강화 학습의 개요 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 기계 학습의 한 분야로, 에이전트(Agent)가 주어진 환경(Environment)에서 행동(Action)을 취하고, 그 결과로 받는 보상(Reward)을 기반으로 스스로 학습하는 방법론입니다. 강화… 더 보기 »강화 학습 (Reinforcement Learning): 자율 학습의 핵심 기술
전이 학습의 개요 전이 학습(Transfer Learning)은 인공지능(AI)과 기계 학습(Machine Learning) 분야에서 기존에 학습된 모델의 지식을 새로운 문제에 적용하는 접근법입니다. 이 방법은 기존의 학습된 모델을 활용하여… 더 보기 »전이 학습 (Transfer Learning): 효율적인 모델 학습의 새로운 패러다임
자율 학습의 개요 자율 학습(Self-Supervised Learning)은 라벨이 없는 데이터를 활용하여 모델을 학습시키는 기계 학습 방법론의 한 종류입니다. 이 방법은 대량의 비지도 학습(Unsupervised Learning) 데이터를 사용해… 더 보기 »자율 학습 (Self-Supervised Learning): 데이터의 잠재력을 극대화하는 혁신적 접근
자연어 처리의 개요 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. NLP는 인간이 사용하는 텍스트와 음성 데이터를… 더 보기 »자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP): 인간 언어와 기계 간의 소통을 가능하게 하는 기술
컴퓨터 비전의 개요 컴퓨터 비전(Computer Vision)은 컴퓨터가 디지털 이미지나 비디오를 분석하고 해석하여 의미 있는 정보를 추출하는 인공지능(AI) 분야의 한 영역입니다. 인간의 시각 시스템을 모방하여, 컴퓨터가… 더 보기 »컴퓨터 비전 (Computer Vision): 기계가 시각적 세계를 이해하는 방법
음성 인식의 개요 음성 인식(Speech Recognition)은 컴퓨터와 같은 기계가 인간의 음성을 텍스트로 변환하는 기술입니다. 이 기술은 인간의 음성 신호를 분석하여, 그 내용이 무엇인지 파악하고, 이를… 더 보기 »음성 인식 (Speech Recognition): 인간의 언어를 이해하는 기술
비지도 학습의 개요 비지도 학습(Unsupervised Learning)은 라벨이 없는 데이터를 학습하여 그 안에 존재하는 구조나 패턴을 발견하는 기계 학습의 한 분야입니다. 비지도 학습의 목적은 데이터의 숨겨진… 더 보기 »비지도 학습 (Unsupervised Learning): 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하는 기술
대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)은 수십억 개 이상의 매개변수(파라미터)를 사용해 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여, 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행할 수 있는 인공지능(AI) 모델입니다.… 더 보기 »대규모 언어 모델 (Large Language Models, LLM): 자연어 처리의 혁신적 도구
적대적 공격(Adversarial Attacks)은 인공지능(AI) 모델, 특히 딥 러닝 신경망을 대상으로 하는 공격 기법으로, 입력 데이터에 미세한 변형을 가해 모델의 예측을 오도하거나, 잘못된 결과를 유도하는 것을… 더 보기 »적대적 공격 및 방어 (Adversarial Attacks and Defenses) 신경망의 취약성과 보안 강화
설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)는 인공지능(AI) 시스템의 결정을 이해하고 해석할 수 있도록 돕는 기술과 방법론을 의미합니다. XAI의 주요 목표는 AI 모델이 내린 결정의 이유를 인간이… 더 보기 »설명 가능한 AI (Explainable AI, XAI): 투명하고 신뢰할 수 있는 인공지능