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IT&과학/인공지능29

활성화 함수: 인공지능의 뇌에 불을 붙이는 비밀의 불꽃 활성화 함수: 인공지능의 뇌에 불을 붙이는 비밀의 불꽃신경망이 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 하는 비선형성의 핵심 요소활성화 함수란 무엇인가?활성화 함수(Activation Function)는 인공 신경망에서 입력 신호의 총합을 출력 신호로 변환하는 함수로, 각 뉴런의 출력을 결정하는 핵심 요소입니다. 생물학적 뉴런이 전기 신호를 전달할 때 특정 임계값을 넘어야만 반응하는 것과 유사한 역할을 수행합니다.핵심 개념: 활성화 함수는 신경망에 비선형성(non-linearity)을 추가하여 선형 모델로는 학습할 수 없는 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 합니다. 만약 활성화 함수가 없다면, 여러 층을 가진 신경망도 단일 선형 변환과 동일한 표현력을 가지게 됩니다.주요 활성화 함수 종류Sigmoid 함수출력 범위가 .. 2025. 4. 23.

인공지능의 심장: 모델 구성 요소와 편향, 활성화 함수의 비밀 인공지능의 심장: 모델 구성 요소와 편향, 활성화 함수의 비밀인공지능 모델의 핵심 요소들을 이해하고 편향을 줄이는 방법, 활성화 함수의 임계값 조절 기술을 탐구합니다인공지능 모델의 구성 요소인공지능 모델은 여러 핵심 구성 요소들의 조합으로 이루어집니다. 이 요소들이 어떻게 상호작용하느냐에 따라 모델의 성능이 결정됩니다.주요 구성 요소입력 레이어(Input Layer): 데이터가 모델에 입력되는 첫 번째 관문은닉 레이어(Hidden Layers): 데이터의 복잡한 패턴을 학습하는 핵심 층출력 레이어(Output Layer): 최종 예측 결과를 출력하는 층가중치(Weights): 각 연결의 중요도를 결정하는 매개변수편향(Bias): 모델의 유연성을 조절하는 추가 매개변수활성화 함수(Activation Fun.. 2025. 4. 22.

인공지능의 핵심 구성 요소: 가중치와 신경망 연결의 비밀 인공지능의 핵심 구성 요소:가중치와 신경망 연결의 비밀AI 모델의 학습을 결정짓는 핵심 요소인 가중치와 신경망 연결의 강도에 대해 깊이 알아보는 시간가중치(Weight)란 무엇인가?신경망에서의 가중치 개념을 시각화한 이미지가중치(Weight)는 인공 신경망에서 입력 신호의 중요도를 결정하는 매개변수입니다. 인간의 뇌에서 시냅스의 연결 강도와 유사한 개념으로, 각 뉴런 간의 연결 강도를 수치화한 것입니다.가중치의 핵심 특징학습의 핵심 요소: 모델이 데이터로부터 학습하는 것은 결국 가중치를 조정하는 과정신호 전달 강도: 특정 입력이 출력에 미치는 영향의 정도를 결정양수와 음수: 양수는 긍정적 영향, 음수는 부정적 영향을 나타냄0에 가까울수록: 해당 연결이 출력에 미치는 영향이 작아짐신경망 연결의 강도와 모델.. 2025. 4. 22.

인공지능의 핵심 요소: 뉴런과 신경망의 매커니즘 인공지능의 핵심 요소: 뉴런과 신경망의 매커니즘인공 신경망의 기본 구성 요소인 뉴런의 작동 원리와 신경망의 계산 과정을 탐구합니다뉴런(Neuron)이란 무엇인가?뉴런은 인공 신경망의 기본 구성 요소로, 인간 뇌의 생물학적 뉴런에서 영감을 받아 만들어진 수학적 모델입니다. 각 뉴런은 정보를 받아 처리하고 결과를 출력하는 작은 처리 단위로, 수많은 뉴런이 연결되어 복잡한 인공지능 시스템을 구성합니다.뉴런의 3가지 주요 구성 요소입력(Input): 다른 뉴런이나 외부 소스로부터 신호를 받음가중치(Weight): 각 입력에 대한 중요도를 결정하는 학습 가능한 매개변수활성화 함수(Activation Function): 뉴런의 출력을 결정하는 비선형 변환 함수뉴런의 계산 과정하나의 인공 뉴런은 다음과 같은 단계로 .. 2025. 4. 22.

