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[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.
[8편] 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.

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