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딥러닝19

생성형 AI가 그림을 그리고 글을 쓰는 DALL-E와 CLIP은 어떻게 작동하고 무엇을 할 수 있는가? 오늘은 DALL-E와 CLIP에 대해서 알아보도록 하겠습니다. DALL-E와 CLIP은 텍스트와 이미지를 생성하고 이해하는 데 탁월한 성능을 보이는 AI입니다. DALL-E와 CLIP은 어떻게 작동하고, 무엇을 할 수 있고, 어떤 한계와 미래를 가지고 있는지 알아보겠습니다. 생성형 AI 시리즈 블로그 연재 내용을 아래 표에 정리했습니다.독자분들이 관심 있는 주제를 쉽게 찾아보실 수 있도록 링크와 함께 제공해드립니다.주제링크생성형 AI의 사회적이고 윤리적인 측면바로가기생성형 AI의 장점과 단점 비교바로가기생성형 AI의 장점과 활용 분야바로가기생성형 AI의 단점과 문제점바로가기DALL-E와 CLIP의 작동 원리바로가기GPT-3의 개발과 기능바로가기생성형 AI의 중요성바로가기생성형 AI의 기술과 원리바로.. 2024. 3. 5.

생성형 AI의 뇌라고 불리는 GPT-3는 어떻게 만들어졌고 무엇을 할 수 있는가? 오늘은 생성형 AI의 시초인 GPT-3에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. GPT-3는 텍스트를 생성하는 데 탁월한 성능을 보이는 AI입니다. GPT-3는 어떻게 만들어졌고, 무엇을 할 수 있고, 어떤 한계와 미래를 가지고 있는지 알아보겠습니다. 생성형 AI 시리즈 블로그 연재 내용을 아래 표에 정리했습니다.독자분들이 관심 있는 주제를 쉽게 찾아보실 수 있도록 링크와 함께 제공해드립니다.주제링크생성형 AI의 사회적이고 윤리적인 측면바로가기생성형 AI의 장점과 단점 비교바로가기생성형 AI의 장점과 활용 분야바로가기생성형 AI의 단점과 문제점바로가기DALL-E와 CLIP의 작동 원리바로가기GPT-3의 개발과 기능바로가기생성형 AI의 중요성바로가기생성형 AI의 기술과 원리바로가기 GPT-3란 무엇인가? GP.. 2024. 3. 5.

딥러닝을 활용한 뉴스 메타 태깅 딥러닝을 활용한 뉴스 메타 태깅 from if kakao 1. 딥러닝을 활용한 뉴스 메타 태깅 김기도(olaf.kido) kakao corp.(미래미디어파트) 2. 배경 3. 뉴스 메타데이터 (News Metadata) 콘텐츠 분석 정보언론사 제공 속성 뉴스 기사의 특징을 설명하는 정보들 기자 카테고리 언론사 형태 분류 내용 분류 이미지 분석 ML / DL 2018년 8월 7일자 인입 기사 4. 뉴스 메타데이터 (News Metadata) 다양한 메타데이터를 확보하여 사용자에게 필요한 콘텐츠 제공에 활용 유익한 / 관심있는 / 필요한 것을 보고싶다! 컨텐츠의 특성들 다양한 메타데이터 = Image: commons.wikimedia.org 5. 뉴스 메타 태깅 시스템 메타데이터 생성과 활용이 잘 되려면 데.. 2023. 11. 15.

딥러닝 - 역사와 이론적 기초 딥러닝 - 역사와 이론적 기초 from Hyungsoo Ryoo 1. 딥러닝 역사와 이론적 기초 2. 딥러닝 역사와 이론적 기초 2017 (주)오토마타 류형수 3. 이 노트의 특징 수학적 표기는 가급적 지양 수포자를 위한 해설 Breaking stone 용어 중심 설명 "소프트웨어 개발자 관점에서 바라본 딥러닝" ...을 지향합니다 4. 딥 러닝? 5. 이전의 연구들 프로그래밍으로 풀수 없는 문제들 6. 프로그래밍으로 풀려면 if() then { } else if() then { } else if() then { } else if() then { } else if() then { } else if() then { } else if() then { …. 가능한 모든 경우에 대비 그래도 예외 상황은 생긴다 .. 2023. 11. 13.

