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설명가능한 AI란? Explainable AI(XAI) 쉬운 설명 1. 배경 설명 딥러닝모델은 대규모 데이터셋에서 학습하고, 그 결과를 통해 복잡한 패턴을 발견하고 예측하는 머신러닝 알고리즘의 한 종류입니다. 그러나 딥러닝 모델은 일반적으로 블랙박스(black-box) 모델로 분류됩니다. 이는 모델이 내부적으로 어떻게 작동하는지 이해하기 어렵다는 것을 의미합니다. 딥러닝이란? 딥러닝 매우 쉬운 설명 오늘은 딥러닝에 대해 매우매우 쉽게 설명해 보겠습니다. 최근, ChatGPT, GPT-4 등의 인기로 딥러닝 기술이 관심을 받고 있습니다. 딥러닝은 인공지능, 머신러닝과도 매우 밀접한 관계가 있습니다. ai-inform.tistory.com 딥러닝 모델을 설명 가능하게 만드는 것은 데이터 과학 및 인공지능 분야에서 매우 중요합니다. 이를 통해 모델의 예측 결과를 신뢰할 수 .. 2023. 4. 3.
MS 365 코파일럿(Copilot)이란? Microsoft가 바꿀 미래! 1. MS 코파일럿(Copilot)이란? MS 코파일럿(Copilot)은 마이크로소프트(MS)가 엑셀, 파워포인트, 팀즈 등 오피스 365 전 제품군에 AI를 적용하는 서비스의 이름입니다. AI의 이름은 코파일럿(Copilot)이며 부조종사란 의미입니다. 한국 시간 2023년 3월 17일 MS CEO인 사티아 나델라 및 주요 기술진들이 이 AI의 기능을 소개했습니다. 유튜브에 공개되어 있고 30분가량이니 한 번쯤 보시는 것도 좋을 것 같습니다. https://www.youtube.com/watch?v=hGb9UZ8DyDc 2. MS 코파일럿에 적용된 AI기술 MS 코파일럿(Copilot)은 OpenAI의 GPT-4 기술을 사용합니다. 이 기술은 자연어 처리 분야에서 가장 강력한 생성형 인공지능 중 하나로.. 2023. 4. 2.
파이썬이란? Python? 파이썬 매우 쉬운 설명 1. 파이썬(Python)이란? 파이썬은 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 프로그래밍은 컴퓨터가 실행할 수 있는 명령어를 작성하는 과정이며, 이를 통해 우리가 원하는 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 컴퓨터 게임이나 모바일 앱을 만들 때 파이썬을 사용할 수 있습니다. 2. 파이썬의 역사 파이썬은 1989년에 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)이라는 네덜란드의 프로그래머가 개발한 고급 프로그래밍 언어입니다. "Python"이란 이름은 귀도가 좋아하는 코미디 쇼인 Monty Python's Flying Circus에서 따온 것으로 알려져 있습니다. 초기에는 ABC 언어에서 영감을 받아 개발되었으며, C언어로 구현되었습니다. 파이썬은 1991년에 최초로 발표되었고, 처음에는 컴퓨터 시스템 관리.. 2023. 3. 31.
트랜스포머(Transformer)란? 트랜스포머 쉬운 설명 1. 트랜스포머 (Transformer) 란? Transformer는 단어나 문장과 같은 입력 데이터에서 중요한 정보를 추출하고 출력 데이터를 생성하는 딥러닝 모델입니다. 이를 위해 입력 데이터의 단어들 간의 상호작용을 고려하는 Self-Attention Mechanism을 사용합니다. Transformer는 자연어 처리 분야에서 활용되며, 대용량의 데이터를 학습하여 번역, 요약, 질문 응답 등 다양한 자연어 처리 태스크에서 높은 성능을 보입니다. 2. 트랜스포머 (Transformer) 의 등장배경 기존의 자연어 처리 모델에서는 문장의 의미를 파악하는 데 있어서 순차적인 처리 방식이 필요했습니다. 하지만 이러한 방식은 연산 속도가 느리고 병목현상이 발생하는 등의 문제점이 있었습니다. 이에 따라 구글에서.. 2023. 3. 30.
