생성형 AI 서비스 활용
2016년 알파고가 세계 바둑 챔피언을 이긴지 불과 10년도 지나지 안은 현재 인공지능(AI)은 우리의 일상의 많은 부분에 스며들었습니다. 챗봇, 스마트폰, 자율주행 차량의 기능 및 소비자 만족을 위해 사용하는 도구에 이르기까지 모든 것에 영향을 미치고 있습니다. 이러한 인공지능의 발전은 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, … 더 보기
딥러닝
성공적인 생성형 AI 서비스를 위한 전략
생성형 AI 기술과 생태계의 이해를 바탕으로 성공적인 생성형 AI 서비스 도입을 위한 전략과 성공 요인, 실패 요인에 대해 논의합니다. I. 생성형 AI 기술의 이해 생성형 AI는 기존 데이터에서 학습된 내용을 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능(AI)의 한 유형입니다. 생성형 AI는 인공신경망을 … 더 보기
누구나 현자를 보유한다 ‘GPTs’
GPT는 딥러닝 아키텍처 기술로, 대량의 데이터 학습을 통해 사용자의 요구에 맥락을 이해하고 답변을 제공하는 기능을 갖추었습니다. 각 버전마다 더 많은 데이터를 학습하여 정확하고 다양한 답변을 제공하는 모델로 발전해왔으며, GPTs라는 맞춤형 GPT가 출시되었습니다. 이로 인해 앱스토어 스마트폰 혁명을 뛰어넘는 AI 혁명 … 더 보기
[AI 연구 및 기술 동향] NLP (3) : 순환신경망(RNN: Recurrent Neural Networks) 기반 자연어 처리
순환신경망(RNN: Recurrent Neural Networks) 기반 자연어 처리 1. 자연어의 분산 표현 기계 학습을 통해 자연어, 텍스트 데이터를 처리할 때는 단어를 벡터로 변환, 벡터화(vectorization)하여 연산한다. 구체적으로는, 기계가 학습하는 자연어 데이터에서 특정 단어 주변(또는 맥락; context)에서 함께 사용된 단어들을 활용하여 단어를 밀집 … 더 보기
[AI 연구 및 기술 동향] NLP (2) : 자연어 처리(Natural Language Processing) 와 딥러닝(Deep Learning)
자연어 처리(Natural Language Processing) 와 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘 최근 자연어 처리(Natural Language Processing) 분야는 신경망 기반 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘을 적용하여 성능이 비약적으로 개선되었다. 문맥 기반(context-based) 시퀀셜 데이터(sequential data) 분석을 지원하는 순환신경망(RNN), LSTM, 나아가 현재 각광받고 있는 Bert, GPT 기계 번역 … 더 보기