인공지능 (AI)

인공지능 (AI)

총 16개의 글

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GPU 연결 방식의 이해: PCIe vs SXM

GPU를 서버에 연결하는 두 가지 방식, PCIe와 SXM의 차이점과 각각의 장단점을 알아봅니다.

gpu pcie sxm
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초보자를 위한 프롬프트 엔지니어링 입문: AI와 효과적으로 소통하는 5가지 핵심 원칙

AI에게 원하는 답변을 얻기 위한 명확하고 효과적인 질문 기술, 프롬프트 엔지니어링의 기본 개념과 핵심 원칙을 쉽게 배워보세요.

prompt-engineering chatgpt ai
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전이 학습(트랜스퍼 러닝): 사전 학습된 AI 모델을 활용한 효율적인 학습 방법

이미 학습된 모델을 재학습하여 새로운 태스크에 적용하는 전이 학습의 개념과 업스트림/다운스트림 테스크에 대해 알아봅니다.

transfer-learning machine-learning bert
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자연어처리(NLP): 언어를 이해하고 생성하는 AI 모델의 핵심 개념

자연어처리 모델의 기본 개념과 주요 응용 분야인 문서 분류, 개체명 인식, 질의응답, 문장 생성에 대해 알아봅니다.

nlp natural-language-processing machine-learning
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FAISS

대규모 벡터 연산을 효율적으로 처리하기 위해 설계된 벡터 데이터 검색 라이브러리 FAISS에 대해 알아봅니다.

faiss langchain vector-search
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임베딩(Embedding)

텍스트와 같은 이산적 데이터를 고차원 공간의 연속적인 수치 벡터로 변환하는 임베딩의 개념과 특징을 알아봅니다.

embedding nlp vector
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MSE와 MAE

머신러닝 모델 학습 시 사용되는 두 가지 주요 에러 평가 지표인 MSE와 MAE의 차이점을 알아봅니다.

machine-learning loss-function mse
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배치 사이즈(Batch Size)와 에폭(Epoch)

딥러닝 학습 과정에서 중요한 개념인 배치 사이즈와 에폭에 대해 알아봅니다.

deep-learning batch-size epoch
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벡터의 덧셈과 뺄셈

머신러닝의 기초가 되는 벡터의 개념과 연산 방법을 알아봅니다.

vector mathematics linear-algebra
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활성화 함수(Relu)

딥러닝에서 가장 많이 사용되는 활성화 함수인 ReLU의 개념과 특징을 알아봅니다.

deep-learning activation-function relu
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원-핫 인코딩(One-Hot Encoding)

자연어 처리에서 문자를 숫자로 변환하는 원-핫 인코딩 기법을 알아봅니다.

nlp encoding tokenization
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numpy.newaxis

NumPy 배열의 차원을 확장하는 newaxis의 사용법을 알아봅니다.

numpy python array
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Pandas의 데이터 조회 및 검사

Pandas DataFrame의 데이터를 조회하고 검사하는 방법을 알아봅니다.

pandas python data-analysis
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미분

머신러닝의 기초가 되는 미분의 개념과 도함수에 대해 알아봅니다.

mathematics calculus differentiation
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Pandas 의 데이터 구조

Pandas의 핵심 데이터 구조인 Series와 DataFrame에 대해 알아봅니다.

pandas python data-science
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인공지능 학습 분류

지도학습의 분류(Classification)와 회귀(Regression) 기법에 대해 알아봅니다.

machine-learning supervised-learning classification