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인공지능, 레드오션, 개발자 대학원 입시 절차 분석
인공지능(AI)은 현재 기술 산업에서 가장 주목받는 분야 중 하나입니다. 하지만, 이로 인해 많은 사람들이 AI 시장이 이미 포화상태, 즉 레드오션이 되어버린 것 아닌가 하는 의문을 갖습니다. 레드오션이란 기존 시장에서 기업들이 경쟁하는 과정에서 더 이상 새로운 수요를 창출하기 어려운 상태를 의미하며, 블루오션과 대조됩니다. 그렇다면, AI 분야는 정말로 경쟁이 치열해졌고, 혁신이 정체된 레드오션이 되었는지 이야기해보려고 이 글을 저는 작성합니다. 참고로 저는 몇년 전 AI분야를 전공하기 위해 비전공자에서 진로를 바꾼 경험이 있습니다. 실제로 저는 연구 중심의 대학원에 들어가 석사학위를 받았고 주변의 같은 전공의 동료들이 어떻게 커리어를 쌓아가는 지 최근 소식도 듣고 있습니다. 그때도 AI 분야는 전망이..
아이폰 SE4 출시일, 차세대 인공지능 기술, 애플 인텔리전스 탑재 여부
1. 애플의 아이폰 SE 4세대 출시와 차세대 인공지능 기술 애플의 아이폰 SE 4세대는 곧 출시될 예정이며, 특히 이번 모델에는 애플의 인공지능(AI) 기술인 ‘애플 인텔리전스’가 탑재될 것으로 기대를 모으고 있습니다. 이 기술은 애플의 최신 AI 혁신을 집약한 시스템으로, 보급형 모델에서 처음으로 도입되는 기능들이 포함될 예정입니다. 이번 아이폰 SE 4세대는 애플이 AI 기술을 보다 많은 사용자들에게 제공하려는 전략을 반영한 것으로, 인공지능의 일상적인 활용을 돕는 다양한 기능을 갖출 것입니다. 보다 구체적으로는 아이폰 SE4 출시일은 2025년 3월 21일(금)이 될 것으로 보여집니다. 2025년 봄과 여름 사이에 출시된다는 말이 가장 많지만, 최근 IT 동향에서는 3월과 4월로 점쳐지는 분위기입..
LLM 뜻, 의미, LangChain이란? 엔지니어 구인, 실무 활용 팁(2024.ver)
안녕하세요! IT에 관한 정보를 전하는 블로거 ai with you입니다. 2024년은 가히 LLM (대형 언어 모델) 의 한 해였다고도 볼 수 있을 정도로 많은 이슈가 되었습니다. 먼저, LLM은 방대한 데이터 세트와 복잡한 알고리즘을 통해 인간과 유사한 텍스트를 파악하고 생성하는 능력을 보여주는 인공지능 모델을 의미합니다. 우리에게 LLM은 이미 익숙합니다. BERT 또는 GPT와 같은 모델을 일상적으로 자주 사용하고 있기 때문이죠. 이렇게 챗봇과 상호작용하는 형태의 인공지능, 그중에서도 거대한 언어적 데이터 베이스를 담은 기술을 LLM이라고 할 수 있겠습니다. 첫번째 이야기. 거대언어모델의 뜻, 역사우리가 알고 있는 LLM은 다른 분야보다 근래 훨씬 비약적인 도약을 이루었습니다. 그러나 LL..
사전 훈련을 통한 AI 혁신을 말하다: BERT 그리고 GPT, 연구 동향까지
사전 훈련은 인공 지능(AI)과 기계 학습 분야, 특히 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전을 다룰 때 근본적인 아이디어입니다. 사전 훈련은 특정 작업을 향해 미세 조정하기 전에 방대한 데이터 세트를 사용하여 모델을 훈련하는 것을 포함합니다. 이 새로운 접근 방식은 모델 개발에 완전히 혁신을 가져왔고, 모델이 더 나은 성능과 일반화 기능을 용이하게 하는 대량의 데이터에 노출될 수 있게 해주었습니다. 어렵게 말했지만, 거칠게 요약하여 사전 훈련은 대규모 데이터 세트에서 모델을 먼저 훈련하여 나중에 많은 작업에 도움이 될 수 있는 일반적인 패턴, 표현 및 기능을 파악할 수 있도록 하는 독창적 개념입니다. 사전 훈련을 거친 모델은 이후 해당 특정 작업에 특화하기 위해 더 작은 작업별 데이터 세트에서 다시 훈련(..
컴퓨터 비전과 자연어처리의 결합: '트랜스포머'라는 이름의 혁명
자연어처리 분야의 트랜스포머에 이어, 컴퓨터 비전과 자연어처리의 결합은 비전 프랜스포머라는 이름의 새로운 알고리즘의 활약상을 펼쳐보였습니다. 비전 트랜스포머(ViT)는 텍스트 정보에 맞게 조정된 모델인 트랜스포머의 프레임워크를 채택하여 시각 데이터의 복잡성을 해독함으로써 컴퓨터 비전 영역에서 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 이 대담하고 비정통적인 접근 방식은 CNN을 괴롭히는 특정 고유한 장애물을 피하는 이미지 범주화에서 더 높은 수준의 정밀도를 달성하는 등 실제로 결실을 맺었습니다. ViT는 트랜스포머의 셀프 어탠션 메커니즘을 수용하기 때문에 글로벌 종속성이 핵심인 작업에서 광범위한 성공을 거두었습니다. 이는 이미지의 일반적인 로컬 신호에 의존하지 않고 비전 기반 벤처를 위한 길을 열어주며 지금까지 CN..
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