A Joyful AI Research Journey🌳😊

241104 Mon 4th class오늘 배운 것 중 기억할 것을 정리했다.OpenAI도 선하게 시작함 복습은 필수다. Steamlit 기획서 쓰는 것 보다 더 빠를 수 있다. https://rowan-sail-868.notion.site/11b7d480b59380e69285f6f7b9ea7359 최종 프로젝트 내용 | Notion10월 26일 발표 순서rowan-sail-868.notion.site아나콘다 - 300개 이상 프로그램 설치해 준 것.시각화, 데이터 수집 가상 개발 환경 https://rowan-sail-868.notion.site/streamlit-app-b170701a174b45e88a54882a79d712af streamlit app 기본 시작하기 | Notion기본 환경 만들어 보기..

VISION과 LLM(대형 언어 모델)은 각각의 특성과 응용 가능성이 다르기 때문에 어떤 것이 더 전망이 좋은지 단정짓기 어려운 측면이 있습니다. 다만 두 분야 모두 AI 연구 및 산업 내에서 중요한 역할을 하고 있으며, 각기 다른 장점을 가지고 있습니다. 어느 쪽이 더 전망이 좋다고 보다는, 개인적인 관심사와 커리어 목표에 따라 어느 쪽이 더 맞는지 생각하는 것이 중요합니다. 다음은 각 분야의 현재 전망과 장단점에 대한 비교입니다.VISION (컴퓨터 비전)강점과 전망물리적 세계와의 연결: 컴퓨터 비전은 이미지나 비디오 데이터를 분석하여 3D 객체 인식, 행동 인식, 공간적 이해 등을 통해 물리적 세계와의 상호작용을 가능하게 합니다. 이는 자율주행차, 로봇 공학, 의료 영상 분석 등 다양한 응용 분야에..

AI는 여러 가지 다양한 하위 분야로 구성되어 있으며, 각 분야는 특정한 문제를 해결하기 위해 고유한 기법과 응용을 가지고 있습니다. 대표적인 AI의 하위 분야는 다음과 같습니다:1. 머신 러닝 (Machine Learning)데이터를 사용해 모델을 학습하고, 패턴을 발견하거나 예측을 수행하는 분야입니다. 대표적으로 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등이 있습니다.머신 러닝은 특히 이미지 인식, 음성 인식, 추천 시스템 등에 많이 사용됩니다.2. 딥 러닝 (Deep Learning)머신 러닝의 한 하위 분야로, 인공 신경망을 사용해 복잡한 패턴을 학습합니다. CNN(합성곱 신경망), RNN(순환 신경망), 트랜스포머 등이 딥 러닝의 중요한 모델들입니다.이미지 분류, 자연어 처리, 자율 주행 등 여러 ..