1. 생성형 AI 2. 피지컬 AI

1\. 공간 컴퓨팅(Spatial Computing) 이란?

출처: GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발 | 올리비에 케일린 1. 필수 개념 텍스트 완성, 채팅, 편집 등 모델이 설계된 목적에 따라 API 사용 방식이 다르다는 점을 유의하세요. 예를 들어, 챗GPT는 채팅 모델 기반이며 채팅 엔드포인트를 사용합니다.

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🚍 노선 유형: 직행좌석버스 🛡️ 기점: 운중동먹거리촌 (성남시 분당구) 🏁 종점: 서울역버스환승센터 (서울) ⏰ 운행시간: 첫차: 오전 5:00 막차: 오후 10:50 📍 주요 경유지: 판교, 대치역, 강남역, 남산 3호 터널 등 🕒 출퇴근 배차

CNN(Convolutional Neural Network)은 주로 이미지나 비디오 인식, 분류 작업에 사용되는 딥러닝 모델의 한 종류입니다. CNN은 이미지 데이터를 처리하는 데 매우 효과적이며, 그 구조는 인간의 시각 피질에서 영감을 받았습니다. 주요 구성 요소합성

그래프 오토인코더(Graph Autoencoder)는 그래프 데이터의 구조적 정보를 인코딩하고 복원하는 역할을 하는 딥러닝 기반 모델입니다. 주로 그래프 구조를 효율적으로 임베딩할 수 있는 잠재 공간 표현을 학습하는 데 사용됩니다.인코더(Encoder):그래프의 정점(

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철강 공정에서 페르로망간은 주로 강철의 최종 조성 단계를 조절하는 구간에서 사용됩니다. 일반적인 철강 제조 공정 단계를 간략히 설명하면 다음과 같습니다:제철 (Ironmaking):철광석을 고로(blast furnace)에서 용광로를 사용하여 철로 변환합니다. 이 과정

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출처 생성모델(Generation Model) 이란? 생성 모델(Generative Model)은 주어진 데이터로부터 새로운 데이터를 생성할 수 있는 기계 학습 모델입니다. 이러한 모델은 데이터의 근본적인 구조를 학습하여 새로운 샘플을 생성하거나 기존 데이터를 확

출처: GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발 | 올리비에 케일린 1. LLM 소개 언어 모델과 NLP 기초 GPT-4는 머신러닝(Machine Learning, ML)과 AI의 하위 분야인 NLP 분야에서 도출된 최신 유형의 모델인 LLM입니다. AI에 대한 정

출처,딥러닝 모델을 학습할 때, epochs와 batch_size는 학습 방식에 큰 영향을 미칩니다. 이 두 매개변수는 각각 데이터가 모델에 어떻게 전달되고, 모델이 얼마나 자주 가중치를 업데이트하는지를 결정합니다. 이를 통해 모델이 데이터로부터 점진적으로 학습할 수

GraphQL은 Facebook이 2012년에 개발하고 2015년에 오픈 소스로 공개한 쿼리 언어(Query Language) 및 API 런타임입니다. 클라이언트가 원하는 데이터만 정확히 요청하고, 서버는 그에 맞춰 응답을 제공하는 방식으로, REST API의 한계를

출처 피그마(Figma) 란? 피그마(Figma)는 이러한 협업을 원활하게 해주는 툴로서 현재 다양한 UI/UX 디자인에 사용되고 있는데요. 개발자는 소프트웨어 개발 프로젝트에서 디자이너와 협업할 일이 많습니다. 개발자가 피그마를 활용하면, 디자인을 코드로 변환하

시험 예정 3일 전에 계엄령 때문에 뉴스보느라 다시 공부합니다. ^^ !youtube[zBwikdaBqGA] guswlr 1. 요약 출처 AWS Detective와 GuardDuty의 차이점 GuardDuty: 위협을 탐지하고 경고를 생성 (탐지 중심) D

GitHub Copilot 및 AI 모델 작성 기능을 활용하려면 다음과 같은 IDE를 추천합니다. 각 IDE는 다양한 기능과 확장성을 제공하며, AI 관련 작업에 적합합니다.특징:GitHub Copilot과 완벽하게 통합.Python 확장 플러그인과 Jupyter 노트

기존 AI 코드에서 로직을 익히는 과정은 일반적으로 다음과 같은 단계를 포함합니다. 이 과정은 AI 모델을 훈련시키거나 문제를 해결하는 과정에서 로직을 익히는 방법을 정리한 것입니다.데이터 수집: 필요한 데이터를 모은다. 예를 들어, 이미지 분류를 위한 이미지 데이터셋

「理解」というのは、何かを十分に理解すること、つまり意味や意図、背景をしっかりと把握することを指します。これを行うには、以下のような形で進めることが一般的です。1\. 情報の受け取りまずは、与えられた情報を受け取ることが最初のステップです。例えば、誰かが説明してくれる場合、その言葉を耳で聞いたり、目

프로그래밍에서 백프레셔(Backpressure)는 데이터 스트림 처리 시스템에서 생산자(Producer)와 소비자(Consumer) 간의 처리 속도 차이로 인해 발생하는 과부하 상태를 관리하는 개념을 의미합니다.생산자(Producer): 데이터를 생성하거나 전송하는 주