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어텐션 메커니즘 (Attention Mechanism)

1. 어텐션 메커니즘의 개념 및 필요성 개념 seq2seq의 경사감소 소멸(Gradient Descent Vanishing) 등 RNN 모델의 문제 해결을 위해 출력 단어 예측 시점 마다 입력 시퀀스의 단어 가중치를 계산하여 정확도 감소를 보정하는 메커니즘 필요성 어텐션 메커니즘에서 어텐션 함수는 Softmax, Sigmoid, ReLu 함수 등 활성화 함수와 함께 사용하여 입력 시퀀스의 각 단어 가중치 계산 및 예측 벡터

GNN (Graph Neural Network)

1. GNN (Graph Neural Network)의 개요 등장 배경 딥러닝 모델은 CNN, RNN, Transformer 등 다양한 신경망 모델 종류로 발전했지만, 복잡한 구조나 관계 임베딩의 한계로 인해 그래프(Graph) 기반 신경망 모델 등장 개념 데이터의 특징 추출을 위해 이웃 노드 간 정보를 이용하여 특징 벡터를 찾아내는 그래프(Graph) 기반 신경망 모델 특징 추상적 개념 접근에 용이 연결된 데이터 표현

생성형 AI 윤리 가이드

1. 생성형 AI의 개념 및 윤리적 활용의 필요성 (1) 생성형 AI의 개념 및 파급효과 개념 파급 효과 대규모 데이터, 패턴 학습 기반 이용자 요구에 따라 텍스트, 이미지, 비디오, 음악, S/W 코드 등 새로운 결과물을 생성하는 인공지능 기술 – 외국어 문서 번역, 방대한 문서 요약 – 음성 회의 텍스트 기록, 회화 공부 – 소프트웨어 코딩, 작곡,

대규모 언어 모델 (LLM, Large Language Model)

1. 대규모 언어 모델 (LLM, Large Language Model) 개요 (1) 대규모 언어 모델의 등장 배경 (2) 대규모 언어 모델의 개념 및 특징 개념 특징 인간의 언어 이해와 생성 위해 대량의 언어 데이터 학습 및 파인튜닝하여 생성된 인공신경망 기반 생성형AI 언어 모델 – LLM은 대량의 언어 데이터로 훈련하여 맥락 파악 후 적절한 응답을 생성 – 한

벡터 데이터베이스 (Vector Database)

1. 벡터 데이터베이스 (Vector Database)의 개념, 필요성 개념 필요성 대량의 고차원 데이터 저장 및 조회 위해 컨텐츠 벡터 임베딩 및 쿼리 벡터 유사도 비교 기반 신속하게 인덱싱하는 데이터베이스 – 고차원 데이터 저장 및 조회 수요 증가 – 데이터 내용 유사성에 따른 맥락 이해 – AI 서비스의 신속한 연산 처리 요구 – 대규모 언어 모델에 장기

랭체인 (LangChain)

1. LLM 서비스 개발 프레임워크, 랭체인 (LangChain)의 개념 및 필요성 개념 필요성 효율적인 LLM 기반 서비스 개발을 위해 다양한 언어 모델과 에이전트, 콜백 등 기능 연결 및 통합을 간소화하도록 설계된 언어 모델 기반 애플리케이션 개발 프레임워크 – 모듈식 구성으로 Application 구현 간소화 – 모듈을 체인으로 연결하여 기능 확장성 확보 – API 기반 LLM 교체/업데이트 반영

인공지능 (Artificial Intelligence)

1. 인간의 지능을 모방한 기술, 인공지능의 개요 (1) 인공지능 (Artificial Intelligence)의 개념 및 특징 개념 인간의 지능을 모방하여 문제를 해결하거나 아이디어를 도출하는 기술 특징 – 인간처럼 사고/행동 (Thinking/Acting Humanly) – 합리적으로 사고/행동 (Thinking/Acting Raionally) (2) 인공지능과 기계 학습, 딥러닝과의 관계 인공지능 (Artificial Intelligence) 인간의 지능을 모방하여 인간처럼 사고/행동하는 가장 큰 범위를 포괄하는 개념 기계 학습

웹 3.0 (Web 3.0)의 구현 방안과 발전 전망

1. 웹 3.0 (Web 3.0)의 의미 시맨틱 웹 관점 폭발적으로 증가하는 정보를 의미론적으로 이해하고 의미와 맥락을 통해 가장 유사한 정보를 검색 또는 연결 탈중앙화 관점 중앙화/독점화된 기존 웹의 문제점 대응을 위해 웹/데이터 탈중앙화, 데이터 소유권 및 프라이버시를 보장 블록체인 관점 블록체인 기술을 서비스에 활용하기 위한 DeFi, P2E, DAO, DEX, NFT 관련 서비스 환경 데이터 소유

엣지 AI (Edge AI)

1. 단말 장치 자체 AI 서비스, 엣지 AI (Edge AI)의 개념 개념도 개념 IoT, 모바일 장치 등 단말 장치의 신속한 인공지능 서비스를 위해 단말 장치에서 생성한 데이터로 AI 알고리즘을 직접 실행하는 분산형 컴퓨팅 패러다임 단말장치에서 데이터생성과 AI 알고리즘 처리를 지원하므로 AI 모델 업데이트 시에만 중앙서버 연결   2. 엣지 AI 구현 메커니즘 및 주요 기술

서비타이제이션 (Servitization)과 AI역할

1. 제조업의 위기와 서비타이제이션 (1) 제조업의 위기 글로벌 경기 둔화에 따른 가치 창출 Value Chain 부재 산업 구조조정의 미흡과 보호무역주의 확대 (2) 서비타이제이션(Servitization)의 개념 및 필요성 개념 필요성 제품의 판매 증대 또는 새로운 비즈니스 역량 발굴을 위해 서비스 요소를 제품 수준뿐 아니라 기업 수준으로 도입하는 제품-서비스 통합 전략 – 제품 생산 중심에서 탈피 – 가치사슬