텐서(Tensor)란? AI가 숫자 데이터를 담는 다차원 배열
텐서는 AI 모델이 입력, 출력, 파라미터를 다루는 기본 데이터 구조입니다. 스칼라, 벡터, 행렬을 포함하는 다차원 배열로 이해하면 초보자도 쉽게 따라갈 수 있습니다.
NPU(Neural Processing Unit)란? AI PC와 온디바이스 AI를 이해하는 핵심 칩
NPU는 신경망 모델의 추론 연산을 전력 효율적으로 처리하도록 설계된 전용 AI 가속기입니다. AI PC와 온디바이스 AI를 이해할 때 꼭 알아야 할 칩입니다.
페이로드(Payload)란? AI API에 보내는 요청 데이터 뜻과 예시
페이로드는 API 요청이나 응답에서 실제로 전달되는 핵심 데이터입니다. AI API에서는 모델, 입력, 파일, 도구, 출력 형식 같은 작업 내용이 페이로드에 들어갑니다.
트랜스포머(Transformer)란? 생성형 AI를 이해하는 핵심 모델 구조
트랜스포머는 입력 안의 단어, 토큰, 이미지 조각 같은 요소들이 서로 어떤 관계를 갖는지 셀프 어텐션으로 계산하는 현대 생성형 AI의 핵심 모델 구조입니다.
관측 가능성(Observability)이란? AI 에이전트 문제를 추적하는 운영 개념
관측 가능성은 로그, 지표, 트레이스 같은 신호로 AI 에이전트와 자동화의 내부 상태와 문제 원인을 추적할 수 있게 하는 운영 개념입니다.
코사인 유사도(Cosine Similarity)란? AI 검색이 비슷함을 계산하는 방법
코사인 유사도는 두 벡터가 같은 방향을 향하는 정도를 계산해 AI 검색에서 질문과 문서의 의미적 가까움을 비교하는 방법입니다.
LoRA(저랭크 적응)란? AI 모델을 가볍게 맞춤화하는 방법
LoRA는 큰 AI 모델 전체를 다시 학습하지 않고 작은 추가 가중치만 학습해 특정 작업에 맞게 조정하는 파라미터 효율 튜닝 방법입니다.
정확도(Accuracy)란? AI 모델이 맞힌 비율을 읽는 법
정확도는 AI 분류 모델이 전체 예측 중 몇 개를 맞혔는지 보여주는 기본 평가 지표입니다.
자동화 편향(Automation Bias)이란? AI 답변을 너무 쉽게 믿는 오류
자동화 편향은 AI나 자동화 시스템의 답을 사람이 과하게 믿고 원문 확인과 사람 검토를 줄이는 판단 오류입니다.
옵트아웃(Opt-out)이란? AI 학습에 내 데이터를 쓰지 않게 하는 선택권
옵트아웃은 AI 제품에서 내 대화나 작업 내용이 모델 개선과 학습에 쓰이는지 제외해 달라고 선택하는 데이터 통제 방식입니다.
