알고리즘/AI
프롬프트 인젝션 (Prompt Injection)
1. 프롬프트 인젝션 (Prompt Injection)의 개념 및 위험성 개념 위험성 생성형 AI에 악의적 명령(프롬프트)을 주입하여 모델이 의도하지 않은 동작을 수행하도록…
양자 머신러닝 (QML, Quantum Machine Learning)
1. 양자 머신러닝 (QML, Quantum Machine Learning)의 개요 개념 특징 학습의 속도와 데이터 처리 능력을 혁신적으로 높이기 위해 중첩, 얽힘,…
그래프 RAG (Graph RAG)
1. LLM의 맥락 파악, 그래프 RAG의 개념 및 특징 개념 특징 생성형 AI 모델의 복잡한 관계 추론을 위해 지식 그래프의…
인공지능 전환 (AX) 추진 전략
1. 인공지능 전환(AX, AI Transformation)의 개요 인공지능 전환 과정 정보화(프로세스 내재화) → 디지털 전환(데이터분석 내재화) → 인공지능 전환(전문성 내재화) 개념…
중첩 학습 (NL, Nested Learning)
1. 딥러닝 망각 문제 극복, 중첩 학습의 개요 중첩 학습 (NL, Nested Learning) (1) 기존 딥러닝 모델의 문제점과 중첩 학습의…
컴퓨터 사용형 에이전트 (Computer-Using Agent)
1. AI의 디지털 세계 상호작용, 컴퓨터 사용형 에이전트 개요 (1) 컴퓨터 사용형 에이전트(CUA, Computer-Using Agent)의 개념 개념 AI 모델이 사람과…
다중공선성 (Multicollinearity)
1. 다중공선성 (Multicollinearity)의 개념 및 문제점 개념 통계학의 회귀분석에서 여러 독립변수 간 강한 상관관계가 나타나는 현상 문제점 상관관계가 높은 독립변수들의…
차원의 저주 (Curse of Dimensionality)
1. 차원의 저주(Curse of Dimensionality)의 개념 개념도 ① 데이터 차원 증가 시 같은 데이터 밀도를 유지하기 위해 필요한 데이터 양…
컨텍스트 엔지니어링 (Context Engineering)
1. 컨텍스트 엔지니어링 (Context Engineering)의 개요 (1) 컨텍스트 엔지니어링의 개념 및 필요성 개념 AI 모델이 주어진 상황과 사용자에 최적화된 질의…
버티컬 AI (Vertical AI)
1. 버티컬 AI (Vertical AI)의 개념 및 필요성 개념 특정 분야 전문가 수준의 문제 해결을 위해 전문 지식 기반 자동화,…