[카테고리:] 알고리즘/AI

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

검색 증강 생성 (RAG, Retrieval Augmented Generation)

1. AI 환각 해소, 검색 증강 생성 (RAG, Retrieval Augmented Generation)의 개념 및 필요성 개념 생성형 AI 모델의 정확성과 신뢰성 향상을 위해 응답 생성 전 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스를 참조하는 대규모 언어 모델(LLM) 최적화 기술 필요성 검색 증강 생성은 사실에 근거한 최신 정보를 통해 AI 환각 현상 등 거대 언어 모델의 문제점을 해소하고

트리 순회 (Tree Traversal)

1. 트리 순회(Tree Traversal)의 개요 (1) 트리 순회의 개념 트리 구조에서 트리의 모든 노드를 정확히 한 번씩 체계적으로 방문하는 과정 (2) 트리 순회의 특징 그래프 탐색 노드 간 연결된 그래프를 탐색하는 과정 재귀 순환 각 서브 트리를 재귀적인 방법으로 순회 시간 복잡도 이진 트리 평균 시간 복잡도: O(log n) 트리 순회는 트리 구조를 통해 효율적으로

합성 데이터 (Synthetic Data)

1. AI 학습 데이터 부족 문제 해결, 합성 데이터의 개요 (1) 합성 데이터의 개념 개념도 개념 개인정보 보호 및 고품질의 충분한 학습 데이터 확보를 위해 실제 데이터의 생성 모형 및 패턴을 모방하여 실제 데이터와 유사한 통계 속성을 가지고 생성된 모의 데이터 (2) 합성 데이터의 필요성 실제 데이터 사용 시 제약사항 합성 데이터의 필요 – 개인정보

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

프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)

1. 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)의 개요 (1) 프롬프트 엔지니어링의 부각 배경 특정 산업 또는 조직에서 대규모 언어 모델(LLM) 등 생성형(Generative) AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 생성형 AI 맞춤화가 필요하며, 프롬프트 엔지니어링을 통해 생성형 AI 맞춤화로 기업/기관의 생산성 향상 가능 특히 LLM(Large Language Model)의 방대한 텍스트 데이터에서 원하는 결과를 얻기 위해 프롬프트(질문)의 최적화가 필요하며, 다양한 방식으로 조작하고 개선하여

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

텐서플로 (TensorFlow)

1. 텐서플로 (TensorFlow)의 개요 개념 머신러닝 모델의 제작, 빌드 및 배포를 위해 개발 도구, 라이브러리, 커뮤니티 리소스로 구성된 엔드 투 엔드 오픈소스 플랫폼 특징 직관적인 API Keras , Python, C++ API 이외 하위 호환성 지원 이중 모드 CPU , GPU 모드 별 ML 연산과 단순 작업 분할 TPU 텐서플로우 전용 최적화 칩셋 활용 구글이 2011년에

AIaaS (AI as a Service) 서비스와 활용 고려사항

I. 국내 기업과 기관에서의 인공지능 도입의 필요성 “디지털 전환의 핵심 기반 기술로 인공지능 도입이 필요” 현재 세계는 기계의 지능화를 통해 생산성이 고도로 향상되는 4차 산업혁명 시대에 있으며, AI는 자동화/최적화를 통한 효율화로 기존 산업의 생산성 개선, 신산업 창출 등 성장 동력 확충에 기여 인공지능을 활용한 혁신적 제품과 서비스로 시장 경쟁력을 확보와 다양한 사회문제를 해결할 수 있을