AI Engineering

AI Engineer vs. ML Engineer 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 기술 생태계에서 중추적 역할을 하게 되면서, AI 엔지니어와 ML 엔지니어라는 직무도 점차 중요해지고 있다. 이 두 역할은 겉보기에 유사해 보이지만, 그 책임과 요구되는 기술 세트, 업무 범위에서 중요한 차이가 있다. 정의와 범위 간단히 말해, AI 엔지니어링은 ML 엔지니어링을 포함하는 상위 개념이라고 볼 수 있다. 모든 머신러닝은 AI의 일부이지만, 모든 AI가 머신러닝을 사용하는 것은 아니다. AI 엔지니어 AI 엔지니어는 인공지능 시스템 전반을 설계, 개발, 구현하는 전문가이다. 이들의 업무는 머신러닝을 포함한 다양한 AI 기술(자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 지식 표현, 추론 시스템 등)을 아우른다. AI 엔지니어는 보다 광범위한 인공지능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추며, 이론적 AI 연구를 실용적인 애플리케이션으로 변환하는 역할을 한다. ...

AI (Artificial Intelligence) vs. AGI (Artificial General Intelligence) 인공지능(AI)과 범용 인공지능(AGI) 사이의 구분은 AI 연구와 개발의 핵심 주제 중 하나이다. 두 개념은 기술적 역량, 개발 상태, 잠재적 영향 및 직면한 도전과제에서 근본적인 차이가 있다. 기본 개념과 정의 인공지능(AI) 인공지능은 인간의 지능을 시뮬레이션하도록 설계된 컴퓨터 시스템을 말한다. 현대 AI는 주로 특정 작업이나 문제 도메인에 특화된 ‘좁은 AI(Narrow AI)’ 또는 ‘약한 AI(Weak AI)‘의 형태로 존재한다. 이러한 시스템은 특정 작업(언어 번역, 이미지 인식, 게임 플레이 등)에서 뛰어난 성능을 보이지만, 학습한 영역 외의 작업으로 지식이나 능력을 일반화하는 데 제한이 있다. ...