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인공지능

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…

기계 고객 (Machine Customer)

1. 기계 고객 (Machine Customer)의 개념 및 특징 개념 특징 인간이나 다른 기계 대신 거래에 참여하여 자율적으로 협상하고 결제하여 상품과…

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…

인더스트리 5.0 (Industry 5.0)

1. 인더스트리 5.0 (Industry 5.0)의 개요 (1) 인더스트리 5.0까지의 발전 과정 (2) 인더스트리 5.0의 개념 및 범주 개념 인더스트리 4.0에…

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…

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…

생성형 AI 윤리 가이드

1. 생성형 AI의 개념 및 윤리적 활용의 필요성 (1) 생성형 AI의 개념 및 파급효과 개념 파급 효과 대규모 데이터, 패턴…