쉽게 이해하는 알아두면 좋은 최신 AI 용어 50선 중급자용(2025년 기준)

중급자를 위한 AI용어 50선

안녕하세요

 

지난번 입문자를 위한 AI용어 50선에 이어서 중급자를 위한 AI용어 50선을 준비했습니다.  업무와 교육에 참고하시길 바랍니다.

 

AI 중급 용어 50선 (한글)

1. API (Application Programming Interface): AI 모델이나 서비스 기능을 다른 프로그램이 쉽게 사용할 수 있도록 만든 연결 통로.
2. API 경제 (API Economy): AI 기술이 API 형태로 제공되면서 새로운 비즈니스 모델과 시장이 형성되는 현상.
3. 파운데이션 모델 (Foundation Model): 방대한 데이터로 사전 학습되어 다양한 작업에 적용할 수 있는 거대 AI 모델.
4. 신뢰 부족 (Lack of Trust): AI가 내놓는 결과의 투명성과 공정성 부족으로 인해 사회적 불신이 생기는 문제.
5. 컴퓨팅은 새로운 석유 (Computing is the New Oil): AI 시대에 컴퓨팅 자원이 과거의 석유처럼 중요한 핵심 자원이 되었음을 의미하는 비유.
6. 슈퍼스타 기업 (Superstar Firms): AI 기술을 통해 시장 지배력을 급격히 키워나가는 소수의 거대 기술 기업.
7. 규제 지연 (Regulatory Lag): AI 기술의 발전 속도를 법과 제도가 따라가지 못해 발생하는 문제.
8. 생산성 증대 (Productivity Enhancement): AI가 반복적인 작업을 자동화하여 인간의 생산성을 높이는 현상.
9. 혁신 가속화 (Innovation Acceleration): AI가 연구 개발을 효율적으로 만들어 기술 혁신 속도가 빨라지는 현상.
10. 윤리적 고려 사항 (Ethical Considerations): AI 개발과 사용 과정에서 편향, 차별, 개인정보 보호 등 반드시 고려해야 할 윤리적 문제.
11. 정밀 헬스케어 (Precision Healthcare): AI가 개인의 유전 정보, 생활 습관 등을 분석하여 맞춤형 질병 진단 및 치료법을 제공하는 의료 분야.
12. 콘텐츠 확산 vs. 신뢰 위기 딜레마 (Content Proliferation vs. Trust Crisis Dilemma): AI로 콘텐츠 제작이 쉬워지면서 정보는 넘쳐나지만, 가짜 정보로 인해 진실을 믿기 어려워지는 딜레마.
13. 인더스트리 4.0 (Industry 4.0): AI, 사물 인터넷(IoT) 등 첨단 기술을 활용해 생산 시스템을 자동화하고 지능화하는 4차 산업혁명.
14. 스마트 팩토리 (Smart Factory): AI와 IoT 기술로 생산 공정을 최적화하고 예측 가능한 방식으로 운영하는 지능형 공장.
15. 인간-로봇 협업 (Human-Robot Collaboration / Cobot): 로봇이 인간과 물리적으로 가까이에서 함께 일하며 생산성을 높이는 방식.
16. 디지털 트윈 (Digital Twin): 현실 세계의 사물이나 시스템을 가상 세계에 똑같이 만들어 시뮬레이션하고 예측하는 기술.
17. 개인화된 학습 (Personalized Learning): AI가 학생 개개인의 특성에 맞춰 교육 콘텐츠와 방법을 맞춤형으로 제공하는 학습 방식.
18. 풍요의 역설 (Paradox of Plenty): AI가 생산력을 극대화하지만, 그 혜택이 소수에 집중되어 불평등이 심화될 수 있다는 우려.
19. 디지털 격차 2.0 (Digital Divide 2.0): AI 기술의 활용 능력 차이로 인해 발생하는 새로운 형태의 사회경제적 불평등.
20. 증강 필수성 (Augmentation Imperative): AI가 인간의 역할을 대체하는 것이 아니라, AI를 활용해 인간의 능력을 확장하는 것이 필수가 되는 현상.
21. AI 매개 현실 (AI-Mediated Reality): 스마트폰 비서나 추천 시스템처럼 AI가 일상생활의 많은 부분을 필터링하거나 중재하는 현상.
22. 글로벌 거버넌스 경쟁 (Global Governance Race): AI 기술을 둘러싸고 각국 정부가 규제 및 주도권 확보를 위해 경쟁하는 현상.
23. 설계에 의한 윤리 (Ethics by Design): AI 시스템을 설계하는 초기 단계부터 윤리적 문제를 미리 고려하고 해결하는 방식.
