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[인공지능] 강의 소개와 문의

메일: doimoi@kakao닷컴 카카오톡: doimoi00 (도이모이 공공) 네이버 인물 소개 - https://m.site.naver.com/1dSAi 고등학교 국어 교과서 수록 대상자 인공지능의 최신 기술트렌드에 대해서 쉽게 설명하고 우리 삶의 변화에 대해서 이야기합니다 - 기업체 임직원 - 미래 직업을 고민 중인 학생 - 공공기관 임직원 강의 내용 - 인공지능의 미래 - 인공지능 프로그램밍 - 인공지능 최신 기술 트렌드 - 인공지능과 직업 강의 소개 인공지능의 최신 기술트렌드에 대해서 쉽게 설명하고 우리 삶의 변화에 대해서 이야기합니다 (공공기관, 대기업, 대학에서 미래를 준비하고 고민하는데 도움이 됩니다) - 인공지능의 미래 - 인공지능 최신 기술 트렌드 - 인공지능과 직업 - 인공지능으로 바뀌..

카테고리 없음 2023.10.18

챗GPT 3.5? 4.0? 이거 왜 갑자기 3.5부터 시작하는거야?

GPT-1: 1.17억개, 18년 6월 11일 출시 GPT-2: 15억개, 19년 2월 14일 출시 GPT-3: 1,750억개, 20년 6월 11일 출시 GPT-3.5는 파라미터 개수는 동일한데 사람의 의견을 받아서 추가적인 학습을 하는 (RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback 기술을 도입된 것이 큰 특징이다. 강화학습은 ‘알파고’를 이긴 ‘알파고제로’에서 사용하면서 주목받은 기술이다. 우리가 자전거를 배우는 과정과 비슷하다. 자전거를 배울 때 책으로 배우는 경우는 없다. 왼쪽으로 쓰러질 것 같으면 오른쪽으로 핸들을 돌리고, 오른쪽으로 쓰러지면 왼쪽으로 돌린다는 내용의 책을 독파한 후 자전거를 배우는 사람은 없다. 그냥 단순 무식하게 수십 번, 수백 번 넘..

카테고리 없음 2023.06.11

요즘 인공지능 개발 뭐가 문제일까? (합성 데이터)

인공지능을 통해 혁신적인 서비스를 제공하기 위해서는 다량의 데이터 확보가 필연적이다. 데이터를 확보하는 방법은 크게 3가지가 있다. 1. 공개 데이터 세트 활용: 이미 공개되어 있는 대규모 데이터 세트를 활용하는 것이 일반적인 방법이다. 예를 들어, 이미지 처리를 위한 ImageNet, MNIST가 가장 유명한 데이터셋이다. 2. 수집 및 크롤링: 필요한 데이터를 수집하기 위해 웹 크롤러를 사용하거나 직접 데이터를 수집할 수 있습니다. 파이썬을 이용한 beautiful soup이 대표적인 라이브러리이다. 이를 통해 인터넷에서 데이터를 확보할 수 있다. 3. 레이블링과 주석 작업: 새로운 데이터셋을 만들때 대표적인 방법이다. 사람이 데이터에 대한 레이블 또는 주석을 달아주는 작업을 의미한다. 레이블링 작업..

카테고리 없음 2023.06.11

최근 10년간 인공지능 발전의 역사

2012 합성곱 신경망 (CNN) 이미지넷챌인지에서 CNN 기반 딥러닝인 AlexNet이 우승하면서 그 동안 사람들의 관심에서 멀어졌던 인공지능 기술이 다시 크게 주목 받기 시작 2014 적대적 생성 신경망 (GAN) 생성자와 판별자가 서로 경쟁하면서 학습하는 방법. 생성자는 판별자를 이기기 위해 계속 더욱 진짜 같은 이미지를 생성하고, 판별자는 생성자가 생성한 이미지를 판결하다보면 결국은 정말로 진짜 같은 이미지를 만들어 낼 수 있음 (딥페이크) 2016 알파고 구글 딥마인드 알파고 등장으로 언론과 일반인들에게 인공지능에 대한 관심 크게 증폭 시킴 2017 트랜스포머 언어모델의 혁신 성공 문장속 단어와 같은 순차 데이터 내의 관계를 추적해 맥락과 의미를 학습하는 신경망으로 수학적 기법을 활용해 서로 떨..

카테고리 없음 2022.11.04