온라인 멘토와 함께하는 공부/인공지능92 현실보다 더 현실적인, 딥페이크 현실보다 더 현실적인, 딥페이크딥페이크(Deepfake)는 '딥러닝(Deep Learning)'과 '페이크(Fake)'의 합성어로, 인공지능(AI) 기술을 활용하여 이미지나 영상을 조작해 실제 존재하지 않는 상황이나 얼굴을 만들어내는 기술을 말합니다. 특히, 딥페이크는 주로 얼굴이나 음성 등의 생체 데이터를 기반으로 사실적으로 변형하거나 조작하는 데 사용됩니다. 이 기술의 핵심은 딥러닝 알고리즘입니다. 딥러닝은 대량의 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고, 이를 기반으로 새로운 데이터를 생성하거나 변형하는 기술입니다. 딥페이크에서는 주로 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Networks)을 사용합니다. GAN은 두 개의 신경망으로 구성되는데, 하나는 실제와 유사한 가짜 데.. 2024. 10. 11. [인공지능] 대화형 인공지능, Claude 대화형 인공지능, ClaudeClaude는 Anthropic이라는 인공지능 연구 회사에서 개발한 대화형 AI 모델입니다. 주로 자연어 처리(NLP)에 특화되어 있으며, 다양한 주제에 대해 대화하고 정보를 제공하는 데 목적을 두고 있습니다. Claude는 언어 이해 및 생성, 대화의 흐름을 자연스럽게 유지하고, 복잡한 개념을 설명하는 데 유리한 특성을 가지고 있습니다.Claude의 두 가지 기본 원칙유해성 방지: Claude는 인공지능의 유해성을 최소화하는 데 중점을 둡니다. AI가 사람들에게 불쾌감을 주거나 해로운 정보를 제공하지 않도록 강력한 필터링 메커니즘이 적용되었습니다.이해력 강화: Claude는 사용자의 질문에 대한 이해도를 높이기 위해 더 복잡한 문맥을 잘 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 이.. 2024. 10. 8. [인공지능] 인공지능의 트렌드 인공지능의 트렌드영국의 미래학자 버나드 마르가 제시한 인공지능(AI) 트렌드 5가지에 대한 설명입니다.AI의 지속적인 민주화인공지능 기술이 점차 더 많은 사람들에게 접근 가능해지고 있다는 의미입니다. 과거에는 AI가 대기업이나 연구소와 같은 특정 그룹에만 한정되어 있었으나, 이제는 소규모 기업, 심지어 개인도 AI 기술을 활용할 수 있는 시대가 되었습니다. AI 개발 플랫폼, 오픈소스 소프트웨어, 클라우드 기반의 AI 서비스 등이 이를 가능하게 하고 있습니다. 이를 통해 AI 기술이 더욱 광범위하게 확산되고 있으며, 다양한 산업과 분야에서 혁신을 이끌어내고 있습니다.생성 AI생성 AI(Generative AI)는 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 기술을 의미합니다. 이 기술은 예술, 음악,.. 2024. 10. 5. [인공지능] 기계학습의 한 분야, 딥러닝 기계학습의 한 분야, 딥러닝딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 특히 기계 학습(Machine Learning)의 하위 개념입니다. 딥러닝은 인간의 뇌 신경망을 모방한 인공신경망(Artificial Neural Networks)을 바탕으로 대량의 데이터를 처리하고 학습하는 방법을 사용합니다. 이 기술은 복잡한 패턴을 인식하고 분석하는 데 매우 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다.1. 딥러닝의 기본 원리딥러닝은 여러 개의 층(layer)으로 이루어진 신경망 구조를 사용하여 데이터를 처리합니다. 각 층은 이전 층의 출력을 입력으로 받아서 새로운 출력을 만들어냅니다. 이러한 과정이 여러 층에 걸쳐 반복되면서 더욱 정교하고 복잡한 데이터 패턴을 학습하게 됩니다. 이 때문에 '딥(dee.. 2024. 10. 4. 인공지능 초기 알고리즘, 퍼셉트론(Perceptron) 인공지능 초기 알고리즘, 퍼셉트론 (Perceptron) 퍼셉트론(Perceptron)은 인공지능과 머신러닝 역사에서 중요한 이정표로 여겨지는 알고리즘입니다. 1958년 프랭크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 개발한 이 알고리즘은 인공 신경망의 기초를 이루며, 오늘날 딥러닝의 전신이 된 모델 중 하나입니다. 퍼셉트론은 간단히 말해 신경망에서 가장 기본적인 형태의 단층 구조를 가지며, 이 구조는 이후 여러 층을 가진 복잡한 신경망의 탄생으로 이어졌습니다.퍼셉트론의 기본 개념퍼셉트론은 바이너리 분류 문제를 해결하기 위한 모델로 시작되었습니다. 이 모델의 기본적인 목표는 입력 데이터를 받아들이고, 그 데이터를 처리하여 두 가지 범주 중 하나로 분류하는 것입니다. 퍼셉트론은 다음과 같은 단계를 거쳐.. 2024. 10. 3. 인공지능(AI)의 역사 인공지능(AI)의 역사 인공지능(AI)의 역사는 1950년대부터 시작된 비교적 짧은 역사를 가지고 있지만, 그동안 비약적인 발전을 이뤘습니다. 다음은 인공지능의 주요 발전 과정을 연대별로 정리한 것입니다.1. 초기 개념과 등장 (1950년대)1950년대는 인공지능의 기초가 마련된 시기입니다. 1950년, 영국의 수학자 앨런 튜링(Alan Turing)은 논문 "Computing Machinery and Intelligence"에서 컴퓨터가 인간처럼 지능적으로 행동할 수 있는가에 대한 질문을 던졌습니다. 여기서 소개된 튜링 테스트는 인공지능이 인간처럼 대화할 수 있는 능력을 판단하는 기준이 되었고, 지금까지도 중요한 개념으로 남아있습니다. 1956년 미국 다트머스 대학에서 열린 다트머스 회의에서 인공지능이.. 2024. 10. 2. 이전 1 2 3 4 ··· 16 다음
