알고리즘/AI
AI 페르소나 (AI Persona)
1. AI 페르소나 (AI Persona)의 개요 (1) 페르소나 (Persona)의 개념 페르소나(Persona)란 고대 그리스 가면극에서 배우들이 사용하는 가면을 말함 현대 마케팅에서…
파운데이션 모델 (Foundation Model)
1. 파운데이션 모델 (Foundation Model)의 개요 (1) 파운데이션 모델의 개념 개념도 개념 맞춤형 AI 서비스의 효율적 구축을 위해 자기 지도…
온디바이스 AI (On-Device AI)
1. 온디바이스 AI (On-Device AI)의 개요 (1) 온디바이스 AI 부각 배경 항공기, 오지 등 인터넷 서비스 이용이 어려운 환경에서 AI…
VAE (Variational Auto-Encoder)
1. VAE (Variational Auto-Encoder)의 개념 및 특징 개념 특징 원본 특징을 보존하며 새로운 데이터 생성 위해 Encoder, Decoder, Sample Latent…
소버린 AI (Sovereign AI)
1. 소버린 AI (Sovereign AI)의 개요 (1) 소버린 AI의 부각배경 및 필요성 (2) 소버린 AI의 개념 및 특징 개념 특징…
섀도우 AI (Shadow AI)
1. 섀도우 AI (Shadow AI)의 개념 및 위험성 개념 기업이나 조직에서 허가되지 않거나 임시로 생성한 AI 모델을 사용하는 미인증 AI…
연합학습 (Federated Learning)
1. 연합학습 (Federated Learning)의 개념 및 필요성 (1) 연합학습의 개념 개념도 개념 분산 저장된 데이터 이동 없이 각 장치의 학습…
생성형 AI (Generative AI)
1. 생성형 AI (Generative AI)의 개요 (1) 생성형 AI의 개념 및 특징 개념 특징 대규모 데이터에서 패턴과 규칙을 학습하여 사용자…
파인튜닝 (Fine-Tuning)
1. 파인튜닝 (Fine-Tuning)의 개념 및 필요성 개념 필요성 인공지능 모델이 특정 작업이나 도메인에 적합하도록 이미 훈련된 인공지능 모델에 특정 데이터셋을…
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…