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어쩌면 일지
인공지능(AI)의 급격한 발전은 산업과 사회의 변화를 가속화시키고 있습니다. 이에 따라 AI 기술을 활용한 새로운 직업들이 등장하고 있습니다. 이번 포스트에서는 AI로 인해 새롭게 생겨나는 신직업들을 알아보고, 해당 직업을 갖기 위해 필요한 학과와 공부 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. 데이터 과학가/데이터 분석가: 데이터 과학, 통계, 머신러닝, 딥러닝 등의 학과 또는 공부를 해야합니다. 프로그래밍 언어(R, Python)와 데이터 처리 기술에 대한 이해가 필요합니다. 2. 인공지능 엔지니어: 컴퓨터 공학, 소프트웨어 공학, 인공지능 등의 학과에서 공부해야합니다. 머신러닝, 딥러닝, 알고리즘 등에 대한 지식과 프로그래밍 능력이 필요합니다. 3. 로봇공학자/로봇 개발자: 컴퓨터 공학, 전기/전자 공학, ..
인공지능 기술의 발전으로 인해 일자리 변화는 피할 수 없는 현실이 되었습니다. 이번 글에서는 AI가 가장 먼저 발전하고 있는 분야와 AI에 의해 가장 먼저 대체될 가능성이 있는 일자리에 대해 알아보고, 이에 대한 대처 방안을 고민해보겠습니다. AI가 가장 먼저 대체할 일자리 1. 생산라인 작업자: AI 기술의 발전으로 자동화 및 로봇 기술이 강화되면서, 생산 라인 작업의 자동화가 가능해졌습니다. AI 기반 로봇이 물류, 조립, 검사 등을 수행하며 높은 정확성과 효율성을 보여줍니다. 2. 금융 및 회계 업무: AI는 데이터 분석, 패턴 인식, 자동화 등을 통해 금융 및 회계 업무에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 금융 거래 분석, 부정 행위 탐지, 회계 보고서 작성 등을 수행할 수 있..
머신러닝과 딥러닝은 현대 인공지능 분야에서 많이 언급되는 용어입니다. 이 두 용어는 데이터 분석과 패턴 인식에 관련된 기술로써, 우리 일상 생활과 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다. 이번 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 차이점과 실생활에서 사용되는 예시에 대해 알아보겠습니다. 1. 어디서 들어봤을까? 머신러닝과 딥러닝은 데이터 과학, 인공지능, 패턴 인식, 의료 진단, 자율주행 자동차 등 다양한 분야에서 사용되는 용어입니다. 2. 머신러닝과 딥러닝의 차이 머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하고 결정을 내리는 모델을 만드는 기술입니다. 주로 통계적 알고리즘과 수학적 모델을 사용하여 데이터를 분석하고 예측합니다. 반면, 딥러닝은 인공 신경망을 기반으로 하여 데이터의 복잡한 표현과 패턴을 학습합니다. 다층 구..
1. "A Protocol for Packet Network Intercommunication" 이 논문은 인터넷의 초기 단계에서 TCP/IP 프로토콜 아키텍처를 제안하고 있습니다. 네트워크 통신에 필수적인 프로토콜과 그 동작 방식에 대해 설명하고 있으며, 전체적인 인터넷 프로토콜 스택의 개념과 구조를 소개하고 있습니다. 2. "A Delay-Tolerant Network Architecture for Challenged Internets" 이 논문은 지연에 둔감한 네트워크(Delay-Tolerant Network)의 아키텍처를 제안하고 있습니다. 이 논문은 특수한 환경에서 네트워크 연결이 불안정하거나 끊어진 상황에서도 효율적인 통신을 지원하는 방법을 다루고 있습니다. 3. "A Survey of Int..
1. "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks" 이 논문은 데이터베이스의 기초적인 이론과 개념을 다루고 있습니다. 관계 모델의 개념과 이론을 제시하며, 데이터베이스 시스템의 기반이 되는 개념들을 설명하고 있습니다. 2. "The Entity-Relationship Model: Toward a Unified View of Data" 이 논문은 개체-관계 모델에 대한 개념과 이론을 다룹니다. 데이터베이스 설계에서 개체, 관계, 속성 등을 표현하는 모델링 기법에 대해 소개하고 있습니다. 3. "A Critique of ANSI SQL Isolation Levels" 이 논문은 ANSI SQL의 격리 수준에 대한 비판적인 검토를 제공합니다. 데이터베이스..
1. "Generative Adversarial Networks" - Ian J. Goodfellow 등, 2014년 이 논문은 생성적 적대 신경망(GAN)을 소개하며, 이미지 생성 및 변환 분야에서 혁신적인 결과를 이끌어냈습니다. 2. "Attention Is All You Need" - Vaswani 등, 2017년 이 논문은 트랜스포머(Transformer) 모델을 제안하며, 자연어 처리 분야에서 성능 향상과 모델의 간결성을 이루어낸 기획적인 연구입니다. 3. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding" - Devlin 등, 2018년 이 논문은 양방향 전이 학습 모델인 BERT를 제안하였으며, ..
1. "A New Classification Model for Intrusion Detection Systems Using Random Forest" 이 논문은 랜덤 포레스트를 사용한 침입 탐지 시스템의 새로운 분류 모델에 대해 다룹니다. 보안 이벤트를 정확하게 탐지하고 분류하기 위한 효과적인 방법을 제시하고 있습니다. 2. "A Survey of Machine Learning Techniques for Cybersecurity" 이 논문은 사이버 보안에 기계 학습 기술을 적용하는 다양한 방법들에 대한 조사를 제공합니다. 다양한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 사이버 위협을 탐지하고 대응하는 방법에 대해 다루고 있습니다. 3. "Privacy-Preserving Data Mining: Models and ..
당신이 컴퓨터에 대해 몰랐던 8가지 놀라운 사실 1. 매일 약 3.5억 개의 검색이 이루어집니다. 2. 인터넷에서 사용되는 데이터의 90%는 최근 2년 동안 생성된 것으로 추정됩니다. 3. 전 세계에서 10억 대 이상의 컴퓨터가 사용되고 있으며, 그 중 약 30%는 중국에서 사용됩니다. 4. 컴퓨터의 기능이 지수적으로 증가하면서, 1960년대에 비해 오늘날의 컴퓨터는 약 10만 배 더 빠르고 1천분의 1 크기로 축소되었습니다. 5. 컴퓨터는 일반 가정용 전구보다 더 적은 전력을 사용합니다. 일반 가정용 전구는 약 60-100 와트를 소비하지만, 대부분의 컴퓨터는 15-30 와트 정도를 소비합니다. 6. 하루에 약 204억 개의 이메일이 전송되며, 이는 전 세계 인구의 약 2.6배에 해당합니다. 7. 전 ..
안녕하세요! 오늘은 ChatGPT와 유사한 AI 모델을 소개해 드리려고 합니다. 이 글에서는 Chatbot API와 Transformer 모델에 대해 알아보겠습니다. Chatbot API는 챗봇을 구현하는 데 도움을 주는 API이며, Transformer 모델은 자연어 처리에 탁월한 성능을 발휘하는 모델입니다. Chatbot API 소개: Chatbot API는 챗봇 개발에 사용되는 API다. 이 API는 자연어 처리와 대화 관리를 위한 기능을 제공한다. 사용자의 입력을 이해하고 응답을 생성하기 위해 미리 학습된 모델을 활용한다. Chatbot API를 사용하면 간단하게 챗봇을 개발하고 통합할 수 있다. Transformer 모델 소개: Transformer 모델은 자연어 처리에 널리 사용되는 모델 중 ..
자연어 처리 분야에서의 챗gpt의 발전 가능성 챗gpt는 자연어 처리 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있으며, 더욱 발전할 가능성이 크다. 특히, 다양한 분야에서 챗gpt를 학습시켜 특화된 자연어 처리 모델을 만들어내는 연구가 진행 중이다. 예를 들어 의료 분야에서는 환자의 증상과 관련된 자연어를 분석해 질병을 예측하거나 치료 방안을 제시하는 모델을 만들고 있다. 금융 분야에서는 자연어 처리 기술을 이용해 금융 리포트나 보고서를 분석해 투자 전략을 제시하는 모델을 개발하고 있으며 보안 분야에서는 대화형 보안 시스템을 구축해 악성 코드나 해킹 시도를 탐지하고 방어하는데 활용될 수 있다. 이처럼 챗gpt는 다양한 분야에서 더욱 효율적인 자연어 처리를 위해 연구가 이루어지고 있으며, 앞으로 더 많은 분야에서 적..