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을
구현하고 있다. 1. 인공지능 플렛폼의 의미
1) 인공지능 플렛폼의 출현
2) 맞춤형 인공지능의 플렛폼
2. AI as a Service Platform (서비스 플랫폼으로서의 인공지능)
1) 인공지능의 진화
2) 기존 머신러닝 vs 딥러닝
3
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1) 인공지능의 진화
2) 기존 머신러닝 vs 딥러닝
3) 인공지능의 플랫폼화
3. 주요 기업의 인공지능 플랫폼
1) 범용 인공지능 플랫폼(General A.I. Platform)
2) 산업별 특화 인공지능 플랫폼(Vertical A.I. Platform)
4. 향후 경쟁 전망
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딥러닝의 소개와 금융업 적용 사례, 박원기, 고려대학교 정책대학원 데이터통계학과, 2017.12
5) 인공지능 분야의 유망기술 예측: 빅데이터 분석과 기술 로드맵의 통합적 접근
6) 인공지능, 최윤희 선임연구원, 2019.08.16.
7) 인공지능 기술 및 산업
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을 입력하면 인공지능 프로그램이 평균적으로 섭취된 물질의 성분을 분석하여 시급하게 섭취해야 할 영양소와 그것을 풍부하게 함유하고 있는 음식이나 식재료를 제안해 주는 방식이다.
[참고문헌]
1. 김희언, 『딥러닝 기반 차량 자율주행
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2
1.1 LLM의 정의와 특징 2
1.2 LLM의 구현 로직 3
2. 대규모 멀티모달 모델(Large Multimodal Model, LMM)의 특징과 로직 4
2.1 LMM의 정의와 특징 4
2.2 LMM의 구현 로직 5
3. LLM과 LMM의 차이점 비교 6
4. LLM, LMM과 딥러닝의 관계 7
III. 결론 9
IV. 참고문헌 10
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Ⅰ. 코드 및 컴파일 결과
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.datasets import fashion_mnist
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 1. Fashion MNIST 데이터셋 import
fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images,
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머신 러닝 모델(예: n-그램을 사용한 단어 가방 모델)과 딥러닝 모델(char-CNN, char-CRNN, VDCNN)과 비교할 때, 여기서 을 수 있는 주요 인사이트는 다음과 같다.
fastText는 지속적으로 경쟁력 있는 정확도를 달성한다는 사실을 확인했다. 때로는 char-CNN
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을 사용하거나 노력을 기울여 시행착오를 거쳐서 충분히 효율적인 해답이나 지식을 얻게 된다.
존 맥카시(John McCarthy)는 기계 지능, 인공신경망, 오토마타 이론에 관심 있는 연구자를 모아 1956년 Dartmouth 대학교에서 여름 워크샵 열도록 하였으
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을 지원한다. 딥러닝은 음성 인식 및 합성 기술에서 중요한 역할을 한다. 딥러닝은 실시간 데이터 분석을 통해 빠른 의사 결정을 가능하게 한다. 딥러닝은 생성형 인공지능 모델의 성능을 지속적으로 향상시킨다. 딥러닝은 멀티모달 데이터를
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딥마인드의 AI 모델 GraphCast가 이러한 문제를 해결할 수 있을 것이라는 기대가 있다. 하지만 실제로 AI가 얼마나 효과적인지에 대한 의문이 남아있다. GraphCast 같은 AI 모델은 뛰어난 성능을 보여주지만, 전통적인 수치해석 방법과 비교할 때 그
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