신경망의 숨은 보석, 심층 신뢰 신경망(DBN)의 세계로 빠져보자! 심층 신뢰 신경망(DBN): 신경망의 숨은 보석확률적 생성 모델의 혁신적인 접근 방식심층 신뢰 신경망(DBN)이란 무엇인가?심층 신뢰 신경망(Deep Belief Network, DBN)은 여러 층의 제한된 볼츠만 머신(RBM)이나 자동 인코더로 구성된 확률적 생성 모델입니다. 2006년 제프리 힌튼과 그의 연구팀에 의해 소개된 이 모델은 딥러닝의 부흥을 이끈 핵심 기술 중 하나입니다.DBN은 비지도 학습 방식을 사용하여 데이터의 계층적 표현을 학습할 수 있으며, 이는 인간 뇌가 정보를 처리하는 방식과 유사합니다.DBN의 핵심 개념1. 계층적 특징 학습DBN은 데이터에서 저수준 특징부터 고수준 특징까지 점진적으로 학습합니다. 각 층은 이전 층의 출력을 입력으로 받아 더 추상적인 표현을 학습합니다.2. 제.. 2025. 4. 21.

"AI의 창의적 대결: GAN이 예술가를 능가할 수 있을까?" AI의 창의적 대결: GAN이 예술가를 능가할 수 있을까?생성적 적대 신경망(GAN)이 만들어내는 혁명적인 인공지능 세계GAN이란 무엇인가? 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)은 2014년 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)가 제안한 혁신적인 딥러닝 모델입니다. 두 개의 신경망(생성자와 판별자)이 서로 경쟁하며 학습하는 방식으로, 현실과 구분하기 어려운 새로운 데이터를 생성할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.GAN은 "위조지폐범(생성자)과 경찰(판별자)"의 관계로 비유할 수 있습니다. 위조지폐범은 더 진짜 같은 위조지폐를 만들려고 노력하고, 경찰은 진짜와 가짜를 구별하려고 노력합니다. 이 과정에서 두 모델 모두 점점 더 뛰어나게 됩니다. GAN의 .. 2025. 4. 21.

변이형 자기부호화기(VAE): 생성형 AI의 핵심 기술 변형형 자기부호화기(VAE)생성형 인공지능의 혁신을 이끄는 확률적 자기부호화기 기술VAE란 무엇인가?변형형 자기부호화기(Variational Autoencoder, VAE)는 2013년 Kingma와 Welling이 제안한 생성 모델로, 기존의 자기부호화기(Autoencoder)에 확률적 접근을 도입한 심층 학습 모델입니다. VAE는 데이터의 잠재 표현(latent representation)을 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 데이터를 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.핵심 개념VAE는 입력 데이터를 저차원의 잠재 공간(latent space)에 매핑하고, 이 공간에서 샘플링을 통해 새로운 데이터를 생성합니다. 이 과정에서 확률적 방법론을 사용하여 데이터의 분포를 학습합니다.VAE의 작동 원리1. .. 2025. 4. 21.

자기부호화기(Autoencoder): 데이터 압축과 복원의 신경망 마법 자기부호화기(Autoencoder)데이터를 압축하고 복원하는 신경망의 마법자기부호화기란 무엇인가?자기부호화기(Autoencoder)는 비지도 학습을 위한 신경망 구조로, 입력 데이터를 효율적으로 압축(인코딩)한 후 다시 원본에 가깝게 복원(디코딩)하는 방식으로 학습합니다. 이는 데이터의 핵심적인 특징을 추출하는 데 탁월한 성능을 보입니다.자기부호화기의 기본 구조 (인코더-잠재공간-디코더)자기부호화기는 1980년대에 처음 제안되었지만, 최근 딥러닝의 발전과 함께 그 중요성이 재조명되고 있습니다. 특히 고차원 데이터의 차원 축소, 이상 감지, 노이즈 제거 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.자기부호화기의 핵심 개념1. 인코더(Encoder)입력 데이터를 저차원의 잠재 공간(latent space)으로 압축.. 2025. 4. 20.

