐 혁신을 가져오고 있습니다. 챗봇, 자율주행, 의료 진단, 금융 분석 등 다양한 산업에서 AI 기술이 활용되면서 AI 전문가에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 이에 따라 대학에서도 AI 관련 학과를 개설하거나 기존 컴퓨터공학과 내에서 AI 관련 커리큘럼을 강화하는 추세입니다. 그렇다면 AI를 전공하려는 학생들은 어떤 대학의 학과를 선택하는 것이 좋을까요? 오늘은 AI 관련 학과가 강한 국내외 대학을 살펴보고, 학과 선택 시 고려해야 할 요소를 정리해보겠습니다. AI 관련 학과를 선택할 때 고려해야 할 요소AI를 전공하려는 학생들이 대.. 2025. 3. 7. 인공지능과 머신러닝의 차이: 쉽게 이해하기 들어가며 요즘 인공지능(AI)이라는 단어는 우리 생활 속에서 흔히 들을 수 있습니다. 스마트폰의 음성 비서, 유튜브 추천 알고리즘, 심지어 자율주행 자동차까지 AI 기술이 활용되지 않는 곳이 없죠. 그런데 AI를 이야기할 때 종종 머신러닝(ML)이라는 단어도 함께 등장합니다. "AI와 머신러닝은 같은 의미인가요?""머신러닝이 AI보다 더 발전된 기술인가요?" 이런 질문을 한 번쯤 떠올려 본 적이 있다면, 이번 글이 도움이 될 것입니다. AI와 머신러닝의 개념을 쉽게 이해하고, 두 기술이 어떤 차이를 가지는지 알아보겠습니다.🤔 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 같은 개념일까많은 사람들이 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 같은 의미로 사용하지만, 사실 이 둘은 다릅니다. 머신러닝은 인공지능의 한 분야로.. 2025. 2. 20. 빅데이터의 정의와 5V 특징, 그리고 미래 전망 "데이터는 21세기의 새로운 원유(New Oil)이다." 클라이브 험비(Clive Humby) 들어가며오늘날 우리는 하루에도 수많은 데이터를 생성하고 소비합니다. 스마트폰을 사용할 때, 인터넷에서 검색을 할 때, 심지어는 출퇴근길에 교통카드를 찍을 때도 데이터는 생성됩니다. 이러한 방대한 데이터를 수집하고 분석하여 가치 있는 정보를 도출하는 것이 바로 빅데이터(Big Data)입니다.빅테이터의 정의 빅데이터(Big Data)란 기존의 데이터 처리 기술로는 수집, 저장, 분석하기 어려운 대용량(Volume), 고속(Velocity), 다양성(Variety)을 가진 데이터를 의미합니다. 이는 미국 연구기관 Gartner(가트너)가 정의한 "빅데이터의 3V" 개념에서 출발한 것으로, 이후에는 정확성(Verac.. 2025. 2. 20. 이전 1 다음
