프론트엔드로 직무 전환을 고민하는 이유 최근 생성형 AI 기술의 발전과 함께 웹 퍼블리셔의 역할과 책임이 빠르게 변화하고 있다는 것은 부인할 수 없는 사실입니다. 이러한 기술의 발전은 웹 퍼블리셔가 단순히 콘텐츠를 배치하고 스타일을 적용하는 역할을 넘어 더 많은 기술적 요구와 역량을 갖추도록 요구하고 있습니다. 이러한 변화 속에서 “웹 퍼블리셔로서의 경력을 계속 이어 나가는 것이 맞을까?”라는 의문이 […]

AI 학교 아이펠은 액티브 러닝을 통해서 스스로 성장할 수 있는 힘을 기르는 ‘커뮤니티 기반 성장형 교육’을 추구하고 있습니다. 온라인 과정에서 액티브 러닝이 어떻게 이루어지는지 소개해드리겠습니다.

SIMD는 Single Instruction Multiple Data의 줄임말로, 하나의 명령어로 여러개의 데이터를 한번에 처리하는 병렬화하는 프로그래밍 방법을 소개합니다. SIMD는 동영상 렌더링 처리와 같이 대용량데이터처리에 효과적입니다.

pose estimation이란 사람의 인체 부위를 각 찾아내서 인체의 움직임을 표현하는 task입니다. 과거에는 효율성과 정확성의 한계로 인해 거의 사용되지 않았으나, 딥러닝의 도입으로 관련 산업이 크게 발전하고 있습니다.

이틀 전, VISION LANGUAGE MODEL IS BLIND 라는 논문이 등장하며 연구 커뮤니티에서 큰 화제가 되었습니다. 세상을 시각적으로 인식하는 AI 모델의 앞날은 어떻게 될까요? 인공지능 모델의 큰 변혁, Deep Impact가 다가오게 될까요?

Ablation Study는 모델의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 요소를 찾기 위해 모델의 구성요소 및 feature들을 단계적으로 제거 하거나 변경해가며 성능의 변화를 관찰하는 방법이며 모델의 핵심적인 구성요소와 하이퍼파라미터등을 파악할 수 있습니다.

Neural Architecture Search(NAS)란? Neural Architecture Search with Reinforcement Learning이라는 논문은 Google Brain(구글 브레인)에서 2016년에 발표한 논문으로 기본적인 아이디어는 적합한 신경망 구조를 예측하는 신경망을 자동적으로 만들어서, 기존에는 인간의 지식에 의해 설계되던 신경망 구조를 자동화된 방법으로 찾아내는 것입니다.   Auto ML을 제시 이는 AutoML이라는 새로운 연구방향을 제시한 선구적인 논문으로, 본 논문에는 좋은 아키텍쳐들을 자동적으로 찾기 위해 gradient-based […]

Spatial Transformer Network 는 이미지 분류를 할 때, 특정 부분을 선택해 집중적으로 학습시키는 방법을 사용합니다. 이는 이미지를 변환해도 동일한 이미지로 인식하는 능력인 공간 불변성을 향상시키기 위한 것입니다.

어텐션 (attention)은 딥러닝 커뮤니티에서 가장 두드러진 아이디어 중 하나입니다. 이미지 캡션 생성과 같은 다양한 문제에 사용되고 있습니다. 하지만 원래는 Seq2Seq 모델을 사용한 신경망 기계 번역의 맥락에서 설계되었습니다.

대화형 AI 생성 모델에게서 더 좋은 답을 얻을 수 있는 Prompt Engineering 기법을 소개합니다