게이트 순환 유닛(GRU): LSTM을 단순화한 신경망 구조 게이트 순환 유닛(GRU): LSTM을 단순화한 신경망 구조GRU는 장단기 메모리(LSTM) 네트워크의 복잡성을 줄이면서도 유사한 성능을 제공하는 혁신적인 순환 신경망 구조입니다.GRU란 무엇인가?게이트 순환 유닛(Gated Recurrent Unit, GRU)은 2014년 Kyunghyun Cho 등이 제안한 순환 신경망(RNN)의 한 종류로, 장단기 메모리(LSTM) 네트워크의 단순화된 버전입니다. GRU는 LSTM과 유사한 성능을 유지하면서도 구조를 단순화하여 계산 효율성을 높였습니다.GRU의 내부 구조를 보여주는 다이어그램GRU의 핵심 아이디어GRU는 '게이트' 메커니즘을 사용하여 정보의 흐름을 제어합니다. 이 게이트들은 네트워크가 장기적인 의존성을 학습할 수 있도록 도와주며, 기존 RNN의 기울.. 2025. 4. 20.

장단기 메모리(LSTM): RNN의 혁신적 발전과 응용 분야 장단기 메모리(LSTM): RNN의 혁신적 발전시계열 데이터 처리의 혁명을 이끈 LSTM 네트워크의 원리와 응용 분야LSTM이란 무엇인가?장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM)는 순환 신경망(RNN)의 한 종류로, 1997년 Sepp Hochreiter와 Jürgen Schmidhuber에 의해 제안된 인공 신경망 구조입니다. 기존 RNN의 장기 의존성 문제(Long-Term Dependency Problem)를 해결하기 위해 개발되었으며, 시계열 데이터 처리에 혁신적인 성능을 보여주고 있습니다.LSTM의 기본 구조 (출처: Medium)핵심 개념LSTM은 '기억 셀(memory cell)'이라는 특수한 구조를 도입하여 정보를 장기간 보존할 수 있는 능력을 갖추었습니다. 이는.. 2025. 4. 20.

순환 신경망(RNN): 순차 데이터 처리의 핵심 기술 순환 신경망(RNN): 순차 데이터 처리의 핵심 기술시간적 순서가 중요한 데이터를 처리하는 인공지능의 강력한 도구RNN이란 무엇인가?순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 인공 신경망의 한 종류로, 시간적 순서가 있는 데이터(시계열 데이터)를 처리하는 데 특화된 모델입니다. 기존의 피드포워드 신경망과 달리 RNN은 이전 단계의 정보를 기억하고 현재 단계의 처리에 활용할 수 있는 순환 연결(Recurrent Connection)을 가지고 있습니다.RNN의 기본 구조 - 각 시간 단계에서 이전 상태의 정보를 전달받아 처리RNN의 핵심 아이디어는 "메모리" 개념입니다. 네트워크가 이전 입력에 대한 정보를 일종의 내부 상태로 유지하면서, 현재 입력과 함께 처리할 수 있도록 합니다... 2025. 4. 19.

합성곱 신경망(CNN): 이미지 인식의 혁명을 이끄는 AI 기술 합성곱 신경망(CNN): 이미지 인식의 혁명을 이끄는 AI 기술컴퓨터 비전 분야를 선도하는 딥러닝 아키텍처의 핵심 원리와 응용 분야합성곱 신경망(CNN)이란?합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 주로 이미지 인식, 비디오 분석, 자연어 처리 등에 사용되는 딥러닝 모델의 한 종류입니다. 인간의 시각 피질 구조에서 영감을 받아 개발되었으며, 전통적인 신경망과 달리 공간적/지역적 정보를 효과적으로 처리할 수 있는 구조적 특징을 가지고 있습니다.CNN은 1989년 얀 르쿤(Yann LeCun)에 의해 처음 소개되었으며, 2012년 이미지넷 대회(ILSVRC)에서 AlexNet이 우승하면서 본격적으로 주목받기 시작했습니다. 현재는 컴퓨터 비전 분야에서 사실상 표준 모델로 .. 2025. 4. 19.

