Stories About AI
인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전하면서, 모델의 성능을 극대화하는 ‘파인튜닝’의 중요성이 날로 커지고 있습니다. 이 글에서는 다양한 분야에서 활용되는 파인튜닝 예시를 통해 AI 모델 최적화의 핵심을 살펴보겠습니다. 파인튜닝의 개념과 중요성 파인튜닝이란 사전 학습된 모델을 특정 작업이나 데이터셋에 맞게 미세 조정하는 과정을 말합니다. 이는 모델의 성능을 높이고, 특정 도메인에 더 적합하게 만드는 핵심 기술입니다. 파인튜닝의 중요성은 다음과 같습니다:
최근 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전으로 다양한 분야에서 AI의 활용이 확대되고 있습니다. 법조계도 예외는 아닙니다. 특히 ‘AI 판사’의 개념이 등장하면서 법률 전문가들 사이에서 뜨거운 논쟁이 일어나고 있습니다. AI 판사가 인간 판사를 대체할 수 있을까요? 이에 대한 반대 의견도 만만치 않습니다. 이 글에서는 AI 판사 도입에 대한 주요 반대 근거들을 살펴보고, 이 기술이 법조계에 미칠 수 있는
인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전하면서 ‘파인튜닝’이라는 용어가 자주 등장하고 있습니다. 파인튜닝은 AI 모델의 성능을 극대화하는 핵심 기술로, 특정 작업에 맞춰 모델을 최적화하는 과정을 의미합니다. 이 글에서는 파인튜닝의 개념부터 실제 적용 사례, 그리고 미래 전망까지 상세히 알아보겠습니다. 파인튜닝의 개념과 중요성 파인튜닝이란 사전 학습된 AI 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 조정하는 과정을 말합니다. 이는 마치 기성복을 입은 후
인공지능(AI) 기술의 급속한 발전으로 다양한 산업 분야에서 혁신이 일어나고 있습니다. 법조계도 예외는 아닙니다. 최근 ‘AI 판사’라는 개념이 주목받으면서, 법정의 모습이 크게 바뀔 것이라는 전망이 나오고 있습니다. 이 글에서는 AI 판사의 개념부터 핵심 기술, 실제 적용 사례, 그리고 미래 전망까지 심도 있게 다루어 보겠습니다. 1. AI 판사의 개념과 발전 과정 1.1 AI 판사의 정의 AI 판사란
인공지능(AI) 기술의 급속한 발전으로 직업 시장이 큰 변화를 겪고 있습니다. 이 글에서는 AI가 직업 시장에 미치는 영향과 미래 전망, 그리고 이에 대한 대응 전략을 살펴보겠습니다. 1. 인공지능과 직업 시장의 변화: 현재와 미래 1.1 AI 기술의 발전과 직업 시장 영향 AI 기술은 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 등의 분야에서 놀라운 발전을 이루고 있습니다. 이러한 발전은 다양한 산업
인공지능(AI) 기술의 급속한 발전으로 다양한 산업 분야에서 AI 관련 직업의 수요가 급증하고 있습니다. 이 글에서는 AI 시대를 주도할 5가지 핵심 직군에 대해 자세히 알아보겠습니다. 각 직업의 역할, 필요한 기술, 그리고 미래 전망을 탐색하며, AI 분야에서 커리어를 쌓고자 하는 분들에게 유용한 정보를 제공하고자 합니다. 1. 인공지능 시대의 도래: 변화하는 직업 landscape AI 기술은 우리 사회의 모든
생성형 AI 원리(Generative AI)는 현대 기술 혁신의 최전선에 서 있는 분야입니다. 이 글에서는 생성형 AI의 핵심 원리와 기술적 기반을 심도 있게 살펴보겠습니다. 인공지능, 기계학습, 딥러닝의 교차점에 위치한 이 혁신적 기술이 어떻게 작동하는지 상세히 알아보겠습니다. 1. 생성형 AI의 정의와 발전 과정 1.1 생성형 AI란 무엇인가? 생성형 AI는 새로운 데이터를 생성할 수 있는 인공지능 시스템을 말합니다. 이는
생성형 AI란(Generative AI) 최근 몇 년간 인공지능 분야에서 가장 주목받는 기술 중 하나입니다. 이 글에서는 생성형 AI의 개념부터 핵심 기술, 응용 분야, 그리고 미래 전망까지 자세히 살펴보겠습니다. 1. 생성형 AI란? 정의와 기본 개념 생성형 AI란 무엇인가? 생성형 AI는 기존 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 창작할 수 있는 인공지능 시스템을 말합니다. 이 기술은 텍스트, 이미지, 음성, 비디오
생성형 AI 단점, 그 가능성과 그림자 생성형 AI 단점 : 생성형 인공지능(Generative AI)은 주어진 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술입니다. 이는 텍스트, 이미지, 음악, 동영상 등 다양한 형식의 데이터를 생성할 수 있으며, 그 잠재력은 무궁무진합니다. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT 시리즈, Google의 BERT, 그리고 DALL-E와 같은 모델들이 있습니다. 이러한 모델들은 자연어 처리, 이미지 생성, 번역,
생성형 AI 문제점 재조명하다 생성형 AI의 문제점, 왜 주목해야 하는가? 생성형 AI 문제점 : 생성형 AI는 방대한 양의 데이터를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 인공지능 기술을 의미합니다. 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있는 이 기술은 자연어 처리, 이미지 생성, 음악 작곡 등 여러 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. OpenAI의 GPT 시리즈와 같은