Design Futures

인공지능의 주요 목표는 인간의 지능적인 작업을 기계가 수행할 수 있도록 하는 것이다.   장점1. 작업 효율성과 속도의 극대화: AI는 대량의 데이터를 신속하게 처리하고 분석할 수 있어, 의료 진단, 금융 서비스, 제조 등의 분야에서 작업 시간을 단축하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, AI를 활용한 자동화된 생산 라인은 제품 결함을 줄이고, 생산 속도를 높이는 데 기여합니다.  또한 소프트웨어 테스트 부분에서는 AI를 사용하면 버그를 더 빨리 찾아내고 수정할 수 있습니다. 인간의 시간은 단순 반복 업무보다 더 창의적인 작업에 사용할 수 있게됩니다.2. 혁신적인 연구개발: AI는 신약 개발, 재료 과학 등에서의 새로운 발견을 가속화합니다. 이는 AI가 실험 데이터를 분석하고, 예측 모델을 생..

인공지능은 여러 범위의 복잡한 문제들을 내포하고 있어, 이를 인식하고 적절히 대처하는 것이 중요합니다.  1. 알고리즘 편향: AI 시스템은 학습 데이터의 특성을 반영합니다. 데이터가 편향되어 있을 경우, AI의 판단 역시 편향될 수 있어, 결정 메커니즘에서의 공정성을 해칠 수 있습니다. 이러한 알고리즘 편향은 소수 집단에 대한 차별로 이어질 수 있는 큰 사회적 문제가 됩니다.2. 법적 및 규제 문제: 현재의 법률과 규제 체계는 AI 기술의 발전 속도를 따라잡지 못할 수 있습니다. 이는 AI의 적절한 관리와 통제를 어렵게 만들며, 법적인 공백이나 모호함을 초래할 수 있습니다.3. 고의적인 악용: 인공지능 기술은 악의적인 목적으로 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 딥페이크(Deepfake) 기술을 사용하여..

사전 학습된 인공지능 모델의 가중치를 새로운 데이터에 맞게 세밀하게 조정하여 성능을 향상시키고 학습 시간을 줄이는 과정이다.   쉽게 설명하자면, 파인튜닝은 이미 배운 것을 기반으로 새로운 문제를 해결하는 과정입니다. 예를 들어, 자전거를 타는 법을 알고 있는 사람이 오토바이를 타려고 할 때, 자전거 타기에서 배운 기초적인 지식을 활용하면서 오토바이에 맞게 몇 가지 세부 사항을 조정하게 됩니다. 이처럼 파인튜닝은 이미 학습된 인공지능 모델을 새로운 문제에 맞게 미세하게 조정하여 성능을 높이고 학습 시간을 줄이는 과정입니다.   인공지능 분야에서는 다음과 같은 이유로 파인튜닝이 필요합니다.1. 특정 도메인이나 작업에 최적화: 사전 학습된 인공지능 모델은 대규모 데이터셋으로 학습되어 일반적인..

Hugging Face에서 Img To Music 모델을 사용해보자! 이미지의 분위기에 맞게 음악을 생성해주는 AI 모델을 Hugging Face에서 쉽게 체험해볼 수 있어서 나도 한번 사용해보았다. 먼저, Hugging Face는 어떤 사이트인가? Hugging Face Hugging Face는 기계 학습을 사용하여 애플리케이션을 구축하기 위한 도구를 개발하는 미국 회사입니다. 자연어 처리 애플리케이션용으로 구축된 Transformers 라이브러리와 사용자가 기계 학습 모델 및 데이터 세트를 공유할 수 있는 플랫폼으로 가장 유명합니다. Hugging Face 설명을 보다보니 Transformers가 무엇인지 궁금해져 찾아보았다. Transformers 트랜스포머 모델은 문장 속 단어와 같은 순차 데이터..

AI 시대가 빠르게 다가올 수 있었던 것은 GPU(Graphic Process Unit) 덕분이다.   GPU란?Graphic Process Unit, 그래픽 처리 장치컴퓨터 그래픽 가속을 담당하는 칩PC 역사에 1980년대에 첫 등장주요 기능은 여전히 최신 인기 게임의 그래픽과 점점 생생 해지는 비주얼이긴 하지만, 최근에는 범용적인 병렬 프로세서로도 발전하여 점점 더 다양한 응용 프로그램을 처리하고 있다.  GPU가 AI 연구에 왜 중요할까?복잡한 AI 소프트웨어를 구현하기 위해서는 높은 성능의 하드웨어가 필수적이다. 자연어 처리나 머신 비전과 같은 AI 모델에서는 프로세서 병렬 연산 속도가 얼마나 빠르냐를 기준으로 성능을 구분한다. 그렇기 때문에 컴퓨터 그래픽을 빠른 속도로..