신경망의 심층화: 심층신경망(DNN)의 이해와 응용 심층신경망(DNN)의 이해와 응용다층 구조의 신경망이 구현하는 인공지능 혁명심층신경망(DNN)이란 무엇인가? 심층신경망(Deep Neural Network, DNN)은 입력층과 출력층 사이에 여러 개의 은닉층(hidden layer)을 가진 인공신경망의 한 종류입니다. 기존의 단층 신경망에 비해 훨씬 복잡한 패턴을 학습할 수 있으며, 이는 현대 인공지능 기술의 핵심 요소로 자리잡고 있습니다.심층신경망의 '심층(Deep)'이라는 용어는 일반적으로 2개 이상의 은닉층을 가진 신경망을 의미하며, 이는 기존의 얕은 신경망(Shallow Neural Network)과 구분되는 특징입니다.심층신경망의 핵심 개념1. 계층적 구조DNN은 다음과 같은 계층으로 구성됩니다:입력층(Input Layer): 데이터가 처음으로.. 2025. 4. 19.

인공신경망(ANN): 인간 두뇌를 모방한 혁신적인 AI 기술 인공신경망(ANN): 인간 두뇌를 모방한 혁신적인 AI 기술생물학적 신경망에서 영감을 받아 개발된 머신러닝 모델의 핵심 원리와 응용 분야인공신경망이란 무엇인가? 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방하여 만든 계산 모델입니다. 생물학적 신경계의 기본 단위인 뉴런(neuron)을 모델링한 인공 뉴런들이 서로 연결되어 복잡한 패턴을 학습하고 문제를 해결할 수 있습니다.핵심 개념: 인공신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며, 각 뉴런 사이의 연결 강도(가중치)를 조정함으로써 학습이 이루어집니다. 딥러닝은 여러 개의 은닉층을 가진 심층 신경망을 의미합니다.인공신경망의 역사적 배경1943년: 워렌 맥컬록과 월터 피츠가 최초의 신경망 수.. 2025. 4. 18.

전이학습(Transfer Learning): 한 작업에서 학습한 지식을 다른 작업에 적용하는 AI 기술 전이학습(Transfer Learning)한 작업에서 학습한 지식을 다른 작업에 적용하는 AI의 혁신적 기술전이학습이란 무엇인가?전이학습(Transfer Learning)은 머신러닝과 딥러닝 분야에서 한 작업(소스 작업)에서 학습한 지식을 다른 관련 작업(타겟 작업)에 적용하는 기술을 말합니다. 이는 인간이 새로운 기술을 배울 때 이전에 습득한 지식과 경험을 활용하는 방식과 유사합니다.전이학습은 AI 모델이 한 분야에서 배운 지식을 다른 분야로 전이하는 과정을 나타냅니다.핵심 개념전이학습의 핵심은 "이미 학습된 모델(Pre-trained model)의 지식을 새로운 작업에 재활용"하는 것입니다. 이는 특히 데이터가 부족한 상황에서도 높은 성능을 달성할 수 있게 해주며, 학습 시간과 비용을 크게 절감할 수.. 2025. 4. 18.

준지도학습(Semi-supervised Learning): 레이블이 있는 데이터와 없는 데이터의 완벽한 조화 준지도학습(Semi-supervised Learning)레이블이 있는 데이터와 없는 데이터의 완벽한 조화 | AI 학습의 혁신적인 접근법준지도학습이란 무엇인가?준지도학습(Semi-supervised Learning)은 기계 학습의 한 분야로, 레이블이 있는 소량의 데이터와 레이블이 없는 대량의 데이터를 함께 활용하여 모델을 학습시키는 방법입니다. 이는 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)의 중간 형태로, 두 방법의 장점을 결합한 혁신적인 접근법입니다.준지도학습은 레이블링 비용을 크게 줄이면서도 모델 성능을 향상시킬 수 있어, 실제 산업 현장에서 점점 더 많이 활용되고 있습니다.준지도학습의 핵심 개념1. 레이블 데이터와 비레이블 데이터의 조합준.. 2025. 4. 18.

