핵심 비유
마트로시카(러시아 인형) 비유 — AI는 가장 큰 인형, 그 안에 ML 인형, 또 그 안에 DL 인형이 들어 있다. "모든 딥러닝은 머신러닝이고, 모든 머신러닝은 AI다. 하지만 거꾸로는 성립하지 않는다." 학생에게 실제 마트로시카 이미지나 그림을 보여 주며 "딥러닝을 꺼내면 ML도 같이 꺼내지고, ML을 꺼내면 AI 상자도 함께 나온다"고 설명하면 포함 관계를 직관적으로 이해한다.
핵심 포인트
- AI·ML·DL은 별개 기술이 아니라 포함 관계다 — AI(가장 큰 범주) 안에 ML이, ML 안에 DL이 들어 있는 '마트로시카 인형' 구조.
- 머신러닝(ML)은 사람이 규칙을 일일이 입력하는 대신 컴퓨터가 데이터에서 스스로 패턴을 찾아 배우는 방법이다.
- 딥러닝(DL)은 ML의 한 종류로, 사람 뇌의 신경망을 흉내 낸 구조(인공 신경망)를 사용해 이미지·음성 인식처럼 복잡한 과제를 처리한다.
- 현재 우리 주변의 AI(시리, 유튜브 추천, 번역기)는 '약한 AI(Narrow AI)' — 정해진 한 가지 일만 잘한다. '강한 AI(AGI)'는 아직 존재하지 않는 개념이다.
- AI는 이미 우리 일상 곳곳에 있다 — 유튜브 알고리즘, 스팸 필터, 얼굴 인식 잠금, 자율주행 보조가 모두 머신러닝·딥러닝 기반이다.
교사 팁
Teachable Machine 5분 체험으로 도입하기 — 수업 첫 5분에 교사가 노트북 웹캠으로 Teachable Machine(teachablemachine.withgoogle.com)을 시연한다. ①가위·바위·보 손 모양 사진 10장씩 직접 찍어 학습 → ②실시간 분류 결과 확인. "내가 규칙을 안 알려줬는데 컴퓨터가 어떻게 알았을까?"라는 질문으로 자연스럽게 '데이터로 배우는 머신러닝' 개념을 끌어낼 수 있다. 이후 AI⊃ML⊃DL 마트로시카 도식으로 이어가면 추상 개념이 체험과 연결된다.