2050년 없어질 0순위 업종: 일반 프로그래머4년 하고 5개월전, 대충 미래가 어떻게 변화 할지는 짐작을 했다.하지만 이렇게 빠르게 변화 할 줄은 몰랐다. 그때 potcast에서 잠깐나온 OpenAI의 Sam Altman이라는 사람이 대단한 사람인줄은 알았는데 이렇게

오늘은 AI, AGI, LLM에 관심이 많으신 분들을 위한 유튜브 채널들을 소개해드리려고 해요. 📚🔥

2023년 12월 구글 롱2023년 12월 마이크로소프트 숏내년 LLM에 넣을 데이터 현저히 작아진다.현재 청산시 무위험으로 30% 수익시장에 배팅 했다면 35% 수익하지만, 아무래도 10% 무수익으로 먹고 끝날을 듯.얻은 데이터: 나의 관점과 시장과 괴리 lag는 1

안녕하세요, SQL 요리사 여러분! 오늘은 SQL의 맛있는 비밀 재료, OVER () 절에 대해 알아볼 거예요. 이 기능은 마치 비빔밥에 계란 프라이를 얹는 것처럼 여러분의 쿼리를 더욱 맛있게 만들어줄 거예요! 😋 OVER ()란 뭘까요? OVER () 절은 SQ

안녕하세요, 여러분! 오늘은 제가 Flutter 프로젝트에서 겪은 상태 관리의 '아하' 모먼트를 공유하려고 해요. Riverpod를 처음 봤을 때 "이게 뭐야?" 싶었던 그 복잡한 코드, 함께 파헤쳐 봐요!먼저 상태가 뭔지부터 알아볼까요? 간단히 말하면, 앱이 기억해야

오늘은 Flutter에서 자주 사용되는 제네릭 믹스인에 대해 알아보겠습니다. 다음 코드를 예로 들어 설명해 보겠습니다: 이 코드는 무엇을 의미할까요? 믹스인 선언 DrawerPage는 클래스가 아닌 믹스인입니다. 믹스인을 사용하면 여러 클래스에서 코드를

보통 위와 같은 코드에서 쓴다.두개의 : 이 있는데첫번째 colon의LoginScreen({Key? key}) :명칭은 initializer list 불린다.: 이후 따라오는 것이 constructor body가 실행되기전에 먼저 초기화 된다.위 코드를 한국어로 번역

도구와 프레임워크에 의한 인스턴스화: 기본 생성자를 통해 JSP, Servlet 등의 Java Beans 프레임워크에서 인스턴스를 생성하기 위해Serialization and Deserialization: 기본 생성자는 Java Beans 객체를 Serializatio

2021년 12월 8일에 쓴 "간편인증서 보안 문제"이미 2021년에 언급한 보안문제가이제야서 수면위에 올라왔다.뚫린곳은 도로교통공단뿐만이 아니다.분명 건강보험공단도 뚫렸다.아마도 건강보혐료 최대치를 내는 사람을 찾기 위한 작업이였으리 생각 된다.여기서 더 큰문제는 도

아이디어 경로: 고프로 착용하고 축구하는 유튜버고프로와의 좋은 차이시선 트렉킹을 저장 할 수 있음depth를 느낄 수 있음현장감이 더 생생함고프로와의 안좋은 차이공유 할 수 있는 플랫폼이 아직 없음같은 기기를 착용 해야 시청 할 수 있음주변 시야가 좁을 수 밖에 없다화

중에서 input_planes가 16,32,64 로 바뀌는 이유는...ResNet 아키텍처에서 평면(채널) 수의 변경은 사용되는 특정 ResNet 변형에 기반합니다. 일반적으로, 한 "레이어"에서 다음으로 넘어갈 때 평면 수가 증가합니다. 예를 들어, ResNet-34

코드 출처중여기서 shortcut은 그림에서identity connection을 의미한다.element wise addition을 하려면 차원의 동일해야 되니,을 넣는 것 이다.stride가 2이상일 경우는 크기가 축소 될 것 이고input(in_planes)과 ou

context를 더 많이 담기 위해.각 attention 마다 다른 context를 담을 수 있음.즉 더 많은 정보를 담기 위해.예) "I gave my dog Charlie some food"attention 1 = gave -> Iattention 2 = gave

Gradient Normalization(Norm):Gradient normalization rescales the gradients to have a fixed norm, such as unit norm or a desired norm. This can prevent

Observed Datay, x2, 43, 64, 8x = weightx can be a vectorTrained Weight = 2y = 2xwhenever there's a vector and y, you can use A.I. or in other words yo

과거 메타버스가 왜 중요하고 그리고 게임회사의 가치가 중요한 지 가리키는 글을 썻다.더 과거로 가보면 테슬라가 보는 더 먼 미래에 대해서 썼다. 그리고 인공지능을 왜 다시 배워야 하는 지도 썼다.또한, 글로는 쓰지 않았지만 한국은행에서 올해 모의 CBDC을 실행을 한다

task주어진 영어 문장을 한국어로 번역 하시요.inputthe cat didn't cross the street.답그 고양이는 길을 건너지 않았다.attention"the cat" = "고양이"와 연관성self-attention"the"와 "cat"의 연관성

트랜스포머, 파인튜닝, 전이 학습 = 다시 '답'을 어떠한 형태로 넣을 것인가

트랜스포머를 적용 할 수 있는 분야는 쉽게 repeat 가능 한 분야 이다. 그러나 금융 분야는 그렇지 않다. 과거 데이터로 과거와 미래를 나눌 수는 있는데 미래를 그릴 수는 없다. 왜냐하면 미래가 과거 데이터에 비추어 볼 때 매우 어긋나는 일들이 많기 때문이다. 예를