인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 컴퓨터 시스템이 인간의 학습, 추론, 문제 해결 등의 지능적인 작업을 수행

머신러닝 (Machine Learning):
인공지능의 하위 분야 중 하나로, 데이터에서 패턴을 학습하여 예측 모델을 구축하는 기술입니다.
지도학습, 비지도학습, 강화학습 등이 머신러닝의 주요 패러다임입니다.

딥러닝 (Deep Learning):
머신러닝의 한 종류로, 인공 신경망을 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 기술입니다.
이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에 딥러닝이 효과적으로 활용됩니다.

자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP):
기계가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 분야로, 번역, 대화형 인터페이스, 텍스트 분석 등에 사용됩니다.

컴퓨터 비전 (Computer Vision):
기계가 시각적인 정보를 처리하고 이해하는 기술로, 이미지 및 비디오 인식, 객체 검출, 얼굴 인식 등에 활용됩니다.

강화학습 (Reinforcement Learning):
에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법입니다.
게임, 로봇 제어, 자율 주행 자동차 등에 적용됩니다.

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전문가 시스템 (Expert Systems):
특정 도메인의 전문가 수준의 지식을 포함하고 있는 시스템으로, 의사 결정 지원 등에 활용됩니다.

인공 일반 지능 (Artificial General Intelligence, AGI):
모든 인간의 지능적인 작업을 수행할 수 있는 인공지능을 지향하는 개념입니다. 현재까지는 이를 달성하는 것이 어렵습니다.

인공지능의 응용 분야:
의료: 진단, 약물 개발, 환자 모니터링 등에 활용됩니다.
금융: 투자 전략, 리스크 관리, 보안 등에 사용됩니다.
제조업: 자동화, 품질 향상, 예측 유지보수 등에 활용됩니다.
교통: 자율 주행 차량, 교통 흐름 최적화 등에 적용됩니다.
서비스 분야: 음성 비서, 추천 시스템, 가상 상담원 등이 있습니다.