모두의 이야기 블로그

이번 블로그에서는 git 과 Github 의 기본 개념과 사용 방법에 대해 알아봅니다. 실습을 통해 로컬 및 원격 저장소 생성, commit, push 등 주요 기능을 직접 경험해볼 수 있었습니다. git branch 가 무엇인지 간단히 활용사례와 함께 설명합니다.

현대 디지털 혁명 시대에 클라우드 컴퓨팅은 기업들이 반드시 활용해야 할 전략적 도구입니다. 본 글에서는 클라우드의 개념과 활용 방안을 상세히 설명하고자 합니다.

DRF 는 Django REST Framework의 약어입니다. REST와 RESTful API 에 대해 간략하게 알아보고, Django REST Framework에 특징을 알아보겠습니다.

AI 예술 모델이 등장하면서 많은 아티스트들은 위협을 받고 있는 것처럼 보였다. 하지만 AI 예술 모델을 사용하는 아티스트들은 모델이 창의성을 증진시키고 아티스트와 일반인 사이의 간극을 줄여주는 역할도 했다. 다만 해결할 문제들이 다수 있어 제언도 했다.

데이터 분석에서 군집 분석은 매우 중요한 역할을 합니다. 군집 분석은 유사한 개체들을 그룹화하여 전체 데이터 세트를 몇 개의 의미 있는 군집으로 나누는 기법입니다. 이를 통해 데이터의 구조를 파악하고 패턴을 발견할 수 있습니다.

아이펠 리서치 과정은 인공지능 기초부터 AI를 대학원 수준으로 심도 있게 다룹니다. 또한 Multi Modal/MLOps 등 트렌드 기술스택도 학습합니다. Python, 수학 학습 경험 혹은 개발 프로젝트 경험이 있는 분들께 추천드립니다.

얼마 전 Figure는 OpenAi의 합작품인 휴머노이드 로봇 Figure01을 선보였습니다. Figure01은 어떤 과정을 통해 개발되었을까요? Figure의 CEO 브랫애드콕의 이야기를 통해 알아봅시다.

AI 학교 아이펠 코어 과정 2024년도부터 변경된 커리큘럼에 대해서 상세하게 설명드리려 해요! New 코어 과정은 방대한 주제의 오픈소스 프로젝트를 활용하여 Flutter 로 만든 나만의 딥러닝 어플리케이션을 만들어내는 Output image를 목표로 달려갑니다!

450개의 관련 업체가 참여한 AW 2024 스마트팩토리 ・ 자동화 산업전이 3월27일부터 3월29일 3일간 코엑스에서 열렸습니다. 현장에 적용할 수 있는 혁신적인 시스템과 솔루션은 어떤 것들이 있을까요? 인공지능 기술이 현장에 어떻게 적용되고 있는지 함께 살펴보시죠!

파이썬 프로그래밍에서 모듈, 패키지, 라이브러리는 코드를 체계적으로 구성하고 관리하는 데 매우 중요한 개념입니다. 이번 글에서는 각 개념의 정의와 역할, 그리고 활용 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.

추천시스템에서 많이 사용하고 있는 지표중 하나는 클릭률이다. 이번 블로그는 클릭률과 추천시스템간의 관계를 분석하고 쿨릭률의 한계점을 제시할 예정이다. 추가적으로 윤리적 책무까지 다뤄서 전체적인 추천시스템의 방향을 다룬다.

딥러닝 발전의 주춧돌 중 하나인 VGGNet 에 대해 알아봅시다. 여러 개의 층을 점점 깊이 쌓아 지능형 시스템의 성능을 올리겠다는 딥러닝의 컨셉을 엿볼 수 있습니다. VGGNet 의 상세한 구조를 살펴보고, 이와 함께 남겨진 딥러닝 모델의 주요 문제점에 대해 생각해봅시다.

선형회귀 분석의 네 가지 주요 가정인 선형성(Linearity), 독립성(Independence), 등분산성(Homoscedasticity), 그리고 정규성(Normality)을 자세히 알아봅시다.

32비트 부동소수점을 표현시 사용하는 편향된 지수를 (biased exponent) 사용하는 예시를 살펴보며, 편향된 지수 사용시 장점을 설명합니다. 추가적으로 지수 사용의 예외 경우도 설명합니다.

django 5.0 의 주요 변경점은 무엇일까요?

Stable Diffusion은 강력한 텍스트-이미지 생성 AI 모델입니다.몇 가지 팁을 알아두면 Stable Diffusion 모델의 성능을 효과적으로 최대한 이끌어낼 수 있습니다. 어떤 팁 들이 있는 지 함께 살펴보겠습니다.

2012 Imagenet 대회를 통해 딥러닝 분야의 불씨를 지핀 AlexNet 의 구조에 대해 살펴봅니다. 초창기 CNN 의 획기적인 성능을 만들어낸 모델의 구조, 기법 등을 알아봅니다. 모델의 내부 구조를 생생하게 관찰할 수 있는 추가적인 자료를 첨부했습니다.

이번 블로그에서는 ImageNet과 같은 데이터셋을 측정하는 지표인 Top-1 Error 그리고 Top-5 Error에 대해 알아보았습니다. 두 지표 모두 장단점이 있고 상호보완적입니다. 다만 현재는 모델은 개선이 많이 되어 있어 다른 지표도 사용됩니다.