Stories About AI and Data Technology
1. 데이터 정규화의 중요성 (Data Normalization) 1) 데이터 정규화란 무엇인가? (What is Data Normalization?) 2) 데이터 분석에서의 역할 (Role in Data Analysis) 2. L1 정규화(L1 Normalization) 소개 1) L1 정규화의 정의 (Definition of L1 Normalization) 2) L1 정규화의 수학적 배경 (Mathematical Background) 3) L1 정규화의 장점 (Advantages of L1 Normalization) 4) L1 정규화의 단점 (Disadvantages
1. 블록체인 소개 1) 블록체인이란 무엇인가? (What is Blockchain?) 2) 블록체인의 역사적 배경 (Historical Background of Blockchain) 2. 블록체인의 핵심 구성 요소 1) 블록 (Blocks) 2) 체인 (Chain) 3) 네트워크 (Network) 4) 암호화 기술 (Cryptography) 3. 블록체인 작동 원리 1) 블록 생성 과정 (Block Creation Process) 2) 트랜잭션 검증 (Transaction Verification) 3) 컨센서스 메커니즘 (Consensus
1. Transformer 모델 소개 1) Transformer의 등장 배경 2) Transformer의 기본 구조 2. Transformer 모델의 역사 1) 초기 모델과 발전 과정 2) 주요 이정표와 혁신들 3. Transformer의 주요 특징 1) 어텐션 메커니즘의 활용 2) 병렬 처리의 가능성 3) 스케일러블한 아키텍처 4) 전이 학습의 용이성 5) 다양한 변형 모델의 존재 4. Transformer의 학습 메커니즘 1) 자기
1. 서론 2. 클라우드 서버란? (What is a Cloud Server?) 1) 정의와 기능 (Definition and Functions) 2) 클라우드 서버의 장점 (Advantages of Cloud Servers) 1. 유연성 (Flexibility) 2. 비용 효율성 (Cost-Efficiency) 3. 확장성 (Scalability) 3) 클라우드 서버의 단점 (Disadvantages of Cloud Servers) 5. 보안 문제 (Security Issues) 6. 의존성 문제 (Dependency Issues) 3. 전통적 서버란?
1. 서론 2. 과적합의 원인과 징후 1) 과적합 발생 원인 2) 과적합을 인지하는 방법 3. 데이터의 역할과 중요성 1) 데이터의 질 2) 데이터의 양 3) 데이터의 다양성 4) 데이터 관리의 중요성 4. 과적합 방지 전략 1) 데이터 양 늘리기 2) 모델 복잡도 줄이기 3) 정규화 기법 사용 4) 드롭아웃 기법 적용 5) 조기 종료 기법
1. 딥페이크(Deepfake) 란? 1. 딥페이크의 정의 2. 딥페이크의 기술적 배경 2. 딥페이크의 원리 1) 머신러닝과 딥러닝 2) 생성적 적대 신경망(GANs) 3) 훈련 데이터와 과정 3. 딥페이크 기술의 다양한 활용 1) 엔터테인먼트 산업 2) 교육과 연구 3) 미디어와 광고 4. 딥페이크의 부정적 영향 1) 뉴스와 정보의 왜곡 2) 개인의 사생활 침해 3) 사회적 분열 촉진 5.
1. GAN(Generative Adversarial Networks)이란 무엇인가? 1) GAN의 기본 개념 2) GAN의 구성요소 3) GAN의 작동 원리 2. GAN을 활용한 예술작품 생성의 시작 1) 디지털 예술의 발전 2) GAN과 예술의 결합 3. GAN으로 만들어진 대표적인 예술작품들 1) 이전에 없던 얼굴들 2) 초현실적인 풍경화 3) 추상적인 아트워크 4. GAN 예술작품의 장점 및 단점 1) 장점: 무한한 창작의
1. 객체지향형 프로그램 언어에 대한 전반적인 이해 2. 객체 지향형 프로그램 언어의 유래 1) 초창기의 프로그래밍 방법론 2) 객체 지향 프로그래밍의 등장 3). 주요 객체 지향 언어의 발전 4. 객체 지향형 프로그램 언어의 장점 1) 재사용성 2) 확장성 3) 모듈성 5. 객체 지향형 프로그램 언어의 단점 1) 성능 이슈 2) 학습 곡선 3) 복잡한 시스템
최근 고려대학교 인공지능학과 대학원 면접에서 가볍게 이 질문을 물어봤다. 가벼운 질문이였지만 생각보다 말로 풀어서 설명하려니 자연스럽지 못했던 기억이 있다. 이번기회에 간단하게 정리하고자 한다. 컴퓨터 공학 분야에서는 많은 기술적인 용어와 개념들이 존재한다. 이 중에서도 특히 ‘프로세스’와 ‘스레드’는 운영 체제와 다중 프로그래밍 환경에서 꼭 알아야 할 핵심 개념 중 하나이다. 그러나 이 두 용어를 정확하게 이해하지 못하는