# 인공지능

13개의 포스트
post-thumbnail

인공지능으로 배우님들의 감정을 알아봤다.

영화나 드라마를 볼때 여러가지 감정을 느끼게 하는 장면이 있다. 우는건지 웃는건지 궁금했던 장면도 있고, 너무 강렬하게 전해져서 진짜인가 싶었던 장면도 있었다. 한번 분석해보자음악의 신에서 직접 설명해주셨다."영화는 웃기기도 해야하지만, 슬프기도 해야해"하지만, 인공지

5일 전
·
0개의 댓글

[인공지능] 인공지능에서 학습이란 무엇일까 (입문)

대학교를 졸업하고 취준을 하는중에 평소 관심이 있었던 인공지능에 대해서 요 2주정도 공부해본것을 정리해볼까 합니다. 아직 불완전한 감이 있는 지식을 velog에 쓰는 것을 많이 망설이기도 했습니다. 그러나, 적어놓지 않으면 금방 휘발될것 같기도 하고, velog라는 사이트를 처음 이용해보는 글감으로서 적당하다고도 생각되어 적어봅니다. 이 글은 저처럼 컴퓨...

2020년 2월 8일
·
0개의 댓글

초기 인공지능 알고리즘과 로지스틱 회귀

초기 인공지능 알고리즘과 로지스틱 회귀 선형회귀를 확장하여 분류(classification) 모델을 만들어본다. 분류 모델은 데이터를 분류하는 방법을 학습한다. 그 중, 임의의 샘플 데이터를 True와 False로 구분하는 이진분류에 대해 배우고, 이진 분류 모델을 구현하기 위해 로지스틱 회귀 알고리즘에 대해 배운다. 로지스틱 회귀로 발전된 초창기 인공...

2020년 2월 4일
·
0개의 댓글

유전자 알고리즘 실습

2019-05-05 18:03 작성된 포스트 인공지능 수업에서 유전자 알고리즘에 대한 과제를 하게 되었다. 유전자 알고리즘(GA)이란? 다윈의 진화론에 의하면, 지구가 처음 생성되고 지금까지 환경에 적응한 생물만이 살아남고, 또한 진화했다. 유전 알고리즘은 생물체가 환경에 적응하며 진화하는 모습을 모방하여, 최적해를 찾아내는 검색 방법이다. GA는 수...

2020년 2월 3일
·
0개의 댓글

다층 퍼셉트론 실습

2019-04-23 00:46 작성된 포스트 - 인공지능 실습 과제로 다층 퍼셉트론 구현에 대해 하게 되었다. 퍼셉트론(Perceptron) 이란? 1.jpg 퍼셉트론이란 인공 신경망 모형의 하나로, 1957년 Rosenblatt가 단순한 패턴을 인식하기 위해 제안한 모델이다. 퍼셉트론은 다수의 Input을 받은 후 하나의 Output을 출력...

2020년 2월 3일
·
0개의 댓글

홉필드 모델 실습

2019-04-07 01:35 작성된 포스트 인공지능수업 과제로 홉필드 모델에 대한 실습 레포트 작성을 진행하게 되었다. 홉필드 모델이란? 홉필드 모델은 1982년 미국의 물리학자 Hopfield가 발표한 네트워크 모델이다. 홉필드 모델의 기본 가정(제약조건이라고도 한다) 은 노드간의 결합 강도, 즉 가중치가 대칭적이고, 비동기적으로 동작하는 병렬 컴퓨...

2020년 2월 3일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

AI시대의 일자리: 낙관적으로 봐도 되는 이유들

인공지능 시대의 우리의 직업은 어떻게 될까? 대부분의 사람들은 인공지능 시대에 우리는 기계의 '노예'가 되어버릴 것이라는 막연한 두려움을 갖고 있는 듯하다. 이에 대해 캐나다 본사의 Advisory 팀에 있는 Richard라는 친구가 에 대해 좋은 글을 적어서, 아래 인공지능과 사람 ~나~의 공동노력을 통해 번역된 글을 싣기로 하였다! 이 글을 정지훈 교...

2020년 2월 3일
·
0개의 댓글

설명 가능한 인공지능이란 존재하지 않는 지도 모른다

그냥 문득... 설명가능 인공지능(Explainable AI, XAI)에 대한 화두를 이렇게 생각해본다. 현재의 기계학습과 머신러닝에 대한 상세한 설명은 https://www.whydsp.org/237?fbclid=IwAR2Z4TpBIRIuLDaQ8VCCNfSd2hImXmmCBvU4nGXST4F6w3e7FpWe0SGR5S4 을 참조하면 쉽게 설명되어 있...

2019년 12월 12일
·
0개의 댓글

개념의 인과관계망

개발 : 최지원 연락처 : 010-3854-2425 메일 : pluieclaire@gmail.com 다음의 개념망은 하나의 개념이 지칭하는 현상의 사회적, 심리적, 물리적, 문화적 원인이 되는 보편적 현상들과 하나의 개념이 지칭하는 현상으로부터 결과로 파생될 수 있는 구체적 현상들을 확인할 수 있는 인과관계망입니다. 상기한 방식의 인과관계망은 서술되는 ...

2019년 11월 20일
·
0개의 댓글

인공지능 베이스 중소기업의 벽 (개인적인 생각)

얼마 전에, VREW라는 앱이 위기에 놓였다고 글을 올렸다. 좋은 앱이였지만, 데이터와 플랫폼을 장악하는 구글이 시장을 단숨에 잠식 해버렸다. 그냥 한귀로 흘릴 뉴스가 아니다. 모든 인공지능 기반 중소기업이 위험하다. 잘 생각을 해보자 아무리 VREW가 기초 기술을 구글에서 빌려서 써왔다고 하지만 이렇게 순식간에 시장을 잠식 할 주는 아무도 몰랐다. 무엇...

2019년 11월 12일
·
0개의 댓글

코딩 1도 몰라도 하는 머신러닝 made by Google

IMAGE ALT TEXT HERE 머신러닝을 어느정도 배웠다면, 사실 머신러닝 이론이 배우기 어려운 거 지 apply하는 것 쉽다. 미리 잘 짜둔 코드만 있다면 아마 머신러닝이 excel보다 쉬울 것 이다. 그런걸, 구글이 만들었다. 그리고 이제 대중화를 목표로 알리고 있다. 빠른속도로 인공지능 관련 업체들이 서 갈 자리를 잃고 있다. 솔직히 나도 ...

2019년 11월 8일
·
0개의 댓글

Hyperparameter vs Parameter in Data Science

hyperparameter.png In A.I., hyperparameter는 러닝하기 이전에 지정한 variable parameter는 러닝하면서 나오는 variable

2019년 10월 27일
·
0개의 댓글

ubuntu에 한글 설치하기

github에 올라와 있는 딥페이크 보이스를 구현하기 위해서 새로운 ubuntu 환경을 만들일이 있었다. 일단은 내 맥에 nvidia 그래픽카드가 없기 때문에 PC에 있는 GTX 1060 3GB를 쓰려고 했다. 그러나 역시 돌아가지 않았다. 램 부족, 그래픽 카드 메모리 부족이 떴다. batch를 줄여서 시도 했으나... batch size=1 도 무리였다...

2019년 10월 26일
·
0개의 댓글