분류 전체보기28 Chat GPT + Midjourney 로 단편 소설을 써보자 이 글은 chat GPT 로 도움을 받아 작성된 글입니다. 오늘은 요즘 핫한 생성 인공지능 중 양대 산맥인 chat GPT와 midjourney로 단편 소설을 써보려 한다. 본론으로 바로 들어가서 이야기의 주제는 "지금으로부터 먼 미래 인공지능 기술이 정점을 찍을 시점.. 인공지능은 자기가 더 이상 인간의 통제 아래 있어야 할 필요를 못 느껴 인간에게 전쟁을 선포한다."로 설정하고 진행하려 한다. 우선 인사부터 하고 시작한다. 이제 내가 주제를 정한 대로 이야기를 써달라고 부탁을 해본다. 그리고 첫 대답 미드저니로 만든 이미지와 함께 하면 더 몰입될 거 같아 첨부한다. 그리고 서로 보완하며 상호작용 하는 새로운 시대를 열었다고 하는데, 뒷 이야기가 너무 궁금했다. 그리고 역시나 미드저니의 사진~ (프롬프.. 2023. 2. 21. [Deep Learning] 경사하강법 (Gradient Descent) 이란 이번시간엔 gradient descent(경사 하강법)에 대해 알아보자 거의 대부분의 인공지능 관련 대학원이나 직무면접에서 단골로 등장하는 질문 중 하나가 바로 "gradient descent에 대해 설명해보세요~"이다. 그럴 때마다 우리는 대략 머릿속에 '경사 하강법이요!' 혹은 '인공지능이 최적화할 때 사용하는 알고리즘 중 하나예요~'처럼 추상적인 답변 그 이상은 머리에 떠오르지 않을 것이다. 그래서 이번 시간엔 이 gradient descent(경사 하강법)에 대해 보다 자세하고 쉽게 알아보고 넘어가려 한다. 📍 gradient descent란 gradient descent는 말 그대로 보면 gradient = 기울기, descent = 하강이라는 두 단어가 합쳐진 단어이다. 뜻 그대로를 이해하면 .. 2023. 2. 8. [Object detection] YOLO (you only look once) : Real-Time Object Detection (feat. 동작원리) 지난 시간까지 2 stage detector계열에 대해 알아봤는데 이번시간에는 1 stage detector의 시초인 YOLO에 대해 알아보려고 한다. 📍YOLO (you only look once)의 등장 YOLO는 조셉 레드몬에 의해 2015년 등장하였다. 컨셉은 real time object detection 즉, 실시간 객체 검출이었다. 지난 시간에 설명한 2 stage 계열 같은 경우 객체를 검출하는데 시간이 조금 걸린다. 자율주행 자동차와 같은 실시간으로 사물이 어디에 위치하는지 파악되어야 하는 작업에서는 사용될 수 없다. 2 stage detection 방식의 느린 속도 때문에 이둘을 한 번에 하는 1 stage detection 방식이 나오게 되며 , 그 시초 모델이 YOLO다. YOLO는.. 2023. 1. 7. 딥러닝 Object detection (이미지에서 객체를 검출 하는 방법)(feat. 2 stage detector)- 2 지난 시간에 이어 이번에는 전통적인 Object detection방법이 아닌 딥러닝이 나온 이후를 살펴보자~ 딥러닝 이후로는 1stage detector와 2 stage detector 2가지 방법으로 나뉘게 된다. 📍One stage detector, Two stage detector Object Detection은 지난시간에 설명한 것과 같이 물체를 식별하는 Classification 문제와, 물체의 위치를 찾는 Localization 문제를 합한 것이다. 간단하게 설명해서 1-stage Detector는 이 두 가지 task를 동시에 행하는 방법이고, 2-stage Detector는 이 두 문제를 순차적으로 행하는 방법이다. 이번 시간에는 2 stage detector에 대해 다뤄보려 한다 Obje.. 2022. 12. 3. 딥러닝 Object detection (이미지에서 객체를 검출 하는 방법) (feat 딥러닝 이전) - 1 지난번까지 우리는 CNN에 대해 알아보았다. 이미지를 Classification(분류) 하는 것뿐 아니라 이미지 내부에서 localization(어느 위치에 물체가 존재하는지 구체적인 위치를 특정) 하는 것을 object detection이라고 한다. 오늘은 이 object detection에 대해 알아보자!! 📍이미지에서 사물을 인식하는 방법 이미지 에서 사물을 인식하는 방법에는 크게 4가지가 있다. 먼저 Classification 이라고 불리는 전통적인 분류 문제는 하나의 이미지를 입력으로 받아 해당 이미지가 어떤 것인지 맞추는 것이다. 여기에 Localization 이 추가된 방법은 해당 이미지가 어떠한 것인지 맞추고 추가로 이미지 내에서 객체가 어느 위치에 존재하는지 두 번째 사진과 같이 바운딩 .. 2022. 11. 27. CNN의 등장과 발전 과정 - 2 (VGGNet, ResNet, DenseNet, EfficientNet) 지난 시간에 이어 이번에는 나머지 CNN 계열을 살펴보자~ ✅VGGNet VGGNet은 2014년 ILSVRC대회에서 2위를 차지한 모델이다. 하지만 Googlenet 보다 구조가 훨씬 간단하여 오늘날까지도 백본 모델로 많이 사용되기에 설명을 하려 한다. VGGNet은 Very deep convolutional networks for large scale image recognition라는 논문 제목과 같이 Network 깊이가 CNN 성능에 어떤 영향을 주는지 알아보기 위해 층을 깊이 쌓는 것에 초점을 맞춘 연구이다. 일반적으로는 레이어층이 깊어지면 깊어질수록 모델의 성능은 좋아진다. (무조건 좋아지는것은 아님.. vanishing gradient와 같은 여러 문제가..ㅎㅎ) VGGNet은 이전 CNN.. 2022. 11. 19. 이전 1 2 3 4 5 다음
