전체 글26 GAN(Generative Adversarial Network)이란? 개념과 실제 활용 사례 인공지능(AI)이 발전함에 따라, 다양한 분야에서 창의적인 작업을 수행할 수 있는 기술이 개발되고 있습니다. 그중 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)은 현실적인 이미지, 오디오, 텍스트 데이터를 생성하는 강력한 AI 기술로 주목받고 있습니다. GAN은 두 개의 신경망(생성자와 판별자)이 경쟁하면서 데이터를 학습하는 구조로 이루어져 있으며, 현재 이미지 생성, 영상 합성, 의료 데이터 증강, 게임 및 콘텐츠 제작 등 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 본 글에서는 GAN의 개념과 작동 원리, 주요 활용 사례, 그리고 GAN 기술의 한계와 발전 방향이라는 세 가지 핵심 주제를 중심으로 GAN이 어떻게 활용되고 있는지 살펴보겠습니다. GAN의 개념과 작.. 2025. 3. 11. 딥러닝 모델을 경량화하는 방법 (TensorRT, ONNX 등) 딥러닝 기술이 다양한 산업에 적용되면서, 경량화된 모델의 필요성이 점점 증가하고 있습니다. 특히, 실시간 추론(Inference), 엣지 컴퓨팅(Edge Computing), 모바일 AI 환경에서는 빠른 응답 속도와 적은 연산 자원 사용이 중요한 요소로 작용합니다. 이를 위해 다양한 딥러닝 모델 경량화 기법이 개발되었으며, 대표적인 도구로 TensorRT, ONNX, Pruning(가지치기), Quantization(양자화) 등이 활용됩니다. 본 글에서는 딥러닝 모델 경량화의 필요성과 주요 기술, TensorRT 및 ONNX를 활용한 최적화 방법, 그리고 경량화 모델의 실제 활용 사례라는 세 가지 핵심 주제를 중심으로 살펴보겠습니다. 딥러닝 모델 경량화의 필요성과 주요 기술딥러닝 모델은 일반적으로.. 2025. 3. 11. AI 모델 훈련에 필요한 데이터 전처리 과정 설명 AI 모델의 성능을 극대화하기 위해서는 데이터의 품질이 매우 중요합니다. AI 모델이 정확한 예측을 수행하기 위해서는 정확하고 정제된 데이터가 필요하며, 이를 위해 데이터 전처리(Data Preprocessing) 과정이 필수적입니다. 데이터 전처리는 데이터의 결측치 처리, 정규화 및 표준화, 특성 엔지니어링 등의 단계를 포함하며, 이를 통해 모델의 성능을 향상시키고 훈련 속도를 최적화할 수 있습니다. 본 글에서는 데이터 전처리의 개념과 필요성, 주요 전처리 기법, 그리고 실전 적용 사례라는 세 가지 핵심 주제를 중심으로 AI 모델 훈련에 필요한 데이터 전처리 과정을 설명하겠습니다. 데이터 전처리의 개념과 필요성데이터 전처리는 AI 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 데이터를 정리하고 변환하는 과.. 2025. 3. 10. 오픈소스 AI 프레임워크 비교 (TensorFlow vs PyTorch vs Scikit-learn) AI(인공지능) 개발을 위해 다양한 오픈소스 프레임워크가 활용되고 있으며, 그중에서도 TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn은 가장 널리 사용되는 프레임워크로 꼽힙니다. 각각의 프레임워크는 특정 목적과 활용 분야에 따라 차별화된 특징을 가지고 있으며, AI 연구자와 개발자는 이를 이해하고 적절한 도구를 선택하는 것이 중요합니다. 본 글에서는 TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn의 개요 및 특징, 주요 활용 사례, 그리고 장단점 비교라는 세 가지 핵심 주제를 중심으로 오픈소스 AI 프레임워크를 비교해 보겠습니다. TensorFlow vs PyTorch vs Scikit-learn: 개요 및 주요 특징각 프레임워크는 AI 개발의 특정 영역에서 강점을 가지며.. 2025. 3. 9. AI 개발을 위한 필수 프로그래밍 언어(Python, R, Julia 등) 인공지능(AI) 개발을 위해서는 다양한 프로그래밍 언어가 활용되며, 각각의 언어는 특정 분야에서 강점을 가지고 있습니다. AI 개발자는 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝, 최적화 알고리즘 등을 구현하기 위해 적절한 언어를 선택하는 것이 중요합니다. 본 글에서는 AI 개발에 적합한 주요 프로그래밍 언어인 Python, R, Julia의 특징과 활용 사례를 중심으로 AI 개발에 필요한 필수 언어를 살펴보겠습니다. Python: AI 개발의 표준 언어Python은 AI 및 머신러닝 개발에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어로, 직관적인 문법과 강력한 라이브러리 지원 덕분에 많은 개발자가 선호하는 언어입니다. 1) Python의 주요 특징쉬운 문법: 간결하고 직관적인 코드 작성이 가능하여 초보자부터 전문.. 2025. 3. 9. 초보자를 위한 AI 학습 가이드: 머신러닝 시작하기 인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하면서 머신러닝(Machine Learning)은 다양한 산업에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 머신러닝은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측하는 기술로, AI의 핵심 기술 중 하나로 꼽힙니다. 하지만 초보자에게는 머신러닝의 개념이 다소 복잡하게 느껴질 수 있습니다. 이에 따라 본 글에서는 머신러닝의 기본 개념, 학습 방법 및 필수 도구, 그리고 실전 프로젝트 활용법이라는 세 가지 핵심 주제를 중심으로 머신러닝을 시작하는 방법을 안내하고자 합니다. 머신러닝의 기본 개념 이해하기머신러닝을 효과적으로 학습하기 위해서는 먼저 기본 개념을 정확히 이해하는 것이 중요합니다. 머신러닝은 데이터를 학습하여 패턴을 찾고 예측하는 기술로, 크게 세 가지 유형으로 구분할 .. 2025. 3. 8. 이전 1 2 3 4 5 다음