비지도학습(Unsupervised Learning): 레이블 없는 데이터에서 숨겨진 패턴을 찾는 AI의 마법 비지도학습(Unsupervised Learning)레이블 없는 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하는 AI의 강력한 기술비지도학습이란 무엇인가?비지도학습은 인공지능과 머신러닝의 한 분야로, 사전에 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 숨겨진 패턴, 구조 또는 관계를 자동으로 발견하는 기술입니다. 지도학습과 달리 정답이 주어지지 않기 때문에 시스템이 스스로 데이터의 특성을 학습해야 합니다.비지도학습은 레이블 없는 데이터에서 숨겨진 구조를 발견하는 과정핵심 개념비지도학습은 "데이터 자체의 구조"를 학습하는 것이 핵심입니다. 인간이 미처 발견하지 못한 데이터 간의 관계나 패턴을 찾아내는 것이 목표입니다.비지도학습의 주요 기능1. 클러스터링 (군집화)유사한 특성을 가진 데이터 포인트들을 그룹으로 묶는 기술입니다. 예를 .. 2025. 4. 17.

기초 인공지능 용어: 지도학습(Supervised Learning) - 레이블이 있는 데이터로 학습하는 방법 지도학습(Supervised Learning)레이블이 있는 데이터로 학습하는 인공지능의 핵심 방법론지도학습이란 무엇인가? 지도학습(Supervised Learning)은 인공지능과 머신러닝에서 가장 널리 사용되는 학습 방법 중 하나입니다. 이 방법은 '교사'가 '학생'을 가르치는 것과 유사하게, 레이블(정답)이 포함된 훈련 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다.지도학습은 입력 데이터(X)와 해당하는 출력 레이블(Y)의 관계를 학습하는 과정입니다. 모델은 주어진 입력에 대해 올바른 출력을 예측하도록 훈련됩니다.지도학습의 기본 원리레이블이 달린 훈련 데이터셋 준비모델 선택 및 초기화모델이 입력 데이터를 처리하고 예측값 출력예측값과 실제 레이블 비교 (오차 계산)오차를 최소화하도록 모델 파라미터 조정위 과정 .. 2025. 4. 17.

기초 인공지능 용어: 강화학습(Reinforcement Learning) - 시행착오를 통해 배우는 AI 강화학습(Reinforcement Learning)시행착오를 통해 학습하는 인공지능의 핵심 기술강화학습이란 무엇인가?강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능의 한 분야로, 에이전트(agent)가 환경(environment)과 상호작용하며 보상(reward)을 최대화하는 방향으로 학습하는 머신러닝 방법론입니다. 인간이 시행착오를 통해 배우는 방식과 유사하여 '시행착오 학습'이라고도 불립니다.핵심 개념: 강화학습은 "행동 → 결과 평가 → 학습"의 사이클을 반복하며 최적의 전략을 찾아가는 과정입니다. 이는 아이가 뜨거운 물체를 만져본 후 다시 만지지 않게 되는 학습 과정과 유사합니다.강화학습의 기본 구조와 작동 원리강화학습의 주요 구성 요소에이전트(Agent): 학습하고 결정을 .. 2025. 4. 17.

컴퓨터 비전(Computer Vision): AI가 세상을 보는 눈 컴퓨터 비전(Computer Vision)AI가 이미지와 영상을 이해하는 방법과 그 혁신적인 응용 분야컴퓨터 비전이란 무엇인가? 컴퓨터 비전(Computer Vision)은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 디지털 이미지나 동영상에서 의미 있는 정보를 추출하고 이해할 수 있도록 하는 기술입니다. 인간의 시각 시스템을 모방하여 기계가 '보는' 능력을 갖추도록 하는 것이 목표입니다.컴퓨터 비전은 1960년대부터 연구되기 시작했지만, 최근 딥러닝 기술의 발전으로 급격한 성능 향상을 이루었습니다. 특히 2012년 AlexNet의 등장 이후 컴퓨터 비전 분야는 혁신적인 발전을 거듭하고 있습니다.컴퓨터 비전의 핵심 개념1. 이미지 분류(Image Classification)주어진 이미지가 어떤 카테고리에 속하는지 판.. 2025. 4. 16.

자연어 처리(NLP): 인간 언어를 이해하는 AI의 핵심 기술 자연어 처리(NLP): 인간 언어를 이해하는 AI의 핵심 기술인공지능이 인간의 언어를 이해하고 생성하는 방법에 대한 심층 분석자연어 처리(NLP)란 무엇인가? 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해, 해석, 조작 및 생성할 수 있도록 하는 기술입니다. 인간의 언어는 복잡하고 모호한 특성을 가지고 있어 이를 컴퓨터가 처리하는 것은 큰 도전 과제였습니다.NLP는 기계 번역, 챗봇, 음성 인식, 감정 분석 등 다양한 응용 분야에서 활용되며, 최근 딥러닝 기술의 발전으로 급격한 성능 향상을 이루고 있습니다. NLP의 핵심 개념1. 토큰화(Tokenization)텍스트를 의미 있는 단위(단어, 문장 등)로 분리하는 과정으로, .. 2025. 4. 16.

