개인용 썸네일형 리스트형 AI 심화 이론 딥러닝 심화 이론 (서술형 문제)예상 주제:CNN과 RNN 구조, Transformer 구조의 동작 원리와 장단점Attention Mechanism과 Self-Attention의 차이점Autoencoder, Variational Autoencoder(VAE)의 원리와 응용 사례GAN(Generative Adversarial Networks)의 학습 방법과 mode-collapse 문제경량화 모델 압축 기법(Pruning, Quantization, Knowledge Distillation)의 원리와 적용 사례예상 문제 예시:Q. Transformer 모델에서 Multi-head Attention이란 무엇이며, 이를 통해 얻을 수 있는 효과에 대해 서술하시오.Transformer 모델에서 Multi-head.. 더보기 AI 기초 이론 1. AI 기초 이론 (서술형 문제)예상 주제:인공지능 기초 개념 (탐색 기법, 휴리스틱, 추론 시스템 등)지도/비지도 학습 개념 및 비교머신러닝 주요 알고리즘 비교 (SVM, Random Forest, Logistic Regression 등)강화학습 기본 개념 및 MDP(Markov Decision Process) 모델 이해신경망 기초 (활성화 함수, 역전파 알고리즘 등)예상 문제 예시:Q. Gradient Descent와 Stochastic Gradient Descent의 차이점과 각각의 장단점을 기술하시오.Gradient Descent와 Stochastic Gradient Descent의 차이점과 각각의 장단점Gradient Descent (GD)Gradient Descent는 비용 함수(Cost .. 더보기 [요약] OpenAI's Chief Research Officer on GPT 4.5's Debut, Scaling Laws, And Teaching EQ to Models https://www.youtube.com/watch?v=pdfI9MuxWq8&t=108s&ab_channel=AlexKantrowitz OpenAI의 최고 연구 책임자인 Mark Chen은 GPT 4.5의 출시를 발표했습니다 [00:00].GPT 4.5는 예측 가능한 확장 패러다임의 최신 이정표를 나타내며 이전 모델보다 훨씬 향상되었습니다 [00:43].GPT 4.5는 비지도 학습 축을 따라 확장 실험의 최신 결과입니다 [02:42].GPT 4.5는 더 많은 세계 지식을 가지고 있으며 일상적인 사용 사례에서 사람들은 생산성과 지식 작업에서 GPT-4보다 60~70% 더 선호합니다 [05:09].GPT 4.5는 창의적인 글쓰기 및 코딩 사용 사례에서 뛰어납니다 [06:37].OpenAI는 모델의 핵심 .. 더보기 Attention 매커니즘 for deepseek r1 https://www.youtube.com/watch?v=0VLAoVGf_74&ab_channel=WelchLabs 더보기 들으면 좋은 것 https://www.youtube.com/watch?v=EWvNQjAaOHw&ab_channel=AndrejKarpathy 더보기 꼭 들어보면 좋겠는 영상 https://www.youtube.com/watch?v=7xTGNNLPyMI 사실상 llm의 기초는 이보다 쉽게 설명하기 어려워보인다. 더보기 재미있는 의견 https://youtube.com/clip/Ugkx9kck2RL2WE2Bj5-1BW819XGWEusU6qot?si=9aCAqGHZyPCRD9dl 더보기 기억안날때 보호되어 있는 글입니다. 더보기 이전 1 2 3 4 ··· 11 다음