24. 생태계 접근 방식 (Ecosystem Approach): AI 기술을 개발하고 적용할 때, 기업, 정부, 학계 등 다양한 주체가 협력하는 접근법.
25. AI 숙련도 (AI Fluency): AI 도구를 능숙하게 활용하여 문제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 능력.
26. 인간-AI 공동 진화 (Human-AI Co-evolution): AI가 발전함에 따라 인간의 역할과 능력도 함께 진화하는 상호 보완적인 관계.
27. 경사 하강법 (Gradient Descent): AI 모델이 훈련 과정에서 오차를 줄여나가는 최적화 기술.
28. 활성화 함수 (Activation Function): 신경망 뉴런의 출력값을 결정하여 모델에 비선형성을 부여하는 함수.
29. 역전파 (Backpropagation): 모델의 오차를 계산하고, 그 오차를 거슬러 올라가며 가중치를 업데이트하는 학습 알고리즘.
30. 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network, CNN): 이미지 인식에 특화된 딥러닝 모델로, 이미지의 특징을 효과적으로 학습.
31. 순환 신경망 (Recurrent Neural Network, RNN): 순서가 중요한 시계열 또는 자연어 데이터를 다루는 딥러닝 모델.
32. 하이퍼파라미터 (Hyperparameters): AI 모델 훈련 전에 사람이 직접 설정하는 값으로, 모델의 성능에 큰 영향.
33. 오토인코더 (Autoencoder): 입력 데이터를 압축하고 복원하는 비지도 학습 모델로, 데이터의 특징을 요약하는 데 사용.
34. 어텐션 메커니즘 (Attention Mechanism): 입력 데이터에서 중요한 부분에 더 집중하여 학습하는 기술.
35. 트랜스포머 (Transformer): 어텐션 메커니즘을 기반으로 한 모델로, GPT 같은 대형 언어 모델의 핵심 기술.
36. 객체 감지 (Object Detection): 이미지나 영상에서 특정 물체의 위치를 찾아내는 컴퓨터 비전 기술.
37. 세분화 (Segmentation): 이미지의 픽셀 단위로 객체를 구분하고 정확한 경계를 나누는 기술.
38. 데이터 증강 (Data Augmentation): 기존 데이터를 변형하여 학습 데이터의 양을 인위적으로 늘리는 기술.
39. 토크나이저 (Tokenizer): 문장을 단어와 같은 작은 단위(토큰)로 분리하는 자연어 처리의 첫 단계.
40. 임베딩 (Embedding): 단어나 문장을 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자 벡터로 변환하는 기술.
41. 군집화 (Clustering): 정답 없이 비슷한 특성을 가진 데이터들끼리 그룹으로 묶는 비지도 학습 기법.
42. 결정 트리 (Decision Tree): 질문과 답변을 통해 데이터를 분류하거나 예측하는 나무 구조의 모델.
43. 랜덤 포레스트 (Random Forest): 여러 개의 결정 트리를 합쳐 더 정확한 결과를 내는 앙상블 학습 기법.
44. 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM): 데이터를 가장 잘 나누는 결정 경계를 찾아 분류하는 머신러닝 모델.
45. 협업 필터링 (Collaborative Filtering): 사용자들의 취향을 분석하여 비슷한 사람들에게 상품을 추천하는 시스템.
46. 특징 공학 (Feature Engineering): AI 모델 성능 향상을 위해 원본 데이터의 특징을 가공하고 추출하는 과정.
47. 차원 축소 (Dimensionality Reduction): 데이터의 불필요한 특징을 줄여 학습 효율을 높이는 기술.
48. 준지도 학습 (Semi-supervised Learning): 정답이 있는 데이터와 없는 데이터를 모두 활용하여 학습하는 방식.
49. 모델 평가 (Model Evaluation): 훈련된 모델의 성능을 정확도, 정밀도 등의 지표로 측정하는 과정.
50. 혼동 행렬 (Confusion Matrix): 분류 모델의 성능을 시각적으로 보여주는 표로, 예측의 정확도를 한눈에 파악.
    