딥러닝(Deep Learning): 인공지능의 혁신적인 학습 방식 딥러닝(Deep Learning)신경망을 깊게 쌓아 학습하는 머신러닝의 혁신적인 하위 분야딥러닝이란 무엇인가?딥러닝은 인공지능(AI)의 한 분야로, 인간의 뇌 신경망 구조에서 영감을 받아 개발된 알고리즘을 사용하여 데이터로부터 학습하는 기술입니다. 여러 개의 은닉층(hidden layer)을 가진 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 사용하여 복잡한 패턴을 인식하고 학습하는 머신러닝의 하위 분야입니다.딥러닝은 인간 뇌의 신경망 구조를 모방한 인공 신경망을 사용합니다.핵심 개념계층적 학습: 데이터의 저수준 특징에서 고수준 특징까지 계층적으로 학습특징 추출 자동화: 기존 머신러닝과 달리 특징(feature) 추출을 자동으로 수행대량 데이터 처리: 빅데이터 환경에서 특히 뛰어난 성능 .. 2025. 4. 16.

기초 인공지능 용어: 머신러닝(Machine Learning) - 데이터로부터 학습하는 AI의 핵심 기술 머신러닝(Machine Learning)데이터로부터 학습하는 인공지능의 핵심 기술머신러닝이란 무엇인가? 머신러닝(Machine Learning, ML)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터 시스템이 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터로부터 학습하고 경험을 통해 성능을 향상시킬 수 있는 능력을 말합니다. 즉, 기계가 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 스스로 결정을 내리거나 예측을 수행할 수 있도록 하는 기술입니다."머신러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 통계 모델의 과학이다." - Tom Mitchell 머신러닝의 주요 개념1. 학습 유형지도 학습(Supervised Learning): 레이블이 지정된 데이터로 학습비지도 학습(Unsupervised Learning): 레이블 없.. 2025. 4. 15.

기초 인공지능 용어: 인공지능(AI) 이해하기 - 인간 지능을 모방하는 기술의 모든 것 기초 인공지능 용어: 인공지능(AI) 이해하기인간의 지능을 모방하는 기계 또는 시스템의 모든 것 인공지능(AI)이란 무엇인가? 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능을 모방하는 기계 또는 시스템을 의미합니다. 컴퓨터 과학의 한 분야로, 인간이 수행하는 인지 기능(학습, 문제 해결, 의사 결정 등)을 기계가 수행할 수 있도록 하는 기술을 연구하고 개발합니다.AI의 핵심 개념: 인공지능은 단순히 프로그램된 규칙을 따르는 것이 아니라, 데이터로부터 학습하고 새로운 상황에 적응할 수 있는 능력을 갖추는 것을 목표로 합니다.인공지능의 주요 기능머신 러닝(Machine Learning): 데이터를 통해 스스로 학습하고 개선하는 능력자연어 처리(NLP): 인간의 언어를 이해하고 생.. 2025. 4. 15.

인공지능(AI)짧은 음성 녹음을 통해 사람의 얼굴 이미지를 재구성 : Speech2Face 이 연구는 짧은 음성 녹음을 통해 사람의 얼굴 이미지를 재구성하는 작업을 다루고 있습니다. 연구진은 수백만 개의 인터넷 동영상과 YouTube에서 수집한 화자들의 말하는 영상을 사용하여 심층 신경망을 훈련시켰습니다. 연구에서는 음성과 얼굴 간의 상관관계를 학습함으로써 연령, 성별, 인종과 같은 화자의 특성을 포착하는 이미지를 생성합니다. 이 과정은 자기지도 학습 방식으로 이루어지며, 화자들의 얼굴과 음성이 인터넷 동영상에서 함께 나타나는 자연적인 공존 관계를 활용합니다. 이를 통해 연구진은 음성에서 얼굴로의 재구성 결과를 분석하고 숫자적으로 평가하여 실제 얼굴 이미지와의 유사성을 확인했습니다. 연구는 개인의 정체성을 정확하게 파악하지는 않지만, 음성과 관련된 시각적 특징을 포착하는 평균적인 얼굴 이미지를.. 2023. 5. 12.