알아두면 쓸데있는 신비한 딥러닝 이야기 알아두면 쓸데있는 신비한 딥러닝 이야기 from Kwangsik Lee 1. 알아두면 쓸데있는 신비한 딥러닝 이야기 이광식(Kwangsik Lee, lks21c@gmail.com) 2. 목적 슬라이드의 목적은 아래와 같습니다. 딥러닝이 뭐야? 딥러닝이 왜 좋아? 그래서 뭘 할수 있는데? 3. 목차 • 소개 • 딥러닝이 뜬 이유(역사, 유명인, 이미지넷) • 딥러닝의 간단한 이해 • 딥러닝에 대한 오해 • 최신 딥러닝 종류 • 딥러닝 활용 사례 • 딥러닝 응용 방안 4. 목차 • 소개 • 딥러닝이 뜬 이유(역사, 유명인, 이미지넷) • 딥러닝의 간단한 이해 • 딥러닝에 대한 오해 • 최신 딥러닝 종류 • 딥러닝 활용 사례 • 딥러닝 응용 방안 5. 아래의 슬라이들을 참고했습니다. • https://www... 2023. 10. 17.

자습해도 모르겠던 딥러닝, 머리속에 인스톨 시켜드립니다. 자습해도 모르겠던 딥러닝, 머리속에 인스톨 시켜드립니다. from Yongho Ha 1. 하용호 @kakao 2. 하용호 용 호 오랜만이죠? 이 짤? 3. 딥러닝이뜨긴떴습니다. 4. 딥러닝가능케한3대장 빅데이터 GPU 알고리즘 이제는식상한용어지만 하여간있다! 다나와가서 사면된다! 아.. 5. 뭔가옛날에뉴럴넷은배웠는데.. 혼자서공부하려고인터넷을뒤져보지만 빡셉니다… 예습,자습,복습-인간이할수없는세가지일 6. 일단단어들부터보통이아닙니다. ReLU DropOut MaxPooling Stochastic Gradient Decent Convolution SoftMax 7. 근데이것도한번보시죠 McFlurry FrenchFries McMuffin Hash Browns BigMac 8. 근데이것도한번보시죠 맥.. 2023. 10. 17.

스마트폰 위의 딥러닝 스마트폰 위의 딥러닝 from NAVER Engineering 스마트폰 위의 딥러닝 1. 스마트폰 위의 딥러닝 신범준 HYPERCONNECT 이 슬라이드는 네이버에서 제공한 나눔글꼴이 적용되어있습니다 2. 하이퍼커넥트의 머신러닝 성과 3. 하이퍼커넥트의 머신러닝 성과 PaaS 신고 이미지 검수 (클라우드) 4. 하이퍼커넥트의 머신러닝 성과 PaaS 신고 이미지 검수 (클라우드) 이미지 분류기 (모바일) 5. 하이퍼커넥트의 머신러닝 성과 실시간 배경따기 (모바일) PaaS 신고 이미지 검수 (클라우드) 이미지 분류기 (모바일) 6. 작은 딥러닝 모델을 잘 만들어 모바일에 배포해본 이야기 오늘의 주제 7. 왜 모바일 딥러닝? 8. 왜 모바일 딥러닝? 높은 지연 시간 9. 왜 모바일 딥러닝? 높은 지연 시간 .. 2023. 3. 13.

책 읽어주는 딥러닝: 배우 유인나가 해리포터를 읽어준다면 책 읽어주는 딥러닝: 배우 유인나가 해리포터를 읽어준다면 DEVIEW 2017 from Taehoon Kim 책 읽어주는 딥러닝: 배우 유인나가 해리포터를 읽어준다면 DEVIEW 2017 1. 책 읽어주는 딥러닝: 배우 유인나가 해리포터를 읽어준다면 김태훈 / carpedm20 2. 김태훈 / carpedm20 / 3. 오늘의 주제 4. 음성 합성 5. 음성텍스트 음성 합성 6. “이거 실화냐?” 음성 합성 7. 무엇을 할 수 있나요? 8. 1. 음성 안내 시스템 지하철, 박물관 2. 대화 인공지능 Siri, 스피커 3. 오디오북 성우가 필요한 대부분의 일 9. 많은 기업들이 기술을 보유 10. nVoice 11. 유인나 데모를 듣고나서.. 12. “배우 유인나가 해리포터를 읽어준다면?” 13. 나도 할.. 2023. 3. 13.

Deep learning text NLP and Spark Collaboration Deep learning text NLP and Spark Collaboration Deep learning text NLP and Spark Collaboration . 한글 딥러닝 Text NLP & Spark from hoondong kim Deep learning text NLP and Spark Collaboration . 한글 딥러닝 Text NLP & Spark1. Spark Day 2017 Deep Learning Text NLP with Spark Collaboration 스사모(Spark Korea User Group) SSG.COM BigData Team 김훈동2. Who am I ? • 김훈동 • 스사모(Korea Spark User Group) • 신세계 그룹 온라인 포털 SSG... 2018. 11. 26.

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