인공지능

1. LeNet-5란? LeNet-5은 1998년에 개발된 초기 CNN 구조로, 이후 딥러닝의 기반을 마련한 모델이라고 할 수 있다. 2. 각 Layer 살펴보기 (1) Input Layer (입력층) LeNet-5의 입력은 32x32 크기의 흑백 이미지이다. Input 이미지는 0과 1 사이의 값으로 정규화된다. (2) C1 Layer (Convolution) LeNet-5는 두 개의 Convolution Layer을 가지고 있는데, 첫 번째 Convolution layer는 6개의 5x5 크기의 필터를 사용한다. 합성곱 연산 결과 6장의 28x28 feature map을 얻게 된다. 활성화 함수는 sigmoid 함수를 사용한다. (3) S2 Layer (Subsampling) Convolution l..

이번 포스팅에서는 딥러닝 모델의 연속 학습(Continual Learning)에 대하여 다뤄보고자 한다. 연속 학습(Continual Learning)이란? 인공지능의 연속학습(Continual Learning)이란 딥러닝 모델이 새로운 데이터를 기반으로 지속적으로 학습하는 방법을 말한다. 일반적인 딥러닝 모델은 큰 규모의 데이터셋으로 학습하고, 해당 데이터셋을 기반으로 일반화된 패턴을 학습한다. 그러나 실제 환경에서는 새로운 데이터가 지속적으로 발생하고, 이는 기존의 데이터와는 다를 가능성이 높다. 연속학습은 이러한 기존 딥러닝의 문제점을 보완하고자 새로운 데이터에 대해 지속적으로 학습하고, 학습한 지식을 점진적으로 확장해나간다. 이 사진에서 보다시피 데이터는 연구의 방향이나 시장의 수요에 따라서 클래..

아래 사이트(Machine Learning For Kids)에서 정말 간단하게 챗봇을 위한 인공지능 모델을 구축하고 사용해 볼 수 있다. 앱 인벤터를 이용하면 이 챗봇을 간단하게 앱으로도 구현해 볼 수 있다. 플랫폼과 파이썬을 사용하여 간단한 인공지능 챗봇을 구축해보고자 한다. Machine Learning for Kids An educational tool for teaching kids about machine learning, by letting them train a computer to recognise text, pictures, numbers, or sounds, and make things with it in Scratch. machinelearningforkids.co.uk 챗봇(Chat..

드롭박스(Dropbox)는 전 세계 600,000개의 팀이 사용하고 있는 클라우드 스토리지 서비스이다. 드롭박스는 지난 6월 22일 인공지능(AI) 기반 검색 도구 '드롭박스 대시(Dropbox Dash)'베타버전을 공개하였다. 드롭박스 대시는 인공지능을 기반으로 검색창 하나에 모든 툴, 콘텐츠, 앱을 연결해 주는 플랫폼이다. 이를 통하여 사용자는 다른 곳에 필요한 정보를 찾거나 정리 및 관리하는 시간을 줄일 수 있는 것이다. 드롭박스 대시는 구글 웍스페이스, 마이크로소프트 아웃룩, 세일즈포스 등 주요 플랫폼을 위한 커넥터를 지원한다고 한다. 이에 따라 사용자는 자료 공유, 회의 참석, 파일 검색 업무 중 애플리케이션을 전환할 필요가 없게 되었다. 드롭박스는 추후 생성 AI 또한 도입하여 저장된 자료를 ..