ㅁ 융합 개념 ㅇ 정의: 뉴로심볼릭 AI의 하위 개념으로, 심볼릭 AI와 뉴럴 네트워크의 장점을 결합하여 문제를 해결하는 접근 방식. ㅇ 특징: – 심볼릭 AI의 규칙 기반 논리와 뉴럴 네트워크의 학습 능력 융합. – 복잡한 추론과 학습을 동시에 수행 가능. – 데이터가 부족한 상황에서도 유용. ㅇ 적합한 경우: – 복잡한 논리적 추론이 필요한 문제. – 데이터와

ㅁ 융합 개념 ㅇ 정의: 뉴로심볼릭 AI에서 뉴럴 네트워크와 심볼릭 추론의 장점을 융합한 개념으로, 복잡한 문제 해결과 논리적 추론을 동시에 가능하게 함. ㅇ 특징: – 뉴럴 네트워크의 학습 능력과 심볼릭 추론의 정확성을 결합. – 데이터 부족 상황에서도 효과적. – 인간의 사고 방식을 모방한 논리적 접근 가능. ㅇ 적합한 경우: – 복잡한 논리적 문제를 다루는 경우.

ㅁ 주요 예시 ㅇ 정의: 생성형 에이전트의 대표적인 사례로, 다수의 개별 에이전트가 협력하여 문제를 해결하거나 목표를 달성하는 시스템을 의미한다. 메타에이전트는 개별 에이전트들의 행동을 조율하고 통합하여 최적의 결과를 도출한다. ㅇ 특징: – 다수의 개별 에이전트가 협력하는 구조로 설계됨. – 각 에이전트는 독립적으로 학습하거나 의사결정을 수행할 수 있음. – 메타에이전트는 중앙집중식 조율 역할을 수행하며, 전체 시스템의 효율성을

ㅁ 주요 예시 ㅇ 정의: 생성형 에이전트 중, 정보를 수집하고 생성하여 사용자 요청에 최적화된 응답을 제공하는 시스템. ㅇ 특징: – 외부 데이터 소스와의 통합이 용이. – 실시간 정보 업데이트 가능. – 사용자 의도 파악에 중점. ㅇ 적합한 경우: – 복잡한 질의 응답 시스템. – 대량의 비정형 데이터를 다루는 경우. – 사용자 맞춤형 정보 제공이 필요한

ㅁ 주요 예시 ㅇ 정의: 생성형 에이전트의 주요 예시로, BabyAGI는 자동화된 작업 수행과 학습을 목표로 하는 경량화된 AI 시스템이다. 주로 GPT 기반의 언어 모델과 작업 관리 알고리즘을 결합하여 설계된다. ㅇ 특징: – 작업을 자동으로 생성하고 우선순위를 설정하며 실행한다. – 작은 규모의 데이터와 리소스로도 효율적으로 동작한다. – 다양한 API와의 통합이 용이하다. ㅇ 적합한 경우: – 반복적인

ㅁ 주요 예시 ㅇ 정의: 다양한 작업을 자동화하고, 사용자의 개입 없이도 목표를 달성하기 위해 설계된 생성형 AI 에이전트의 대표적인 사례. ㅇ 특징: – 사용자가 목표를 입력하면, 스스로 계획을 수립하고 실행 단계를 결정. – GPT-4와 같은 대규모 언어 모델을 기반으로 작동. – 여러 API 및 외부 도구와의 통합 기능 제공. ㅇ 적합한 경우: – 반복적이고 구조화된

ㅁ 개인화 분석 ㅇ 정의: – 개인화 분석은 사용자 데이터를 활용해 맞춤형 서비스를 제공하는 기술로, 데이터의 보안과 개인 정보 보호를 중점적으로 다룬다. ㅇ 특징: – 데이터의 익명화 및 집계 처리 – 사용자 행동 패턴을 기반으로 한 분석 – 실시간 개인화 추천 가능 ㅇ 적합한 경우: – 대규모 사용자 데이터를 처리해야 하는 경우 – 개인 정보

ㅁ 개인화 분석 ㅇ 정의: 개인화 분석은 사용자의 행동, 선호도, 인구통계학적 정보를 분석하여 맞춤형 경험을 제공하는 기법을 의미한다. ㅇ 특징: 데이터를 수집 및 분석하여 개인화된 추천, 광고, 콘텐츠 제공에 활용된다. 데이터 프라이버시와 보안이 중요한 고려사항이다. ㅇ 적합한 경우: 대규모 사용자 기반을 가진 서비스에서 사용자 경험을 최적화하거나 맞춤형 서비스를 제공하고자 할 때 적합하다. ㅇ 시험 함정:

ㅁ 경량화 기법 ㅇ 정의: 모델 경량화 기법은 머신러닝 모델의 크기를 줄이고 성능을 최적화하여 리소스가 제한된 환경에서도 높은 효율성을 유지하도록 설계된 기술입니다. ㅇ 특징: – 모델 크기 감소와 동시에 성능 저하를 최소화함. – 주로 모바일, IoT 디바이스와 같은 제한된 하드웨어 환경에서 사용됨. – 다양한 방법론(예: Knowledge Distillation, Quantization, Pruning 등)이 존재함. ㅇ 적합한 경우: –

ㅁ 경량화 기법 ㅇ 정의: 모델의 크기와 연산량을 줄이기 위해 특정 구조를 유지하면서 매개변수를 제거하는 기법. ㅇ 특징: 모델의 성능을 유지하거나 성능 저하를 최소화하면서 효율성을 개선하는 데 중점을 둠. 특히 하드웨어 가속기와의 호환성을 고려함. ㅇ 적합한 경우: 실시간 응답이 필요한 애플리케이션, 모바일 및 임베디드 장치에서의 사용, 제한된 메모리와 연산 자원이 있는 환경. ㅇ 시험 함정: