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Edge AI란? 1️⃣ Edge AI란? 데이터를 로컬에서 처리하는 인공지능 기술AI 기술은 점점 더 우리 일상에 깊숙이 들어오고 있지만, 대부분의 AI 시스템은 여전히 클라우드 기반으로 작동한다.즉, 데이터를 인터넷을 통해 클라우드 서버로 전송한 후, AI가 분석하여 결과를 반환하는 방식이 일반적이다.하지만, 인터넷 연결이 불안정하거나 실시간 처리가 필요한 경우, 클라우드 AI는 한계를 가진다.이 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 Edge AI(엣지 AI) 다.Edge AI는 데이터를 클라우드가 아닌, 디바이스(엣지) 자체에서 처리하는 AI 기술을 의미한다.🔹 Edge AI의 핵심 특징1️⃣ 로컬에서 AI 연산 수행 → 데이터를 클라우드로 보내지 않고 디바이스에서 직접 처리2️⃣ 실시간 응답 가능 → AI 모..
스팟라이트 어텐션(Spotlight Attention)이란? 1️⃣ 스팟라이트 어텐션(Spotlight Attention)이란? 기존 어텐션 메커니즘의 한계를 극복한 기술AI가 자연어를 이해하고 이미지를 분석하는 방식은 계속 발전하고 있다.그중에서도 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism) 은 Transformer 모델의 핵심 요소로,GPT와 BERT 같은 최신 AI 모델에서 문맥을 파악하는 중요한 역할을 한다.하지만 기존의 Self-Attention 방식은 모든 단어(또는 픽셀) 간 관계를 계산하기 때문에, 데이터가 많아질수록 연산량이 기하급수적으로 증가하는 문제가 있었다.이를 해결하기 위해 등장한 것이 스팟라이트 어텐션(Spotlight Attention) 기술이다.🔹 스팟라이트 어텐션이란?스팟라이트 어텐션은 AI가 주어진 데이터에서 "중요한 부..
Transformer 모델의 구조: GPT와 BERT가 문장을 이해하는 원리 1️⃣ Transformer 모델이란? AI 언어 모델 혁명의 시작자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 기술은 과거 RNN(Recurrent Neural Network)과 LSTM(Long Short-Term Memory) 같은 순차적 모델을 사용하여 발전해 왔다.하지만, 이러한 모델들은 긴 문장을 처리하는 데 한계가 있었고, 병렬 연산이 어렵다는 단점이 있었다.이 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 Transformer 모델이다.2017년, 구글(Google) 연구진이 논문 "Attention Is All You Need"에서 Transformer 구조를 발표하면서 NLP 기술이 혁신적인 전환점을 맞이했다.🔹 Transformer 모델의 핵심 특징1️⃣ Self..
AI 반도체(NPU)란? 1️⃣ AI 반도체(NPU, Neural Processing Unit)란? 인공지능 전용 프로세서의 등장AI 기술이 발전하면서, 기존 CPU(중앙처리장치)와 GPU(그래픽처리장치)만으로는 AI 연산을 처리하는 데 한계가 생기기 시작했다.특히, 딥러닝(Deep Learning), 머신러닝(Machine Learning), 자연어 처리(NLP) 같은 AI 작업들은 기존 반도체 구조로는 비효율적이었다.이를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 AI 반도체, 즉 NPU(Neural Processing Unit, 신경망 처리 장치) 이다.NPU는 AI 연산을 빠르게 처리할 수 있도록 설계된 특수 반도체로, 머신러닝 및 딥러닝 연산을 최적화하는 것이 특징이다.🔹 NPU가 필요한 이유AI 연산 최적화 → 기존 CPU, ..
소형 AI 모델의 미래: 경량화된 인공지능이 가져올 변화 1️⃣ 소형 AI 모델이란? 경량화된 인공지능 기술의 필요성AI(인공지능)는 점점 더 강력해지고 있지만, 동시에 과도한 연산량과 높은 하드웨어 요구사항이 문제가 되고 있다.특히, GPT-4, BERT, DALL·E 같은 대형 AI 모델은 엄청난 데이터 처리 능력을 요구하며, 클라우드 서버 없이는 실행이 어려운 경우가 많다.이러한 한계를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 소형 AI 모델(Small AI Model) 이다.소형 AI 모델은 기존의 대형 모델보다 적은 연산량과 메모리로도 높은 성능을 낼 수 있도록 설계된 인공지능을 의미한다.🔹 왜 소형 AI 모델이 필요할까?하드웨어 부담 감소 → 고성능 GPU가 없어도 AI를 사용할 수 있음.실시간 처리 가능 → 데이터 센터 없이도 스마트폰, IoT 기기에서..
제로샷 학습(Zero-Shot Learning) vs 원샷 학습(One-Shot Learning) 차이점과 활용 사례 제로샷 학습과 원샷 학습: AI의 새로운 학습 패러다임1️⃣ 제로샷 학습(Zero-Shot Learning): 본 적 없는 것을 이해하는 능력인공지능은 보통 대량의 데이터를 학습한 후에야 특정 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 한 가지 도전 과제가 있었죠 - 한 번도 학습하지 않은 개념이나 카테고리를 어떻게 이해할 수 있을까요? 이 문제를 해결하는 접근법 중 하나가 바로 제로샷 학습입니다.제로샷 학습은 AI가 특정 데이터를 직접 학습하지 않았더라도, 이미 가지고 있는 지식을 활용해 새로운 개념을 이해하고 예측하는 방식입니다. 쉽게 말해, "한 번도 본 적 없는 것"을 "추론"을 통해 처리하는 능력이죠.실생활 예시로 이해하기이미지 인식에서의 제로샷 학습예를 들어, AI가 사자는 학습했지만 표범은 학습한 ..
멀티모달 AI란? 1️⃣ 멀티모달 AI(Multimodal AI)의 개념과 원리: 인간처럼 다양한 감각을 이해하는 인공지능AI 기술은 지금까지 주로 텍스트, 이미지, 음성 등의 단일 데이터 유형(모달리티, Modality) 을 처리하는 방식으로 발전해 왔다.예를 들어, GPT-4(ChatGPT)는 텍스트 중심, DALL·E는 이미지 생성, Whisper는 음성 인식과 같은 특정 분야에 특화된 AI 모델들이 존재했다.하지만 인간은 단순히 한 가지 정보만을 활용해 세상을 인식하지 않는다.우리는 텍스트를 읽고, 이미지를 보고, 소리를 듣고, 이 모든 정보를 종합하여 이해한다.이를 AI가 구현한 기술이 바로 멀티모달 AI(Multimodal AI) 다.멀티모달 AI란?멀티모달 AI는 여러 가지 데이터 유형(텍스트, 이미지, 음성..
AI 자기지도학습(Self-Supervised Learning)이란? AI 자기지도학습(Self-Supervised Learning)의 혁신: 인공지능의 자율적 학습 메커니즘1. AI 자기지도학습의 혁신: 인공지능의 자율적 학습 메커니즘인공지능 기술은 놀라운 속도로 발전하고 있습니다. 하지만 대부분의 AI 시스템은 아직도 인간의 직접적인 가르침이 필요한 상황입니다. 기존의 지도학습(Supervised Learning) 방식에서는 AI가 배우려면 사람이 직접 데이터에 이름표를 달아주어야 했습니다. 예를 들어, AI가 고양이와 개를 구별하려면 수많은 사진에 일일이 "고양이", "개" 라벨을 수동으로 붙여야 했죠. 이는 많은 시간과 자원이 들어가는 번거로운 작업입니다.이런 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 **자기지도학습(Self-Supervised Learning, SS..

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