    
    
    

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I 중급 용어 50선 (영문)

1. API (Application Programming Interface): A set of rules that allows different software programs to communicate with each other.
2. API Economy: The economic shift where businesses increasingly rely on and profit from AI services provided via APIs.
3. Foundation Model: A large-scale AI model pre-trained on a vast amount of data, serving as a base for various applications.
4. Lack of Trust: The social issue arising from the lack of transparency and fairness in AI-generated outcomes.
5. Computing is the New Oil: A metaphor suggesting that computing resources are now as crucial a commodity as oil was in the past.
6. Superstar Firms: A small number of large tech companies that are rapidly increasing their market dominance through AI technology.
7. Regulatory Lag: The problem of legal and regulatory frameworks failing to keep pace with the speed of AI development.
8. Productivity Enhancement: The phenomenon where AI automates repetitive tasks, thereby increasing human productivity.
9. Innovation Acceleration: The rapid increase in the speed of technological innovation driven by AI's ability to streamline R&D.
10. Ethical Considerations: The moral issues that must be addressed in AI development and use, such as bias, discrimination, and privacy.
11. Precision Healthcare: The field of medicine where AI analyzes individual genetic and lifestyle data to provide personalized diagnoses and treatments.
12. Content Proliferation vs. Trust Crisis Dilemma: The paradox where AI makes content creation easier, but the rise of fake information makes it difficult to trust the truth.
13. Industry 4.0: The fourth industrial revolution, which utilizes advanced technologies like AI and IoT to automate and intellectualize production systems.
14. Smart Factory: An intelligent factory that uses AI and IoT to optimize production processes and operate in a predictable manner.
15. Human-Robot Collaboration (Cobot): A mode of work where robots collaborate closely with humans in a shared physical space to increase productivity.
16. Digital Twin: A virtual replica of a physical object or system used for simulation and prediction.
17. Personalized Learning: An educational approach where AI adapts content and methods to fit each student's unique learning style and pace.
18. Paradox of Plenty: The concern that while AI has the potential to create immense wealth, its benefits may not be distributed equally, exacerbating social inequality.
19. Digital Divide 2.0: A new form of socioeconomic inequality resulting from unequal access to AI technology, tools, and related education.
20. Augmentation Imperative: The growing necessity for humans to leverage AI to enhance their unique skills (creativity, critical thinking) rather than competing with AI.
21. AI-Mediated Reality: The phenomenon where AI filters or generates many of our daily interactions, such as with smartphone assistants or recommendation systems.
22. Global Governance Race: The global trend where governments are increasingly racing to establish regulations and gain leadership in the AI sector.
23. Ethics by Design: An approach to AI development that proactively considers and addresses ethical issues from the initial design phase.
24. Ecosystem Approach: A collaborative method for AI development and deployment that involves multiple stakeholders, including companies, governments, and academia.
25. AI Fluency: The ability to effectively use AI tools to solve problems and create new value.
26. Human-AI Co-evolution: A symbiotic relationship where both human roles and capabilities evolve alongside the advancement of AI.
27. Gradient Descent: An optimization algorithm used in training AI models to minimize error by iteratively adjusting parameters.
28. Activation Function: A function in a neural network that determines the output of a neuron, introducing non-linearity to the model.
29. Backpropagation: A core algorithm for training neural networks that calculates the error and propagates it backward to update weights.
30. Convolutional Neural Network (CNN): A deep learning model specialized for image recognition, which learns patterns by performing convolutional operations on images.
31. Recurrent Neural Network (RNN): A deep learning model for handling sequential data like time series or natural language.
32. Hyperparameters: Values set manually by humans before model training, which significantly affect the model's performance.
33. Autoencoder: An unsupervised learning model that compresses input data and then reconstructs it, useful for data summarization.
34. Attention Mechanism: A technique that allows a model to "focus" on important parts of the input data during processing.
35. Transformer: A deep learning model based on the attention mechanism, which forms the basis for large language models like GPT.
36. Object Detection: A computer vision technique that identifies and localizes specific objects within an image or video.
37. Segmentation: The process of dividing an image into pixel-level regions to accurately delineate objects.
38. Data Augmentation: Techniques used to artificially increase the size of a training dataset by applying transformations to existing data.
39. Tokenizer: The process of breaking down a sentence into smaller units (tokens) for natural language processing.
40. Embedding: The technique of converting words or sentences into numerical vectors that a computer can understand.
41. Clustering: An unsupervised learning method that groups similar data points together without predefined labels.
42. Decision Tree: A tree-like model that makes decisions by asking a series of yes/no questions to classify or predict outcomes.
43. Random Forest: An ensemble learning method that combines multiple decision trees to produce more accurate and stable predictions.
44. Support Vector Machine (SVM): A machine learning model that finds the optimal hyperplane to classify data points.
45. Collaborative Filtering: A recommendation system that analyzes user behavior to suggest items liked by similar users.
46. Feature Engineering: The process of creating or selecting new features from raw data to improve a model's performance.
47. Dimensionality Reduction: A technique for reducing the number of features in a dataset to improve learning efficiency while retaining key information.
48. Semi-supervised Learning: A learning approach that uses both labeled and unlabeled data for training, useful when labeled data is scarce.
49. Model Evaluation: The process of measuring a trained model's performance using various metrics like accuracy and precision.
50. Confusion Matrix: A table used to visualize the performance of a classification model, showing how well it predicted outcomes.
    
    
    
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