카테고리 AI

업데이트 2025-05 읽는 시간 8분 AI·라이프 AGI 예측 2030년 내 가능성 제기 이키가이 4요소 교차 Blue Zone 오키나와 장수 인간 강점 공감·도덕·창의 Quick Answer Q. AGI 시대, 인간은 어떻게 살아남나? — 이키가이 AGI는 연산·기억에서 인간을 압도하지만 생물학적 경험에서 비롯된 공감·도덕적…

오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM)은 인간의 언어를 이해하고 생성하며 상호 작용할 수 있도록 설계된 일종의 인공지능 소프트웨어입니다. 이 모델들은 “오픈 소스”로, 그 코드와 때로는 훈련된 모델 자체도 누구나 사용하고 수정하며 배포할 수 있도록 공개되어 있습니다. 허깅 페이스는 NLP 분야에서 두각을 나타내는 기업으로, 개발자와 기업이 다양한 언어와 작업을 위한 사전 훈련된 모델을 쉽게 이용할 수 있도록 지원하며 AI 연구와 개발을 촉진하고 있습니다. 이러한 사전 훈련된 모델들은 학술 연구를 촉진할 뿐만 아니라, 개발자와 기업이 그들의 어플리케이션에 고급 AI 기능을 통합할 수 있게 함으로써 AI 기술의 접근성을 크게 향상시켰습니다.

업데이트 2025-05 읽는 시간 11분 AI·딥러닝 Perceptron 기본 뉴런 CNN 이미지 처리 RNN/LSTM 순차 데이터 Transformer 현대 표준 Quick Answer Q. 핵심 딥러닝 모델 아키텍처에는 무엇이 있나? 딥러닝의 기본은 퍼셉트론→다층 퍼셉트론(MLP)이고, 이미지엔 CNN, 매우 깊은 망엔 ResNet(잔차 연결), 순차 데이터엔…

업데이트 2025-05 읽는 시간 12분 AI·면접 Tokenization 텍스트→토큰 Attention Q·K·V 유사도 LoRA 경량 파인튜닝 RAG 검색 증강 생성 Quick Answer Q. LLM 면접에서 꼭 알아야 할 핵심 개념은? LLM 면접의 단골은 토큰화, 어텐션 메커니즘(Query·Key·Value), 트랜스포머 구조, LoRA 같은 경량 파인튜닝,…

업데이트 2025-05 읽는 시간 10분 AI·머신러닝 Linear/Logistic 회귀·분류 기본 L1/L2 Lasso·Ridge 정규화 Tree/Ensemble 결정트리·랜덤포레스트 Overfitting 정규화로 완화 Quick Answer Q. 핵심 머신러닝 모델에는 무엇이 있나? 기초는 선형 회귀(연속값 예측)·로지스틱 회귀(분류)이고, 과적합을 줄이는 Lasso(L1)·Ridge(L2)·Elastic Net 정규화가 있습니다. 비선형엔 다항 회귀, 그리고…