• 인공지능(AI, Artificial Intelligence): AI는 컴퓨터가 인간처럼 사고하고 학습하며 문제를 해결할 수 있도록 설계된 기술을 총칭합니다. 인간의 지능을 모방해 학습하고 추론하며 문제를 해결할 수 있는 시스템을 개발하는 데 초점을 맞춥니다.

• 머신러닝(ML, Machine Learning, 기계 학습): 머신러닝은 AI의 하위 분야로, 데이터에서 패턴을 학습해 명시적 프로그래밍 없이 예측이나 결정을 내리는 기술입니다. 머신러닝은 데이터를 바탕으로 모델을 훈련시키며, 이를 통해 시간이 지날수록 특정 작업의 성능을 자동으로 향상시킵니다.

• 딥러닝(deep learning, 심층 학습): 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 인공 신경망(ANN, Artificial Neural Network)을 사용해 복잡한 데이터의 패턴을 학습하는 기술입니다. 여러 층으로 이루어진 신경망 구조를 통해 이미지, 음성, 텍스트와 같은 고차원 데이터를 효과적으로 처리할 수 있습니다. 딥러닝은 대량의 데이터와 강력한 컴퓨팅 자원을 결합할 때 뛰어난 성능을 발휘합니다.

• 생성형 AI(generative AI): 생성형 AI는 기존 데이터를 학습한 뒤 이를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 기술입니다. 텍스트 생성, 이미지 생성, 음악 창작 등 다양한 형태의 콘텐츠를 제작할 수 있으며, 주로 딥러닝 기술을 활용합니다. 생성형 AI는 학습한 스타일과 패턴을 기반으로 독창적이고 창의적인 결과물을 만들어 내는 데 강점이 있습니다.