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트랜스포머 알고리즘의 개요와 적용 사례2025.01.171. 트랜스포머 알고리즘 트랜스포머 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 딥러닝 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이 알고리즘은 인코더-디코더 구조와 어텐션 메커니즘을 기반으로 하며, 병렬 처리와 확장성을 통해 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 알고리즘은 인코더와 디코더로 구성됩니다. 인코더는 입력 데이터를 고차원 벡터로 변환하고, 디코더는 이 벡터를 다시 출력 데이터로 변환합니다. 핵심은 어텐션 메커니즘으로, 입력 데이터의 각 요소...2025.01.17
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프롬프트 엔지니어의 소개와 미래 (feat. 인공지능)2025.05.051. 생성형 AI 생성형 AI(Generative AI)는 기존 예제에서 학습하여 새로운 콘텐츠, 패턴 또는 데이터를 생성하는 데 중점을 둔 인공 지능의 한 분야입니다. 고급 모델과 기술을 사용하여 텍스트, 이미지, 음악 및 비디오와 같은 영역에서 사람과 유사한 출력을 생성합니다. 생성형 AI의 주요 특징에는 대규모 데이터 세트로부터의 학습, 확률적 모델링, 창의성, 적응성 및 고품질 출력이 포함됩니다. 2. GPT GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자로 자연어 처리 작업을 위해 설계된 일종...2025.05.05
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생성 AI의 정의와 문화산업에 미치는 영향2025.01.221. 생성 AI의 정의 최근 몇 년간 인공지능 기술은 급격히 발전하며 다양한 산업에서 그 활용 가능성을 넓혀가고 있다. 특히, 생성 AI(Generative AI)는 인공지능이 스스로 데이터를 생성하거나 콘텐츠를 창작할 수 있는 기술로 주목받고 있다. 생성 AI는 기존의 데이터 학습을 바탕으로 텍스트, 이미지, 음악, 동영상 등 다양한 형태의 콘텐츠를 자동으로 만들어내는 능력을 가지고 있다. 2. 생성 AI의 긍정적 영향: 콘텐츠 생산의 효율성 및 다양성 증가 생성 AI는 콘텐츠 생산의 효율성을 극대화할 수 있는 도구로 자리 잡고 ...2025.01.22
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생성 AI의 정의와 문화산업에 미치는 영향2025.01.241. 생성형 인공지능(generative AI)의 정의 생성형 인공지능은 텍스트, 오디오, 이미지 등의 기존 콘텐츠를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 창출하는 AI 기술로, 콘텐츠의 생성자와 판별자가 서로 대립하며 새로운 콘텐츠를 만들어낸다. 대표적으로 이미지와 음성 분야에서 작가의 화풍 모사, 사진 재생성, 특정 가수의 음색으로의 노래 재생성 등 다양한 방식으로 활용되고 있다. 2. 생성형 인공지능의 긍정적 영향 생성형 인공지능은 예술 분야에서 혁신적인 변화를 가져오며, 특히 'AI 아트'는 전통적인 예술 관점을 넘어 다양한 가능성을 제...2025.01.24
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예술과 Generatvie AI의 교차점-창의성의 새로운 영역2025.05.071. Generative AI의 정의 및 핵심 개념 Generative AI는 고급 알고리즘과 기계 학습 기술을 활용하여 이미지, 텍스트, 음악 등과 같은 새로운 콘텐츠를 만드는 데 중점을 둔 인공 지능의 한 분야입니다. 그것은 종종 다양한 영역에서 인간의 능력을 모방하거나 능가하는 새로운 결과물을 생성하기 위해 창의적인 프로세스를 사용합니다. 2. 예술에 적용된 생성 AI 모델 및 기술 생성 모델, GAN(Generative Adversarial Networks), VAE(Variational Autoencoders), 전이 학습...2025.05.07
