ㅁ AI+Edge ㅇ 정의: AI 기술과 엣지 컴퓨팅 기술을 결합하여 데이터를 클라우드로 전송하지 않고 엣지 디바이스에서 처리하는 기술. ㅇ 특징: – 실시간 데이터 처리 가능. – 네트워크 연결이 불안정한 환경에서도 동작 가능. – 데이터 프라이버시 강화. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터 전송이 비효율적인 환경. – 지연 시간이 민감한 응용 프로그램. – 데이터 보안이 중요한
ㅁ 생성형 AI ㅇ 정의: 생성형 AI는 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 음악 등)를 생성하는 기술을 말한다. ㅇ 특징: – 대규모 데이터셋을 기반으로 학습하여 창의적인 결과물을 생성한다. – 특정한 패턴이나 스타일을 학습하여 유사한 결과물을 생성할 수 있다. – 활용 분야가 광범위하며, 음악, 미술, 텍스트 생성 등 다양한 영역에 적용 가능하다. ㅇ 적합한 경우: – 대량의
ㅁ 생성형 AI ㅇ 정의: 생성형 AI는 사용자의 입력 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술로, 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형식의 결과물을 만들어낼 수 있다. ㅇ 특징: – 대규모 데이터셋을 학습하여 창의적인 결과물을 생성함. – 비정형 데이터를 처리하는 데 강점이 있음. – 사용자의 입력에 따라 결과물이 다양하게 달라질 수 있음. ㅇ 적합한 경우: –
ㅁ 생성형 AI ㅇ 정의: 생성형 AI는 주어진 입력 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 AI 기술로, 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있다. ㅇ 특징: – 기존 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 특화됨. – 창의적인 작업에 활용되며, 인간의 창작 활동을 보조함. – 대규모 데이터와 연산 자원이 필요함. ㅇ 적합한 경우: –
ㅁ 생성형 AI ㅇ 정의: 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터를 생성하는 인공지능 기술을 의미한다. ㅇ 특징: – 대규모 데이터셋을 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있다. – 사용자의 입력에 따라 맞춤형 결과를 생성한다. – 창의적이고 독창적인 결과를 도출할 수 있다. ㅇ 적합한 경우: – 예술 작품 생성, 광고 콘텐츠 제작, 프로토타입 디자인 등
ㅁ 멀티모달 AI ㅇ 정의: 멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 유형을 동시에 처리하고 이해하는 AI 기술을 의미한다. ㅇ 특징: – 다양한 데이터 소스를 통합하여 더 풍부하고 정교한 결과를 도출. – 데이터 유형 간 상호작용을 학습하여 복잡한 문제 해결 가능. – 자연어와 시각 정보를 결합한 질문 응답 시스템 등 실제 응용 사례
ㅁ 멀티모달 AI ㅇ 정의: 다양한 유형의 데이터(예: 텍스트, 이미지, 음성 등)를 동시에 처리하고 상호작용할 수 있는 AI 기술. ㅇ 특징: – 여러 데이터 유형 간의 상호작용 가능. – 다중 센서 기반 애플리케이션에 적합. – 학습 데이터의 다양성과 품질이 성능에 큰 영향을 미침. ㅇ 적합한 경우: – 텍스트와 이미지를 결합한 콘텐츠 생성. – 음성과 텍스트를
ㅁ 멀티모달 AI ㅇ 정의: 다양한 유형의 데이터(예: 텍스트, 이미지, 오디오 등)를 결합하여 처리 및 분석하는 인공지능 기술. ㅇ 특징: – 여러 데이터 유형 간의 상호작용을 학습하여 더 나은 의사결정과 예측 가능. – 인간의 복합적인 의사소통 방식(예: 그림과 설명)을 모방하려는 경향. – 데이터 간의 상관관계를 학습하여 새로운 통찰을 도출 가능. ㅇ 적합한 경우: – 텍스트와
ㅁ 멀티모달 AI ㅇ 정의: – 멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 오디오 등 여러 유형의 데이터를 동시에 처리하여 인간과 유사한 인지 능력을 구현하는 기술이다. ㅇ 특징: – 다양한 데이터 유형을 통합적으로 분석. – 데이터 간의 상관관계를 학습하여 더 정교한 결과를 도출. ㅇ 적합한 경우: – 이미지와 텍스트를 동시에 분석해야 하는 콘텐츠 생성. – 영상과 음성을 결합한
ㅁ 대규모 언어모델 ㅇ 정의: 대규모 언어모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 이해와 생성 작업을 수행할 수 있는 AI 모델을 의미한다. ㅇ 특징: – 방대한 파라미터 수와 데이터셋을 활용하여 높은 수준의 언어 이해와 생성 능력을 보유. – 다양한 언어 작업에 대한 범용성을 제공하며, 특정 도메인에 대한 적응도 가능. – 계산 자원과 시간 소모가 크며,