AI를 공부하기 시작하면 여러 가지 용어를 만나게 됩니다.
AI, Machine Learning, Deep Learning, Neural Network, Generative AI, LLM, Foundation Model
처음에는 모두 비슷해 보입니다.
하지만 이 개념들은 서로 완전히 다른 것이 아니라 서로 연결된 개념입니다.
이번 글에서는 AWS AI Practitioner 시험을 준비하기 위해 반드시 알아야 하는 AI의 기본 구조를 쉽게 정리해 보겠습니다.
1. Artificial Intelligence란?
Artificial Intelligence, 즉 AI는 컴퓨터가 인간의 지능적인 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술입니다.
예를 들어:
- 얼굴을 인식한다.
- 음성을 이해한다.
- 사진을 분석한다.
- 언어를 번역한다.
- 상품을 추천한다.
- 질문에 답한다.
- 글을 작성한다.
- 이미지를 생성한다.
이러한 다양한 기술을 통칭하는 가장 큰 개념이 Artificial Intelligence입니다.
2. Machine Learning
Machine Learning은 AI를 구현하는 대표적인 방법입니다.
전통적인 Programming에서는 사람이 직접 규칙을 작성합니다.
Rules + Data
↓
Program
↓
Result
Machine Learning에서는 데이터를 이용해 컴퓨터가 패턴을 학습합니다.
Training Data
↓
Machine Learning
↓
Model
↓
New Data
↓
Prediction
예를 들어 Spam Email Detection을 생각해 보겠습니다.
수많은 이메일과 "Spam / Not Spam"이라는 결과를 학습시키면 모델이 Spam Email의 특징을 학습할 수 있습니다.
3. Deep Learning
Deep Learning은 Machine Learning의 한 분야입니다.
특히 Neural Network를 여러 층으로 구성하여 복잡한 패턴을 학습합니다.
관계를 단순하게 표현하면 다음과 같습니다.
Artificial Intelligence
│
└── Machine Learning
│
└── Deep Learning
Deep Learning은 다음과 같은 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다.
- Image Recognition
- Speech Recognition
- Natural Language Processing
- Generative AI
- Autonomous Systems
4. Neural Network
Neural Network는 인간의 뇌에서 영감을 얻은 계산 모델입니다.
많은 Node가 서로 연결되어 있으며 입력 데이터를 여러 단계로 처리합니다.
Input
↓
Layer
↓
Layer
↓
Layer
↓
Output
Deep Learning에서는 이러한 Layer가 매우 깊게 구성될 수 있습니다.
5. Generative AI
Generative AI는 이름 그대로 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI입니다.
기존 AI가 주로 데이터를 분석하거나 분류했다면 Generative AI는 새로운 결과를 만들어냅니다.
| 기존 AI | Generative AI |
| Spam인가? | 이메일 작성 |
| 고양이인가? | 고양이 이미지 생성 |
| 감정이 긍정적인가? | 리뷰 작성 |
| 음성 인식 | 음성 생성 |
생성할 수 있는 데이터도 다양합니다.
- Text
- Image
- Audio
- Video
- Code
6. LLM이란?
LLM은 Large Language Model입니다.
대규모 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어를 처리하고 새로운 텍스트를 생성할 수 있는 AI 모델입니다.
ChatGPT와 같은 서비스가 대표적인 예입니다.
LLM은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 질문 답변
- 요약
- 번역
- 문서 작성
- 코드 생성
- 정보 추출
7. Foundation Model이란?
Foundation Model은 다양한 AI 애플리케이션의 기반으로 사용할 수 있는 대규모 AI 모델입니다.
하나의 Foundation Model을 기반으로 다양한 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
Foundation Model
│
┌───────────┼───────────┐
▼ ▼ ▼
Chatbot Summary Coding
AWS AI Practitioner 시험에서는 Foundation Model의 개념과 활용 방법이 매우 중요합니다.
8. Transformer
최근의 LLM과 Generative AI를 이해하기 위해서는 Transformer라는 개념도 알아야 합니다.
Transformer는 자연어 처리 분야에서 매우 중요한 Deep Learning architecture입니다.
특히 문장의 각 부분이 서로 어떤 관계를 가지고 있는지 파악하는 Attention mechanism을 핵심적으로 활용합니다.
이 기술이 발전하면서 오늘날의 대규모 LLM이 등장할 수 있었습니다.
시험에서는 Transformer를 직접 구현할 필요는 없지만,
LLM과 현대 Generative AI의 핵심 기술 중 하나
라는 정도는 이해하는 것이 좋습니다.
9. AI 전체 구조
지금까지 배운 내용을 하나로 연결해 보겠습니다.
Artificial Intelligence
│
└── Machine Learning
│
└── Deep Learning
│
└── Neural Network
│
└── Transformer
│
└── Foundation Model
│
└── Generative AI
│
└── LLM
실제 AI 기술은 훨씬 복잡하지만 AWS AI Practitioner를 준비하는 단계에서는 이 구조를 이해하는 것만으로도 큰 도움이 됩니다.
10. AI Practitioner 시험에서 기억할 것
시험에서는 어려운 수학 문제보다 다음과 같은 개념의 차이를 이해하는 것이 중요합니다.
AI
가장 큰 개념
Machine Learning
데이터에서 패턴을 학습하는 방법
Deep Learning
Neural Network를 활용하는 Machine Learning의 한 분야
Generative AI
새로운 콘텐츠를 생성하는 AI
LLM
언어를 처리하고 생성하는 대규모 모델
Foundation Model
다양한 AI 애플리케이션의 기반으로 활용할 수 있는 모델
마무리
AI를 처음 공부한다면 처음부터 복잡한 알고리즘을 공부할 필요는 없습니다.
먼저 다음 관계를 이해하는 것이 중요합니다.
AI → ML → DL → Neural Network → Transformer → Foundation Model → Generative AI → LLM
이 구조를 이해하면 이후에 등장하는 Token, Prompt, Embedding, RAG, Fine-tuning, Bedrock 등의 개념도 훨씬 쉽게 이해할 수 있습니다.
다음 글에서는 AWS AI Practitioner 시험에서 중요한 Machine Learning 핵심 개념을 살펴보겠습니다.
Next → Training, Inference, Supervised Learning, Unsupervised Learning 완벽 이해하기
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