Ch2. AICE 인공지능능력 준비 — AI·머신러닝 개념

AI와 머신러닝의 경계

강의식으로 말하면 AI는 가장 큰 우산입니다. 판단, 분류, 예측, 생성 기능을 컴퓨터로 구현하는 전체 영역입니다. 머신러닝은 데이터를 보고 규칙을 학습하고, 딥러닝은 신경망으로 이미지·언어·음성 패턴을 다룹니다.

포함 관계

개념	핵심 질문	예시
AI	기계가 지능적 행동을 하는가	챗봇, 추천
ML	데이터로 규칙을 배우는가	분류, 회귀
DL	신경망으로 표현을 학습하는가	이미지 인식

시험에서는 “데이터와 목표를 기준으로 성능을 높인다”면 머신러닝으로 읽고, 사람이 규칙을 짜는 방식과 구분하세요.

핵심 요약

AI는 목표, 머신러닝은 학습 방식, 딥러닝은 신경망 기반 구현입니다.

다음 장에서는 모델보다 먼저 준비해야 할 데이터 이해와 전처리를 다룹니다.