모두의 이야기 블로그

모두의연구소의 교육, 문화, 기술 등 다양한 이야기와 경험을 함께 나눕니다

인공지능

챗GPT 응답, 이름에 따라 다른 답을 줄까? – 오픈AI 공정성 실험 [모두레터]

오픈AI에서 챗GPT의 공정성(fairness)을 실험한 결과를 발표했습니다. 고정관념이 챗GPT의 응답에 어떤 영향을 미칠까요?

하자혜 | 2024.10.21

아이펠

[24년 10월 업데이트] 내일배움카드 발급 총정리!

국민내일배움카드 발급 방법을 2024년 10월 최신 버전으로 확인하세요!

전효정 | 2024.10.15

인공지능

애플 뎁스 프로: 단 1초 안에, 2D 이미지로 3D 깊이를 예측하다 [모두레터]

애플이 단순한 2D 이미지만으로 빠르게 3D 깊이 정보를 알아내는 기술 ‘뎁스 프로(Depth Pro)’를 공개했습니다.

하자혜 | 2024.10.15

인공지능

고유값 (Eigenvalue) 과 고유벡터 (Eigenvector)

고유값(eigenvalues)은 선형 대수에서 고유벡터(eigenvectors)와 관련이 있습니다. 이 두 용어는 주로 행렬 방정식에서 선형 변환의 분석에 사용됩니다. 고유값은 선형 방정식 세트와 연관된 특별한 스칼라 값입니다.

김성진 | 2024.10.14

인공지능

코어 아이펠톤 프로젝트를 알려주마 – 온라인7기

오늘 소개할 내용은 모두의연구소 아이펠캠퍼스 온라인 7기 코어과정에서 진행했던 아이펠톤 프로젝트입니다.아이펠캠퍼스 코어과정의 경우 단순히 모델을 응용하는 것을 넘어서서 플러터로 앱을 만들어서 데모영상까지 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

이영빈 | 2024.10.08

인공지능

프롬프트 엔지니어링 기법과 NLP 작업 분류

다양한 프롬프트 기법을 요약하고, 이를 사용된 NLP 작업에 따라 그룹화합니다. 총 44편의 연구 논문에서 29개의 NLP 작업으로 분류하고, 39개의 프롬프트 기법을 다루었습니다. 이 중 대부분은 지난 2년 동안 발표되었습니다.

김성진 | 2024.09.30

인공지능

메타 라마 3.2 공개 – 첫 멀티모달 AI [모두레터]

메타가 새로운 AI 모델 라마 3.2 (Llama 3.2)를 발표했습니다. 컴퓨터나 스마트폰처럼 작은 기기에서도 쉽게 사용할 수 있다는 점이 가장 큰 특징입니다.

하자혜 | 2024.09.30

아이펠

Pandas를 뛰어넘는 Polars, 데이터 사이언티스트 분석 도구

데이터 분석을 처음 배울 때 대부분은 Pandas(판다스)로 시작합니다. Pandas는 직관적이고 강력한 도구로, 작은 데이터셋에서는 훌륭한 성능을 보여줍니다. 하지만 데이터가 커지면 점점 느려지고, 메모리 사용량도 기하급수적으로 늘어나죠. 코랩을 사용한다면 “RAM 초과”현상을 경험하게 됩니다. “더 빠르고 효율적인 방법 없을까?”라고 생각한 적이 있다면, 이제 Polars를 만날 준비가 된 겁니다. Polars가 뭐야? Polars는 Pandas의 장점을 이어받아, 더 빠르고 메모리 […]

김태헌 | 2024.09.24

아이펠

AI 개인화: 데이터 기반 맞춤형 고객 경험 (feat. 데이터 사이언티스트)

AI 개인화 시대 오늘날 우리는 AI 개인화의 시대에 살고 있습니다. 넷플릭스가 추천하는 영화, 아마존이 제안하는 상품, 스포티파이가 만들어주는 플레이리스트. 이 모든 것들이 AI와 빅데이터 분석을 통해 각 개인에게 맞춤화되어 제공됩니다. 본 글에서는 AI 기술이 어떻게 데이터를 활용해 혁신적인 맞춤형 고객 경험을 창출하는지 살펴보겠습니다.   왜 개인화된 맞춤형 고객 경험이 중요한가? 현대 소비자들은 단순한 제품이나 서비스 […]

김정은 | 2024.09.23

인공지능

미스트랄 AI, 첫 멀티모달 모델 공개 [모두레터]

믹스트랄(Mixtral)로 잘 알려져 있는 미스트랄 AI(Mistral AI)가 첫 멀티모달 모델 ‘픽스트랄 12B(Pixtral 12B)’를 공개했습니다.

하자혜 | 2024.09.23

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