Stories About AI
DreamBind 
시맨틱 검색의 중요성과 필요성 디지털 정보의 폭발적인 증가와 함께, 우리가 인터넷에서 필요로 하는 정보를 효과적으로 찾아내는 것은 점점 더 어려운 과제가 되고 있습니다. 전통적인 키워드 기반 검색 방식은 특정 단어를 기반으로 결과를 제공하지만, 이러한 방식은 사용자의 의도를 완벽하게 반영하지 못하는 경우가 많습니다. 이에 대한 해결책으로 등장한 것이 바로 시맨틱 검색(Semantic Search)입니다. 시맨틱 검색은 단순히 키워드
LLM(대형 언어 모델) 개요 LLM의 정의 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 인공지능(AI) 모델로, 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 수준의 언어 이해 및 생성 능력을 갖춘 모델입니다. 이러한 모델은 수십억 개의 매개변수(parameters)를 가지고 있으며, 복잡한 언어 패턴과 문맥을 이해할 수 있습니다. LLM은 단어, 문장, 문단 단위의 텍스트를 입력으로 받아들이고, 이를
1. 자율주행차의 단계 자율주행차의 개요 자율주행차는 인간의 개입 없이 스스로 주행할 수 있는 차량을 의미합니다. 이 차량은 다양한 센서, 소프트웨어, 인공지능 기술을 활용하여 주변 환경을 인식하고, 경로를 계획하며, 주행 결정을 내립니다. 자율주행차는 교통 안전성을 향상시키고, 교통 혼잡을 줄이며, 이동의 편리성을 높이는 등 다양한 이점을 제공할 것으로 기대됩니다. 자율주행 기술의 중요성 자율주행 기술은 단순히 교통 수단의
LLM RAG란 무엇인가? LLM과 RAG의 정의 **LLM (Large Language Model)**은 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 인공지능 모델 중 하나로, 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 학습하여 인간과 유사한 언어 이해와 생성 능력을 갖춘 모델을 말합니다. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT-4, Google의 BERT 등이 있습니다. LLM은 문서 생성, 번역, 요약, 질문 응답 등 다양한 언어 관련 작업에 활용될 수
LLM(Large Language Model)이란? 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 인공지능(AI) 분야에서 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)를 수행하기 위해 개발된 매우 복잡하고 강력한 모델입니다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간이 작성한 것과 유사한 텍스트를 생성할 수 있습니다. 이러한 모델은 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 응답 등 다양한 언어 기반 작업에서 높은 성능을 보여주고 있습니다. LLM의
딥페이크란 무엇인가? 딥페이크의 정의 딥페이크(Deepfake)는 인공지능(AI) 기술을 이용해 기존의 이미지나 영상을 조작하여 실제와 같은 가짜 이미지를 만들어내는 기술을 말합니다. 딥페이크라는 용어는 ‘딥러닝(Deep Learning)’과 ‘페이크(Fake)’의 합성어로, 딥러닝 기술을 활용해 정교하게 합성된 가짜 이미지를 의미합니다. 이 기술은 주로 사람의 얼굴을 조작하는 데 사용되며, 음성이나 몸동작까지도 실제처럼 조작할 수 있습니다. 딥페이크의 어원 딥페이크라는 용어는 2017년경 온라인 커뮤니티에서 처음
딥페이크 범죄? 딥페이크(Deepfake) 기술은 인공지능(AI)과 딥러닝 기술의 발전으로 등장한 새로운 형태의 미디어 변조 기술입니다. 딥페이크는 ‘딥러닝'(Deep Learning)과 ‘페이크'(Fake)의 합성어로, 인공지능 알고리즘을 사용하여 사람의 얼굴, 목소리, 동작 등을 다른 영상이나 오디오와 합성하는 기술을 의미합니다. 이 기술은 처음에는 영화나 게임 등의 엔터테인먼트 산업에서 혁신적인 도구로 각광받았으나, 최근 들어 범죄 목적으로 악용되는 사례가 급증하고 있습니다. 딥페이크 기술의 발전은
딥페이크 기술은 최근 몇 년 동안 놀라운 발전을 이루었으며, 다양한 용도로 활용될 수 있습니다. 이번 글에서는 2024년에 주목할 만한 다섯 가지 웹 기반 딥페이크 서비스에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 1. Deepfakes Web β 링크: Deepfakes Web β Deepfakes Web β는 사용하기 쉬운 웹 기반 딥페이크 소프트웨어로, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 얼굴을 스왑하는 기능을 제공합니다. 이 플랫폼은 사용자
데이터 사이언티스트 하지 마세요? 데이터 사이언스는 지난 몇 년간 급격히 성장하며 다양한 산업 분야에서 중요한 역할을 맡고 있습니다. 그러나 최근 “데이터 사이언티스트 하지 마세요”라는 영상이 많은 이들의 관심을 끌며, 데이터 사이언티스트 직업의 현실과 어려움에 대해 논의되고 있습니다. 이 영상은 데이터가 부족한 환경, 신입의 어려움, 백앤드 개발의 중요성 등 여러 문제점을 지적하며 데이터 사이언티스트 직업을 처음부터
데이터 사이언티스트란? 데이터 사이언티스트 정의 데이터 사이언티스트는 데이터 분석과 해석을 통해 유의미한 인사이트를 도출하고, 이를 바탕으로 비즈니스 문제를 해결하는 전문가입니다. 이들은 대량의 데이터에서 패턴을 찾고, 이를 통해 미래를 예측하며, 데이터 기반 의사 결정을 지원합니다. 데이터 사이언티스트는 통계학, 컴퓨터 과학, 수학 등 다양한 분야의 지식을 통합적으로 활용하여 데이터를 처리하고 분석합니다. 데이터 사이언티스트의 역할과 책임 데이터 사이언티스트는