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AI · LLM · 데이터 기술8

[IT-인공지능] 생성형 AI의 모든 것: 기술, 활용, 한계와 극복방안, 그리고 미래 전망 목 차혁신적인 콘텐츠 창작의 미래, 생성형 AI(Generative AI) 개요생성형 AI(Generative AI)의 기본 동작 원리 및 주요 알고리즘생성형 AI(Generative AI)의 주요 활용 분야 및 환경 변화 전망생성형 AI(Generative AI)의 한계와 극복 방안마무리 최근 가장 많은 주목을 받고 있는 생성형 AI(Generative AI)는 주어진 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술입니다. 이 기술은 자연어 처리, 이미지 생성, 음악 작곡 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다.이번 포스팅에서는 생성형 AI의 개요, 기본 원리, 주요 사례, 한계와 극복 방안, 그리고 미래 전망에 대해 자세히 알아보겠습니다.1. 혁신적인 콘텐츠 창작의 미래, 생성형 AI(.. 2024. 7. 16.
[IT-인공지능] 딥페이크(Deepfake) 모든것: 기술, 활용, 그리고 윤리적 딜레마 목 차GAN과 LSTM 통합, 딥페이크(Deepfake) 기술의 개요딥페이크(Deepfake) 기술의 생성 원리 및 주요 기술요소딥페이크(Deepfake)의 활용 분야 및 사례딥페이크(Deepfake) 기술의 윤리적 문제점과 대응 방안마무리 딥페이크(Deepfake) 기술은 인공지능(AI)과 딥러닝(DL)의 발전으로 인해 가짜 이미지나 영상을 만들어내는 혁신적인 기술로, 최근 몇 년간 급격히 대중화되었습니다. 생성적 적대 신경망(GAN)과 장단기 메모리(LSTM)를 활용한 이 기술은 엔터테인먼트, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 활용 가능성을 보여주고 있지만, 동시에 허위 정보 확산, 프라이버시 침해, 범죄 악용 등 심각한 윤리적 문제와 위험성을 동반하고 있습니다. 이러한 배경에서 딥페이크의 정의와 역.. 2024. 7. 5.
[IT-인공지능] GAN, 실제 이미지와 구별할 수 없는 가짜 이미지 생성하는 생성적 적대 신경망 개념과 동작원리 및 유형 이해 목 차생성적 적대 신경망, GAN(Generative Adversarial Network) 개요GAN(Generative Adversarial Network)의 동작 원리 및 구성요소GAN(Generative Adversarial Network)의 주요 유형 및 개선점GAN(Generative Adversarial Network)의 활용 사례 및 분야마무리 GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)은 최근 몇 년간 인공지능 연구와 응용 분야에서 큰 주목을 받고 있는 기술입니다. GAN은 2014년 Ian Goodfellow와 그의 동료들에 의해 처음 제안되었으며, 그 이후로 빠르게 발전해 왔습니다. 본 글에서는 GAN의 기본 개념과 구성 요소, 주요 변형 모델들.. 2024. 7. 4.
[IT-인공지능] RNN 한계 극복: LSTM과 GRU의 구조와 상세 비교 및 최근 연구 동향 목 차RNN의 개선 알고리즘, LSTM과 GRU 등장 배경LSTM과 GRU 구조 및 주요 기술 요소LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit) 상세 비교LSTM과 GRU의 한계 및 최근 연구 동향마무리 신경망(Recurrent Neural Networks, RNN)은 순차 데이터(sequence data)를 다루는 데 유용한 도구입니다. 텍스트, 음성, 시계열 데이터와 같은 순차 데이터는 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 금융 예측 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 그러나 RNN은 긴 시퀀스를 처리할 때 기울기 소실(Gradient Vanishing) 문제로 어려움을 겪습니다. 이를 해결하기 위해 LSTM(Long Short-Term Me.. 2024. 6. 30.
[IT-인공지능] 순환 신경망(RNN) 개요, 동작원리, 기술 요소, 사용 사례 탐구 목 차순환 신경망, RNN(Recurrent Neural Network) 알고리즘 개요순환 신경망, RNN(Recurrent Neural Network) 작동 원리 및 기술 요소순환 신경망, RNN(Recurrent Neural Network) 주요 사용 사례순환 신경망, RNN(Recurrent Neural Network)의 한계와 개선마무리 최근 몇 년 동안, 기계 학습과 인공 지능 분야에서의 혁신은 우리의 일상생활을 크게 바꾸고 있습니다. 특히, 시계열 데이터에 대한 예측 능력이 중요한 여러 응용 분야에서 순환 신경망(RNN)이 두드러지게 활용되고 있습니다. 본 편에서는 RNN의 개요와 핵심 원리 및 사용 사례에 대해 더 자세히 알아보겠습니다.1. 순환 신경망, RNN(Recurrent Neural.. 2024. 1. 26.
[IT-인공지능] 합성곱 신경망(CNN) 개요와 동작 매커니즘 및 응용분야 목 차합성곱 신경망, CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘 개요CNN(Convolution Neural Network) 동작 개념도 및 동작 메커니즘 세부 설명CNN(Convolution Neural Network) 응용분야마무리본 편에서는 합성곱 신경망, CNN(Convolution Neural Network)에 대한 복잡성을 탐구하며, 특히 이미지 인식 및 처리 작업에서의 탁월한 성과로 알려진 이 깊은 학습 알고리즘에 대해 다룹니다. CNN의 독특한 아키텍처는 이미지로부터 특징을 자동으로 추출하고 학습하는 데에 있어서 중추적인 역할을 합니다.1. 합성곱 신경망, CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘 개요1.1 합성곱 신경망, CNN(Convol.. 2024. 1. 16.

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