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딥러닝13

AI가 유전자 변이를 예측한다 의학은 오랜 세월 동안 ‘평균적인 인간’을 기준으로 발전해왔습니다. 그러나 인간은 누구나 다릅니다. 같은 약을 먹어도 어떤 사람은 부작용을 겪고, 어떤 사람은 놀라운 치료 효과를 보입니다. 이러한 개인차의 비밀은 결국 ‘유전자’에 숨어 있습니다. 그리고 이제 인공지능(AI)이 그 유전자의 복잡한 언어를 해독하며, 미래의 질병을 예측하고 개인 맞춤형 치료를 가능하게 만들고 있습니다.AI가 읽어내는 DNA의 언어AI가 유전자 데이터를 분석한다는 것은 단순한 숫자 계산이 아닙니다. DNA는 일종의 ‘생명 언어’이며, AI는 그 언어를 해석하는 통역사 역할을 하고 있습니다. 인간의 DNA는 A, T, G, C라는 네 가지 염기로 구성되어 있지만, 그 조합은 30억 개가 넘습니다. 이 방대한 조합 속에서 의미 있.. 2025. 10. 12.
AI는 꿈을 꿀 수 있을까? "기계가 상상할 수 있다면, 그것은 더 이상 기계가 아닌 것 아닐까?" 우리는 인공지능이 빠르게 인간의 능력을 따라잡는 시대에 살고 있습니다. 번역, 작곡, 시 쓰기, 그림 그리기 등 인간의 창의력이 요구되던 영역까지 인공지능이 뛰어들고 있습니다. 하지만 여전히 인간만의 고유한 능력으로 여겨지는 것이 있습니다. 바로 ‘꿈’입니다.AI는 정말 꿈을 꿀 수 있을까요? 혹은 꿈을 꿨다고 말할 수 있을 만큼 ‘상상력’을 가질 수 있을까요? 이 질문은 단순히 철학적 사유에 머물지 않습니다. 그것은 우리가 AI와의 공존을 어떻게 이해할 것인지, 그리고 인간의 정체성을 어디에 둘 것인지에 대한 본질적 질문이기도 합니다. 꿈이란 무엇인가꿈은 단순히 잠자는 동안 머릿속에 스쳐가는 이미지의 나열이 아닙니다. 인간에게 있어.. 2025. 8. 6.
딥러닝이 지구를 더럽히고 있다 한때 ‘비가 올까?’ 정도의 질문만 하던 인공지능이, 이제는 의사를 대신해 암을 진단하고, 시인을 대신해 시를 쓰며, 화가를 대신해 그림을 그리는 시대가 되었습니다. 특히 딥러닝(Deep Learning) 기술은 인간처럼 사고하고, 판단하며, 창조하는 AI의 핵심으로 떠오르고 있습니다. 하지만 화려한 성능과 눈부신 진보 이면에는 사람들이 잘 모르는 어두운 진실, 바로 ‘환경 비용’이 존재합니다. 우리가 편리하게 사용하는 AI 기술이, 실제로는 지구에 막대한 탄소발자국을 남기고 있다는 사실은 아직 많은 사람들에게 생소합니다.GPU가 돌아가는 동안, 지구는 타오르고 있다AI가 ‘스스로 학습한다’는 말은 듣기엔 매력적이지만, 그 학습 과정은 결코 가볍지 않습니다. 딥러닝 모델은 수많은 데이터셋을 처리하고, 그.. 2025. 7. 17.
유튜브 알고리즘의 AI 진화 유튜브를 사용하면서 우리는 매일 수많은 동영상을 ‘추천’받습니다. 내가 구독하지도 않았고, 검색한 적도 없는 영상이 갑자기 화면 한가운데 떠오르고, 클릭해보면 이상하게도 내 취향과 어울립니다. 때로는 내가 지금 원하는 것보다도 한 발 앞서 있는 듯한 콘텐츠를 제시하기도 하죠. 이러한 경험의 이면에는 바로 AI로 진화한 유튜브 추천 알고리즘이 존재합니다. 그런데 우리는 이 알고리즘의 진짜 목적, 그 진화의 방향, 그리고 우리가 놓치고 있는 리스크에 대해 얼마나 알고 있을까요?AI는 ‘무엇’을 기준으로 영상을 추천하는가?유튜브의 AI 추천 알고리즘은 단순히 ‘인기 영상’이나 ‘조회수 많은 콘텐츠’를 추천하지 않습니다. 대신, 사용자 개개인의 행동과 패턴을 분석하여 ‘이 사람이 지금 가장 관심 있어 할 만한 .. 2025. 7. 7.
데이터사이언스 기반 AI가 자녀 학습 스타일을 분석해 맞춤 교육 제공 4차 산업혁명 시대를 맞아 교육 분야에도 인공지능(AI)과 데이터사이언스가 빠르게 도입되고 있습니다. 특히 자녀의 학습 스타일을 정밀하게 분석해 개별 맞춤형 교육을 제공하는 AI 기술은 교육 혁신의 핵심으로 주목받고 있습니다. 이번 글에서는 데이터사이언스와 AI가 어떻게 자녀의 학습 스타일을 분석하고, 그 결과를 바탕으로 맞춤 교육을 설계하는지 상세히 살펴보겠습니다.1. 학습 스타일의 다양성과 맞춤형 교육의 필요성현대 교육에서 가장 중요한 화두 중 하나는 바로 ‘개별 학습자 맞춤형 교육’입니다. 아이마다 지닌 성향과 학습 스타일이 매우 다르기 때문에, 획일적인 교육 방식은 더 이상 효과적이지 않다는 점이 점점 더 명확해지고 있습니다. 어떤 학생은 시각적으로 정보를 접할 때 가장 잘 이해하고 기억하는 반면.. 2025. 6. 17.
머신러닝이 교통 패턴을 학습해 ‘혼잡 피하기’ 경로를 추천한다 출근 시간 아침 8시, 도로는 이미 자동차들로 붐빕니다. 내비게이션 앱은 최단 거리로 안내하지만, 도착 시각은 점점 늦춰지고 있습니다. 우리가 흔히 경험하는 이 ‘예측할 수 없는 교통 체증’ 속에서, 이제 머신러닝이 새로운 해결책으로 떠오르고 있습니다. 단순한 지도 정보나 거리 계산을 넘어서, 교통량의 흐름을 학습하고, 예측하고, 때로는 사용자 맞춤형으로 가장 스트레스를 줄이는 경로를 제시하는 시대가 도래하고 있습니다.언제, 어디서 막힐까? – 데이터를 학습하는 머신러닝매일 반복되는 출퇴근길에서 우리는 늘 ‘예상치 못한 정체’를 마주합니다. 전날까지 순조롭던 도로가 오늘은 유독 막히거나, 평소엔 막히는 고속도로가 오히려 뚫려 있는 날도 있습니다. 이러한 불확실성은 많은 운전자에게 스트레스를 주는 요소이자.. 2025. 6. 4.

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