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딥러닝의 최신 동향: ChatGPT, Gemini, Lamma, Claude, Hyper Clovax 등2025.01.171. Gemini Gemini는 구글의 AI 연구팀이 개발한 차세대 언어 모델로, 인간 수준의 이해력과 자연스러운 대화를 목표로 하고 있습니다. Gemini는 다중 언어 지원, 컨텍스트 이해, 확장성 등의 특징을 가지고 있으며, 구글 검색 엔진, 음성 비서, 번역 서비스 등 다양한 애플리케이션에 적용되고 있습니다. 2. Lamma Lamma는 Meta(구 Facebook)의 AI 연구팀이 개발한 새로운 딥러닝 모델로, 텍스트 생성, 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. Lamma는 대규모 사전 학습, 적...2025.01.17
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LLM(Large Language Model)과 LMM(Large Multimodal Model)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(Large Language Model) LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 사람처럼 언어를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖춘 모델입니다. 이는 자연어 처리(NLP) 기술의 발전을 기반으로 하며, 딥러닝 기술을 활용해 언어의 문법적 구조와 단어 간 의미적 관계를 학습합니다. LLM은 챗봇, 자동 번역, 텍스트 요약 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 2. LMM(Large Multimodal Model) LMM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 소리, 동영상 등 다양한 데이터를 통합적으로 처리할 수 있는 인공지능 ...2025.01.26
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글로벌비즈니스애널리틱스1공통 비즈니스 애널리틱스란 데이터 과학 데이터 애널리틱스 데이터 분석 인공지능 머신러닝 딥러닝이 무엇인지 설명하시오2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스(Business Analytics)는 데이터를 기반으로 비즈니스 의사 결정을 지원하는 과정입니다. 기업의 경영활동의 효율성을 제고하기 위해 지원되는 비즈니스 도구로서, 과거 뿐만 아니라 현재 실시간으로 발생하는 데이터에 대하여 연속적이고 반복적인 분석을 통해 미래를 예측하는 통찰력을 제공하는데 활용 됩니다. 주로 데이터를 수집하고 분석하여 중요한 통찰력을 도출하고, 이를 통해 비즈니스 성과를 향상시키는 데 중점을 둡니다. 2. 데이터 과학 데이터 과학(data science)이란, 데이터...2025.01.26
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딥러닝의 통계적 이해 출석 수업 과제물 (2023, 만점)2025.01.241. Teachable Machine을 이용한 머신러닝 모델 구축 Teachable Machine을 활용하여 이미지를 학습시켰다. 사용한 이미지는 구글 이미지에서 '귀멸의 칼날'이라는 애니메이션의 주인공 4명의 다른 사진들을 각각 10장씩 찾은 뒤 머신러닝의 입력값으로 사용하였다. 본 머신러닝으로 실제로 가지고 있는 피규어 사진을 찍어 이 사진을 입력하면 애니메이션 캐릭터를 정확하게 분류할 수 있는지 파악하고자 하였다. 다양한 하이퍼파라미터 조정을 통해 최적의 정확도를 얻고자 하였으나, 설정에 따른 결과 비교를 대량으로 진행하여 거...2025.01.24
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각 소주제에 대한 자료 조사_인공지능, 딥러닝, 클라우드 컴퓨팅, 블록체인, 핀테크, 가상현실, 증강현실2025.05.021. 인공지능 인공지능의 개념은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 분류할 수 있다. 약한 인공지능은 기계학습 기술을 가진 전문가들이 스스로 의식하고 설계한 시스템을 말한다. 지능이라고 할 수 있는 복잡한 사고체계나 능력은 없지만 특정 분야에서 지능적인 행동을 한다. 강한 인공지능은 사람처럼 자유롭게 생각하고 감정을 표현할 수 있고 자의식이 있는 인공지능을 의미한다. 인공지능 기술은 머신러닝, 딥러닝 등의 발전으로 다양한 분야에 적용되고 있다. 2. 딥러닝 딥러닝은 다층 표현과 데이터 추상화를 통해 학습하는 머신러닝 기법이다. ...2025.05.02
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딥러닝을 이용한 이미지 세그멘테이션과 디노이징2025.05.051. 이미지 세그멘테이션 이미지 세그멘테이션은 이미지를 픽셀 단위로 끊어 분류하는 문제입니다. 신경망을 학습시켜 각 픽셀이 어떤 범주에 해당하는지 예측하도록 합니다. 2. 이미지 디노이징 이미지 디노이징은 이미지에 섞인 노이즈를 걸러 흐린 이미지를 선명하게 하는 문제입니다. 3. U-Net U-Net은 이미지 세그멘테이션과 디노이징을 위한 대표적인 딥러닝 모델입니다. 인코더-디코더 구조를 가지며, 인코더에서 추출한 특징을 디코더에서 참조할 수 있어 정보 복원에 도움이 됩니다. 하지만 설계 자유도가 낮고 메모리가 많이 필요한 단점이 ...2025.05.05
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딥러닝을 이용한 COVID-19 흉부 X선 영상 자동 탐지2025.01.031. COVID-19 진단 이 연구에서는 COVID-19 환자를 식별하기 위해 흉부 X선 영상을 사용했습니다. DenseNet169 심층 신경망을 사용하여 이미지 특징을 추출하고 XGBoost 알고리즘을 통해 분류를 수행했습니다. 제안된 방법은 기존 방법보다 더 정확하고 빠르며 허용 가능한 성능을 보였습니다. 이는 의료 영상 분석과 방사선학 분야에서 딥러닝의 발전을 보여줍니다. 2. XGBoost 알고리즘 XGBoost는 2016년 Chen & Guestrin이 제안한 트리 부스팅 기반의 효율적이고 확장 가능한 알고리즘입니다. 여러...2025.01.03
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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(대규모 언어 모형) LLM은 자연어 처리(NLP) 분야에서 필수적인 역할을 하는 인공지능 시스템입니다. LLM은 인간의 언어 이해 및 해석 방식을 모방하여, GPT-4나 BERT와 같은 대표적인 AI 모델을 만들어냈습니다. 이러한 모델들은 문장 생성, 번역, 요약 등에서 강력한 성능을 발휘하며, 마치 언어 전문가가 문법과 의미를 분석하는 것과 유사한 방식으로 작동합니다. 2. LMM(대규모 멀티모달 모형) LMM은 언어뿐만 아니라 이미지, 소리, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 인공지능입니다. 이...2025.01.26
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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.291. LLM(Large Language Model) LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성하는 데 중점을 둔 모델입니다. 방대한 데이터 학습, 자연어 생성 능력, 단일 모달리티 처리가 주요 특징이며, 챗봇, 문서 요약 및 생성, 번역 시스템, 코딩 보조 도구 등에 활용됩니다. 2. LMM(Large Multimodal Model) LMM은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오와 같은 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 모델입니다. 다양한 데이터 소스, 상호작용 능력, 복합적 태스크 수행이 주요 특징이...2025.01.29
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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(대규모 언어 모형) LLM은 주로 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 모델로, 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG)에 강점을 지닌다. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT 시리즈가 있으며, 이들은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 수준의 텍스트 생성 능력을 보유하고 있다. LLM은 주로 챗봇, 자동 번역, 텍스트 요약, 감정 분석 등 다양한 언어 처리 작업에 활용된다. 2. LMM(대규모 멀티모달 모형) LMM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 ...2025.01.26
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