1.1. 단어를 세는 것의 어려움 They picnicked by the pool, then lay back on the grass and looked at the stars. 문장에 단어가 몇 개 있을까?이에 대해, 우리는 2가지로 문장 속 단어들을 셀 수 있다.유형 (Type): 텍스트에 등장하는 고유한 단어의 종류. 즉, 어휘 사전(Vocabulary)의 크기 사례 (Instance): 실행 중인 텍스트에서 해당 유형이 등장한 횟수, 대소문자를 다르게 처리할지 결정이 필요함구두점을 고려하지 않는다면, 14 types와 16 instances로 셀 수 있다. 하지만 고려해야 할 점들이 더 있다.구어의 경우 "uh", "um"과 같은 멈춤(Filled pauses)이나 "main-" 같은 단편(Fra..

https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk&list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi 해당 영상을 시청한 뒤 정리한 내용입니다. 1. Neurons뉴런은 하나의 값을 저장하며, 일반적으로 0~1 사이의 숫자입력값이 커질수록 뉴런의 활성도도 증가층 간 연결은 각각의 뉴런이 다음 층 뉴런들과 연결되어 있고, 각각에 가중치(weight)와 편향(bias)이 존재2. Layers입력: 28x28 (784개) 픽셀 값 → 밝기(0.0~1.0)출력: 0~9 중 어떤 숫자인지 추론 (10개의 출력 뉴런)구조: 입력층 → 숨겨진 층(hidden layers) → 출력층숨겨진 층은 필기체 숫자에서 ‘부분 패턴’을 인식한다고 가정예: 9는 동그라미 + 직선,..

딥러닝을 배우기 시작할 때 가장 먼저 접하게 되는 주제가 바로 뉴럴 네트워크이다.뉴럴 네트워크가 어떻게 동작하고, 어떻게 학습하며, 어떻게 성능을 평가하는지를 알아보자.1.1.1 Overview 뉴럴 네트워크(Neural Network)는 뇌의 작동 방식을 모방해 만든 모델이다.뇌가 수많은 뉴런들이 연결되어 신호를 주고받으며 학습하듯, 뉴럴 네트워크도 '노드'라는 인공 뉴런들이 층을 이루며 연결되고, 이들 간의 상호작용을 통해 데이터를 학습한다. Feed-Forward Neural Network(FFNN)는 순방향으로만 정보가 흐르는 신경망을 말하며, 3개의 레이어로 구성되어 있다.Input Layer: 입력을 받는 레이어. 숫자 벡터 형태의 데이터를 입력받는다.Hidden Layers: 입력 데이터를..

2월 15일 - 졸업 프로젝트 시작나는 DevOps 내지는 SA 직무로 취직하기를 원하고 있다.우리 학교는 졸업을 위해 프로젝트가 필수가 아니어서, 탑싯으로 졸업을 위한 성적 커트라인을 넘기고 필요 학점만 채운 뒤 적당히 학교 생활을 하다가 학교를 떠날 예정이었다. 그런데 불현듯 그런 생각이 들었다.내가 졸업하고 난 뒤에 박사들에게 배울 수 있는 기회가 또 있을까?이 대 AI의 시대에 Cloud만 알면 부족하지 않을까?대학생이 논문 안 쓰고 졸업하면 가오가 안 살지 않나? (지극히 개인적인 의견입니다) 그래서 일 잘하는 친구 하나 꼬셔서 졸업 프로젝트를 시작했다. 2월 20일 - 아이디어 회의이제 휴학을 하지 않은 주변 친구들이 하나 둘씩 졸업을 하기 시작했다.그 중에 고등학교 동창인 친구가 졸업을 하며..

AI가 그리지 못하는 것들최근 Generative AI 기술이 급격히 발전하면서, 많은 사람들이 직접 사용해 보는 경험을 하고 있다.특히, Text to Image 모델은 사용자가 입력한 텍스트를 바탕으로 이미지를 생성하는 기능으로 큰 인기를 끌고 있다.그러나 이러한 AI 모델은 종종 사람의 손을 부자연스럽게 표현하는 문제로 화제가 되곤 했다. 그런데 최근, AI가 특정한 그림을 유독 그리지 못한다는 흥미로운 현상이 포착되었다. 바로 "꽉 찬 와인잔"이다. 왜 AI는 꽉 찬 와인잔을 제대로 표현하는 데 어려움을 겪을까? 그리고 이번 와인잔 이슈는 어떤 이유에서 비롯된 걸까?이번 글에서는 AI의 이미지 생성 과정과 한계, 그리고 프롬프팅의 중요성에 대해 탐구해보려고 한다. 꽉 찬 와인잔을 못 그린다고?최근..