NVIDIA의 GET3D AI 모델을 사용하면 가상 세계의 3D 모델과 캐릭터를 빠르게 생성 가능 NVIDIA는 새로운 기술로 가상 3D 세계를 만드는데 많은 노력을 하고 있습니다. NVIDIA의 인공 지능모델 GET3D는 캐릭터, 건물, 차량 및 기타 유형의 3D 개체를 생성할 수 있습니다. GET3D가 단일 GPU를 사용하여 초당 약 20개의 개체를 생성가능 합니다. 연구원들은 여러 각도에서 촬영한 3D 모양의 합성 2D 이미지를 사용하여 모델을 훈련하였고, NVIDIA는 A100 Tensor Core GPU를 사용하여 GET3D에 약 100만 개의 이미지를 공급하는데 단 이틀이 걸렸다고 합니다. GET3D가 호환되는 형식으로 개체를 생성하므로 사용자는 편집을 위해 개체를 게임 엔진, 3D 모델러 및 필름 렌더러로 신속하게 가져올 수 있다고 합니다. 즉, 개발자가 게임과 메타버스를 위한 가상 세계.. 2022. 9. 29.

AI DALL-E 모델 상용화 서비스 시작 지금 까지는 OpenAI의 이미지 합성 도구를 사용하려면 초대장 필요 했습니다. 오늘 OpenAI 는 DALL-E AI 이미지 생성기 서비스 대기자 명단을 삭제 했다고 발표 했습니다. DALL·E Now Available Without Waitlist New users can start creating straight away. Lessons learned from deployment and improvements to our safety systems make wider availability possible. Sign up Starting today, we are removing the waitlist for the DALL·E beta so users can sign up and start us o.. 2022. 9. 29.

지포스 (GeForce) 그래픽카드 RTX 3090 / RTX 3080 / RTX 3070를 만나보세요 이번에는 신규 제품으로 GeForce RTX 30 시리즈를 내놓았습니다. 3종의 고성능 그래픽 카드를 선보였습니다. 성능 수준과 가격이 궁굼하신 분들은 맨하단을 먼저 보시면 됩니다. 기계학습과 가상화폐등의 발전으로 NVIDA의 회사 가치가 점점 높아 지고 있습니다. 최근에는 전세계적으로 이슈가 되는 코로나 19 부터 인공지능까지 지포스 (GeForce) 그래픽카드의 사용 영역이 점점 증가 되고 있다는 것을 느낄수 있었습니다. 소개 영상을 보니 최신 학술 영상인지 그래픽카드 소개 영상인지 하는 생각이 들정도 였습니다. 아래 유튜브를 보시면 자세한 설명이 되어 있습니다. 유튜브로 NVIDIA 사장님께서 직접 홍보하시네요. 스티브잡스 스타일? 이분도 매번 같은 옷만 입는 다는 소문이 있습니다. ^^; www... 2020. 9. 4.

클로바 더빙 내가 촬영한 동영상에 인공지능(AI) 음성 더빙을 해보자 내가 촬영한 동영상에 성우처럼 음성을 더빙할 수 있다면 유튜브에 대한 접근성이 더 좋아질 것입니다. 오늘은 네이버에서 나온 클로바의 인공지능 음성 더빙에 대하여 알아보도록 하겠습니다. 먼저 아래의 공식 홈페이지로 접속을 합니다. 클로바더빙 clovadubbing.naver.com코로나19로 2020년까지 무료 지원을 한다고 합니다. 병원, 학교, 기업, 기관 무료 사용 신청을 해야 한다고 합니다. 개인은 별도 사용 신청없이 무료로 사용이 가능하다고 안내 메시지가 나옵니다. 2020년 이후에는 유료로 전환될지가 궁금합니다. 이제 메인화면에서 클로바더빙 시작하기 버튼을 클릭합니다. 이제 클로바더빙 이용 동의 화면이 출력됩니다. 전체 동의하기 체크박스를 선택하고, 이름, 직업, 서비스 목적, 기업형태 등의 정.. 2020. 7. 10.

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