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생성 AI의 정의와 문화산업에 미치는 영향2025.01.241. 생성 AI의 정의 생성형 AI(Generative AI)란 사람이 직접 지시하는 것 없이 자기 스스로 학습할 수 있는 알고리즘을 말하며, 새로운 디지털 이미지 및 영상과 음성, 텍스트, 코드 등을 생성해내는 알고리즘을 가리킨다. 현재까지 대부분의 AI가 사람이 이미 분류해 둔 데이터들을 사용하여 개발되었으나 생성형 AI는 데이터의 패턴과 특성, 균형을 스스로 생성한 데이터를 생산해낸다. 또한 데이터가 가지고 있는 자체의 특징을 스스로 살피고 이를 통해 알아낸 합성 데이터(synthetic data)를 이용하여 자기 스스로를 학...2025.01.24
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생성 AI의 정의와 문화산업에 미치는 영향2025.01.241. 생성 AI의 정의 생성 AI는 기존 콘텐츠를 활용해 방대한 양의 학습 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 사람과 유사한 텍스트, 이미지, 오디오 또는 기타 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있는 기능을 갖춘 인공지능 기술을 지칭한다. 이러한 모델은 딥러닝 기술을 사용하여 사람이 만든 콘텐츠를 모방한 창의적이고 독창적인 결과물을 생성하고 있다. 2. 생성 AI가 문화산업에 미치는 영향 생성 AI는 다양한 매체에서 콘텐츠 제작을 자동화하여 고품질의 예술, 문학, 음악 등의 작품을 더 쉽고 효율적으로 제작할 수 있게 한다. 이는 콘텐츠 제작...2025.01.24
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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(대규모 언어 모형) LLM은 자연어 처리(NLP) 분야에서 필수적인 역할을 하는 인공지능 시스템입니다. LLM은 인간의 언어 이해 및 해석 방식을 모방하여, GPT-4나 BERT와 같은 대표적인 AI 모델을 만들어냈습니다. 이러한 모델들은 문장 생성, 번역, 요약 등에서 강력한 성능을 발휘하며, 마치 언어 전문가가 문법과 의미를 분석하는 것과 유사한 방식으로 작동합니다. 2. LMM(대규모 멀티모달 모형) LMM은 언어뿐만 아니라 이미지, 소리, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 인공지능입니다. 이...2025.01.26
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생성 AI와 문화산업에 미치는 영향에 대한 보고서2025.01.241. 생성 AI의 정의 생성 AI는 기존 데이터를 학습하고 이를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성해 내는 인공지능 기술입니다. 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 딥러닝과 생성적 적대 신경망(GAN) 기술을 활용합니다. 2. 생성 AI의 긍정적 영향 생성 AI는 콘텐츠 제작 비용 절감, 창작의 다양성과 혁신 촉진, 개인화된 콘텐츠 제공 등의 긍정적인 영향을 문화산업에 미칩니다. 이를 통해 효율성 향상과 새로운 형태의 예술 창출이 가능해집니다. 3. 생성 AI의 부정적 영향 생성 AI 기술의 ...2025.01.24
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4차 산업혁명과 스마트 혁명2025.01.181. 생성형 AI 생성형 AI는 인공 지능의 하위 개념으로 이용자의 요구에 따라 결과를 능동적으로 생성하는 인공지능 기술을 의미합니다. 이전까지 인공 지능 기술이 딥러닝을 기반으로 한, 즉 단순히 기존에 존재하는 데이터를 활용하여 사용자의 요구를 처리했다면 생성형 AI는 이용자의 요구를 해결하기 위해 AI가 스스로 데이터를 탐색하여 학습을 하거나 더 나아가 학습된 내용을 바탕으로 하여 데이터나 콘텐츠 등과 같은 결과물을 생성한다는 것이 생성형 AI가 갖는 고유의 특성에 해당합니다. 2. 생성형 AI 서비스 사례 생성형 AI는 패션 ...2025.01.18
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