인공지능 개발하기/Bootcamp & Conference 참여6 [Conference] 모두의연구소 MODUCON 2024 후기 얼마전 MODUCON 2024를 다녀왔습니다.쪼꼼..늦은 후기를 공유합니다!keynoteAI Insight - 최신 트랜드와 인사이트Tech & Human - 기술과 사람이 만드는 더 나은 세상AI Frontline - 실무 현장의 생생한 AI 프로젝트Inside MODULABS - 모두의 연구소 랩 연구 도전기Papershop Poster SessionHands-on WorkshopConnect & Learn트랙으로 구성되어있습니다. 각 트랙에 대한 세션이 6개 정도로 구성되어 있었습니다.자세한 건 아래 사진을 참고해주세요. 1. KeyNote : 뇌과학자가 바라보는 AI 시대의 미래장동선 뇌과학 박사 키노트는 장동선 뇌과학 박사님께서 진행해주셨습니다.워낙 유명하신 분이라서 기대가 된 연사였습니다. .. 2024. 12. 29. [Coursera] 1. Neural Networks and Deep Learning - Week 2. Neural Networks Basics(1) Andrew Ng 교수님의 Corsera 강의 Neural Networks and Deep Learning의Week2 Neral Networks Basics에 대해 공부한 내용을 간략히 정리하겠습니다. Week 2. Neural Networks Basics 1. Binary Classification 이미지를 보고 고양이 이미지라면 1, 아니면 0을 분류.입력기에서는 벡터로 표현되는 이미지 데이터를 입력할 수 있게함.그리고 1인지 0인지 예측함. X는 파란글씨로 표현됨. 이미지 데이터에서의 X의 데이터 형태는 (nx, m) , y의 데이터 형태는 (1,m)임. 2. Logistic Regression 우선, Logistic Regression이 어떻게 생겼는지 알아봄.위의 데이터처럼 X가 주어지고 y.. 2024. 9. 10. [Coursera] 1. Neural Networks and Deep Learning - Week 1. Introduction to Deep Learning MLB의 커리큘럼 중 Andrew Ng 교수님의 Coursera 강의 내용을 정리해보겠습니다.그 중 먼저 Neural Networks and Deep Learning 파트를 간략히 쭉 정리하겠습니다. Week 1. Introduction to Deep Learning1. What is a Neural Network? 집 크기에 따른 집 가격 예측을 해본다면x에는 size of house가 들어가게 되고, y에는 price가 들어감.그래프를 그려보면 아래와 같음. 파란색 그래프를 그리고 size of house에 따른 house price를 예측할 수 있음.우측 검은 그림을 보면 x값인 size of house값을 단일 뉴런을 통과시켜 price를 예측함.그래서 구현된 그래프가 파란색 그래프임.크기값을 최.. 2024. 9. 9. [MLB2024 TechTalk] Gemma-Ko: 오픈 언어모델에 한국어 입히기 테크톡 리뷰 감사하게도 Google ML Bootcamp를 통해여러 테크톡을 들을 수 있었고,이 중 AI/ML GDE 이준범(Beomi)님의 "Gemma-Ko:오픈 언어모델에 한국어 입히기" 테크톡 내용을 정리해보려고 합니다. 1. Gemma 란? Google에서 공개한 Opensource LM입니다. Google의 또 다른 모델인 Gemini와 비교해보자면Gemini: Google의 LLM/LMM(large multimodal model). Gemma: 구글의 공개 LM(Open source). 라고 볼 수 있습니다.Gemini와 Gemma는 토크나이저가 동일하다고 합니다.다국어로 훈련된 Gemini와 다르게 Gemma 모델은 영어로만 학습된 모델입니다.다만 토크나이저에는 한국어 Vector 정보가 있어Gemm.. 2024. 9. 8. [Conference]Google I/O Extended 2024 Incheon 회고 인천 송도에서 열린 Google I/O Extended 2024 Incheon을 다녀왔습니다.내용과 느낀점을 정리하고 공유하고자 글을 작성합니다. 총 42분의 연사자분들이 참여해주셨고,참가비는 아깝지 않은 4마넌이었습니다..(지식과 티셔츠와 스티커까지 주거든요..ㅎㅎ) 컴퓨터가 세상을 보는 방식, 딥러닝 이전부터 멀티모달 AI까지 모두의 연구소, 박광석님 1. 컴퓨터는 어떤것을 볼까? 이미지를 작게 줄이고, 다시 늘려보면 이들의 차이점이 있음. 고양이 수염같은 부분은 저화질이 되게 되면 사라지게 되고 남은 객체의 형체, 사이즈, 위치 등이 되며 이런 부분을 특징점으로서 사용되게 됨. 해당 특징점을 비교하며 이미지 분류를 가능하게 함.Computer Vision에서는 feature을 뽑아내는 눈에 해.. 2024. 7. 29. [MLB2024]Google ML Bootcamp 5기 도전 Google ML Bootcamp 5기에 합격했습니다. 온라인 교육 과정이라서현업에 있어도 참가가 가능하기 때문에 동시에 진행해 볼 생각입니다.또 새로운 도전이네요. Bootcamp에서 배운 내용들, 느낀점을 꾸준히 정리해 나가겠습니다! 2024. 6. 26. 이전 1 다음
