2025년 우리가 만나는 AI 기술의 사회문제
인공지능(AI) 기술은 우리의 일상과 산업 전반에 걸쳐 혁신을 가져오고 있지만, 그와 동시에 다양한 사회적 문제를 야기하고 있습니다. 2025년 현재 AI가 직면한 주요 사회적 문제를 살펴보고,… 더 보기 »2025년 우리가 만나는 AI 기술의 사회문제
얼굴 인식(Facial Recognition) 사람을 이해하는 AI 기술
얼굴 인식(Facial Recognition)은 오늘날 가장 널리 사용되는 인공지능 기술 중 하나로, 개인의 얼굴을 식별하거나 인증하는 데 사용됩니다. 스마트폰 잠금 해제부터 공항 보안, 심지어 소셜 미디어… 더 보기 »얼굴 인식(Facial Recognition) 사람을 이해하는 AI 기술
이미지 분할(Image Segmentation) 픽셀 단위로 세상을 이해하는 기술
이미지 분할(Image Segmentation)은 컴퓨터 비전 기술 중에서도 가장 정밀하고 강력한 도구 중 하나입니다. 객체 탐지가 이미지 내의 객체를 사각형으로 묶어 위치를 파악한다면, 이미지 분할은 픽셀… 더 보기 »이미지 분할(Image Segmentation) 픽셀 단위로 세상을 이해하는 기술
객체 탐지(Object Detection): 인공지능이 세상을 보는 방법
오늘날 우리는 스마트폰 카메라, 자율주행차, 보안 시스템 등에서 놀라운 기술을 경험하고 있습니다. 이 모든 것의 중심에는 객체 탐지(Object Detection)가 있습니다. 컴퓨터가 단순히 이미지를 보는 것을… 더 보기 »객체 탐지(Object Detection): 인공지능이 세상을 보는 방법
인공지능이 일러스트레이터 시장에 미치는 영향
최근 인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하면서 일러스트레이터와 디지털 아티스트들이 일하는 방식에 큰 변화가 일어나고 있습니다. 특히 AI 기반의 이미지 생성 도구가 상용화되면서 예술 창작에서 AI의 역할이… 더 보기 »인공지능이 일러스트레이터 시장에 미치는 영향
근사 함수 방법론(Function Approximation) – 강화학습의 확장 기법
1. 근사 함수 방법론이란? 강화학습에서 중요한 과제 중 하나는 상태-행동 공간이 매우 클 때 발생하는 문제를 해결하는 것입니다. 전통적인 테이블 기반 Q-러닝(Q-Learning) 방식은 각 상태(state)와… 더 보기 »근사 함수 방법론(Function Approximation) – 강화학습의 확장 기법
Q-러닝(Q-Learning) 강화학습의 핵심 알고리즘
1. Q-러닝이란? Q-러닝(Q-Learning)은 강화학습(Reinforcement Learning, RL)의 가장 대표적인 알고리즘 중 하나로, 모델 기반 학습이 아닌 모델 프리 학습(model-free learning) 기법입니다. 즉, Q-러닝은 환경에 대한 명확한… 더 보기 »Q-러닝(Q-Learning) 강화학습의 핵심 알고리즘
탐험과 활용의 균형(Exploration vs Exploitation Trade-off) – 강화학습의 핵심 도전 과제
1. 탐험과 활용의 균형이란? 강화학습(Reinforcement Learning)에서 탐험(Exploration)과 활용(Exploitation)은 에이전트가 학습을 진행하면서 직면하는 중요한 결정의 두 축입니다. 이 두 과정은 강화학습에서 모두 필수적이지만, 균형을 맞추는 것이… 더 보기 »탐험과 활용의 균형(Exploration vs Exploitation Trade-off) – 강화학습의 핵심 도전 과제
신경망 구조 검색 (Neural Architecture Search, NAS) 최적의 모델을 찾는 자동화 기술
신경망 구조 검색(Neural Architecture Search, NAS)은 최적의 신경망 아키텍처를 자동으로 설계하는 기법으로, 인공지능(AI) 모델 개발의 자동화와 효율성을 크게 향상시키는 기술입니다. NAS는 인공지능과 기계 학습에서 모델… 더 보기 »신경망 구조 검색 (Neural Architecture Search, NAS) 최적의 모델을 찾는 자동화 기술
비전 변환기 (Vision Transformer, ViT) 이미지 처리의 새로운 패러다임
비전 변환기(Vision Transformer, ViT)는 이미지 인식 작업에 Transformer 모델을 적용한 혁신적인 딥 러닝 모델입니다. 전통적으로 이미지 인식은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNNs)을 통해 이루어졌으나, ViT는… 더 보기 »비전 변환기 (Vision Transformer, ViT) 이미지 처리의 새로운 패러다임