📋 목차CNN(합성곱 신경망)이란?RNN(순환 신경망)이란?CNN과 RNN의 구조 비교의료/피부 분야 활용 예시보험/금융 분야 활용 예시교육/회화/마케팅 예시FAQ딥러닝을 공부하거나 활용하는 사람이라면 한 번쯤은 들어봤을 CNN과 RNN! 이 둘은 똑같은 신경망이지만, 완전히 다른 분야에 사용되는 친구들이에요. 이미지 같은 시각 정보를 처리하는 데 강한 CNN과, 순서 있는 문장이나 시간 흐름을 이해하는 데 강한 RNN. 두 기술은 GPT나 피부 진단 AI, 보험 약관 요약 같은 다양한 곳에 핵심으로 쓰이고 있어요. 제가 생각했을 때, 이 둘을 정확히 구분하고 이해하는 게 지금처럼 생성형 AI 시대에는 정말 중요해요. 특히 산업별 수익형 AI를 만들거나 도입하려는 분들이라면 CNN과 RNN의 차이를 잘..

📋 목차📘 지도학습(Supervised Learning)이란?🧪 비지도학습(Unsupervised Learning)이란?🧠 지도 vs 비지도학습 비교표🏦 보험·금융 산업 활용 예시🧬 의료·피부 진단 활용 예시🛍 마케팅 & 고객 분석 예시❓ FAQ머신러닝은 AI 기술의 기초이자 실전 활용의 시작점이에요. 특히 '지도학습'과 '비지도학습'은 모든 머신러닝 알고리즘의 기반이 되기 때문에, 이 둘을 정확히 구분하고 이해하는 것이 무엇보다 중요하답니다. 지도학습은 입력 데이터와 정답이 함께 주어지는 방식이고, 비지도학습은 정답 없이 데이터 속 패턴을 찾는 방식이에요. 각각의 개념, 차이, 활용 예시는 실제 보험, 금융, 의료, 마케팅 등 다양한 산업에서 적용되고 있어요. 내가 생각했을 때, 이 두 가..

📋 목차🧠 머신러닝이란?📌 머신러닝 적용 구조🏦 머신러닝 활용 사례: 보험 & 금융🧬 의료 & 피부 진단 분야📈 마케팅과 고객 예측❓ FAQGPT, 보험 AI, 피부 분석 앱처럼 우리가 자주 접하게 되는 최신 기술들, 그 뿌리를 들여다보면 바로 ‘머신러닝’이라는 존재가 있어요. 머신러닝은 데이터를 통해 스스로 학습하고 판단하는 능력을 지닌 AI의 핵심 기술이에요. 이번 글에서는 머신러닝이 무엇인지부터 시작해요. 그다음 보험, 금융, 피부 진단, 마케팅 등 실제 산업에서 어떻게 사용되고 있는지 하나하나 살펴보면서 수익 연결이 가능한 포인트를 정리해볼게요. 고RPM 블로그 콘텐츠를 만들기 위해선 단순 이론 설명보다, 실전 응용 사례와 키워드 중심의 구성 전략이 정말 중요하거든요. 그래서 이 글은 ..

📋 목차초거대 AI의 실무 전면 적용의료·피부 진단 분야의 실질 도입보험/금융 AI 자동심사 허용AI 교육 & 튜터 시장의 성장AI 마케팅 자동화 확대AI 윤리·편향·보안 제도화FAQ2025년, 당신의 일상은 얼마나 인공지능과 가까워질까요? AI는 더 이상 먼 기술이 아니라, 실제로 '보험 상품을 판단하고', '피부 상태를 진단하며', '학생을 가르치는' 파트너가 되고 있어요. 이번 글에서는 GPT-5와 생성형 AI의 고도화부터, 의료·보험 자동화, 교육과 마케팅의 혁신, 그리고 AI 윤리와 규제의 흐름까지 살펴볼게요. 고수익 키워드와 연결된 산업별 트렌드를 놓치지 마세요! 이제부터 각 산업별 트렌드를 따라가며, 실전에서 어떻게 활용되는지 살펴볼게요! 💡🔮 초거대 AI의 실무 전면 적용2025년에는..

📋 목차AI와 자동화 개념 비교금융·보험 산업에서의 차이의료 분야 적용 차이마케팅과 CRM 적용 차이핵심 차이 요약고RPM 키워드와 외부링크FAQ"보험 자동심사도 그냥 자동화 아닌가요?"라는 질문, 혹시 들어본 적 있으신가요? 또 "GPT도 자동응답 시스템 아니야?"라고 생각한 적 있진 않으세요? 🤔 많은 분들이 자동화와 인공지능을 같은 개념으로 오해하곤 해요. 하지만 사실은 완전히 다른 기술이에요. 자동화는 미리 정해진 흐름에 따라 일을 반복하는 거라면, 인공지능은 데이터를 바탕으로 상황을 ‘이해하고 판단’하는 기술이에요. 이 글에서는 둘의 차이를 현실 사례 중심으로 정리해볼게요. 특히 보험, 금융, 의료, 마케팅 분야에서 AI와 자동화가 실제로 어떻게 다른 방식으로 적용되고 있는지 알아보면서, 고..

📋 목차🕰 1956~2000년: AI의 개념기💡 2000~2015년: 머신러닝과 빅데이터⚙️ 2016~2021년: 딥러닝의 전성기💥 2022~현재: 생성형 AI 시대🔮 2025년 이후: 초거대 AI 전망📊 AI 발전 타임라인 시각화FAQAI는 단기간에 유행처럼 등장한 기술이 아니에요. 무려 70년 전부터 개념이 태동했고, 점차 진화하면서 오늘날의 생성형 AI까지 발전했어요. 이 글에서는 AI 기술의 연도별 변화, 산업 적용 사례, 그리고 미래의 예측까지 타임라인 형식으로 쉽게 정리해드릴게요. AI에 대한 이해를 바탕으로 보험 자동심사, 의료 진단, GPT 기반 추천 시스템 등 고RPM 콘텐츠로 자연스럽게 연결될 수 있는 구조예요. 제가 생각했을 때 이 글 하나로 모든 AI 입문자들이 이해할 수..