ChatGPT시대의 교육 (학교에서 ChatGPT 사용을 막아야 하나? ) ChatGPT란? ChatGPT란? ChatGPT 매우 쉬운 설명 안녕하세요! 오늘은 ChatGPT에 대해 알아보겠습니다. 디테일한 기술 보다는 전체적인 개요를 매우 쉽게 설명해 보겠습니다. ChatGPT는 OpenAI라는 연구 기관에서 개발된 대화형 인공지능 프로그램입 ai-inform.tistory.com ChatGPT가 나온지 시간이 조금 흘렀지만 여전히 엄청난 이슈이다. 분야를 가리지 않고 사용이 늘어나고 있으며, 다양한 긍정적사례나 편리성(대부분 자동화) 으로 엄청난 주목을 받고 있다. 하지만, 교육과 관련하여 학교에서 수업을 하는 교사, 강사, 교수들은 난처한 상황에 처하는 경우도 많이 있다. 학생들의 과제, 온라인시험, 프로젝트 등에 있어서 ChatGPT사용을 허용해야 하나 막아야 하나가 논.. 2023. 3. 30.
OCR이란? OCR 쉬운 설명 1. OCR(Optical Character Recognition)이란? OCR(Optical Character Recognition:광학 문자 인식)은 스캔한 이미지나 사진에서 문자를 인식하여 컴퓨터에서 사용 가능한 텍스트로 변환하는 기술입니다. 이 기술은 기계 학습, 인공지능 및 컴퓨터 비전과 같은 다양한 기술들을 결합하여 구현됩니다. OCR을 통해 디지털로 변환된 텍스트는 검색 및 분석을 위한 데이터로 활용할 수 있습니다. 2. OCR의 원리 OCR의 원리는 크게 3단계로 나눌 수 있습니다. 첫 번째는 이미지 전처리입니다. 이미지 전처리는 이미지의 노이즈 제거, 이진화, 스케일링 등의 과정을 거쳐 이미지를 정제하는 과정입니다. 두 번째는 문자 인식입니다. 문자 인식은 이미지 속 문자를 판독하는 과정.. 2023. 3. 30.
전이학습 (Transfer learning) 이란? 전이학습 쉬운 설명 1. 전이학습(Transfer learning)이란? 전이학습은 딥러닝에서 대량의 데이터로 이미 학습된 모델의 일부 또는 전체 파라미터(인공뉴런)를 가져와 새로운 모델 학습에 적용하는 기술입니다. 이미 학습된 모델에서 추출한 특징(feature)을 새로운 모델의 입력으로 사용하여 적은 양의 데이터로도 높은 성능을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 고양이 사진 분류 모델을 학습한 후, 이 모델의 일부 레이어를 새로운 분야에서 학습할 때 초기 가중치로 사용하면, 성능을 빠르게 개선할 수 있습니다. 이렇게 전이학습을 이용하면 적은 양의 데이터로도 높은 성능을 얻을 수 있으며, 모델 학습 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 2. 전이학습의 유래 및 역사 전이학습의 유래 및 역사는 ImageNet Large Sca.. 2023. 3. 30.
재귀호출이란? 재귀호출 알고리즘 쉬운 설명 1. 재귀호출(Recursive algorithm) 알고리즘이란? 재귀호출 알고리즘은 함수가 자기 자신을 호출하는 것을 포함하는 알고리즘을 말합니다. 즉, 함수가 자기 자신을 호출하여 문제를 해결하는 방식입니다. 이러한 함수를 재귀함수라고 합니다. 이러한 방법으로 알고리즘을 구현할 경우, 큰 문제를 더 작은 문제로 분할하여 해결하는데 도움이 됩니다. 2. 재귀호출이 사용되는 이유 재귀호출은 알고리즘의 구현과 이해를 쉽게 만들어줍니다. 반복문을 사용하는 코드보다 변수 사용이 적으며 더 직관적입니다. 또한, 재귀호출을 사용하면 코드가 더욱 모듈화(코드를 논리적으로 분할하여 관리하기 쉽게 만드는 것)되며, 코드의 재사용성이 증가합니다. 3. 재귀호출의 장단점 장점: 알고리즘의 구현이 간단해집니다. 그리고 코드.. 2023. 3. 29.

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