'딥러닝' 검색 분석 결과

창업 4개월차, 통장 잔고 공개합니다. 월 2000만원에서 0원까지. 정확히는 23만원 남았네요. 개발 외주로 월 순이익 2000만원 벌던 때가 이제는 먼 옛날 이야기 같아요. KAIST에서 딥러닝 연구하다가 "내가 직접 사업을 해보자"며 뛰어든 게 4개월 전. 지금 mirra_ai_korea 계정으로 1만 팔로워 도전 중인데 정말 쉽지 않네요. 다음 글에서 어떻게 이렇게 됐는지, 그리고 왜 아직도 포기 안 하는지 얘기할게요. 창업현실

MIT 수준의 AI 학습서 12권 리스트 공개 기초부터 딥러닝, 강화학습, 윤리, 확률적 머신러닝까지 MIT에서 다루는 전 범위의 AI 책들이 정리된 자료가 나왔습니다. 이 리스트는 단순 참고서가 아니라 실제로 AI를 연구하고 개발하는 사람들이 입문부터 고급까지 단계적으로 공부할 때 활용할 수 있는 로드맵이라고 할 수 있습니다. 관심 있으신 분들은 꼭 한 번씩 확인해보시면 도움 될 것 같습니다.

개발 1인 개발자 스친들 이거 꼭 해봐! 비밀 대 방출이야 🙏 지금 어떤 것을 개발하고 있어? 혹시 딥러닝 해볼 생각 없어? 요즘 AI하면 거의 LLM을 말하지만 그냥 딥러닝 모델을 만들어 보는 것 어때? 내가 처음 딥러닝을 접했을 때는 모델의 크기가 다 작았어 그땐 내가 1080Ti로 학습 했으니까 모델 크기를 키울 수도 없긴 했어 🥲 그런데 스친들, 작은 모델도 충분히 멋진 일을 할 수 있다는 것 알아? 요즘 AI를 접하는 스친들은 "좋은 AI = 큰 모델"이라는 생각을 하더라 그런데 전혀 아니야! 🙅 풀고자 하는 문제에 따라 모델의 크기가 정해져 우리가 푸는 문제는 작은 크기로도 충분할 수 있어 그러니까 딥러닝 모델을 만들고 학습해보자 그리고 그 모델을 온 디바이스로 추론시켜보자 그럼 스친의 서비스는 진짜 강력한 한방을 가지게 될 거야! 내가 장담해! 👊 이 글은 정말 중요해서 만약 알고리즘을 타지 못하면 몇 번이고 다시 올릴 예정이야! 🔥 질문해줘!

파이썬 딥러닝 AI 할 때 꼭 썼으면 하는 라이브러리 - loguru - torchmetrics - tqdm - einops - black - prettyable - lovely_tensors - 파이썬 3.11

딥러닝과 복잡계 과학 사이에는 꽤 많은 접점이 있다. 1. 손실 지형 딥러닝이 이야기하는 손실 지형(loss landscape)은 복잡계 물리학이나 통계물리학이 말하는 에너지 지형(energy landscape)과 거의 같은 개념이다. 이 지형에는 수많은 국소 최솟값(local minima)이 있고, 안장점(saddle points)과 평평한 고원(flat plateau)이 있다. 스핀글라스, 단백질 접힘 등의 연구에서도 이 개념이 자주 활용된다. 초기 딥러닝 이론은 스핀글라스 이론이나 평균장 이론 등 통계물리로부터 많은 아이디어를 빌려온 것으로 알려져 있다.

딥러닝 하시는 분들 batch size는 무슨 기준으로 정하시나여, 사이즈에 따라서 결과가 많이 바뀝니까?

한국외국어대학교 정보통신공학과 졸업하고 주식회사 씨디피피에서 책임연구원으로 일하고 있습니다-! 관심있는 분야는 - 딥러닝 - 비전 AI 지금 하는 일은 - AI 모델 연구 - Do it! 컴퓨터 구조 집필 컴퓨터를 전공으로 했지만 다양한 것을 잡학다식하게 알고 싶기도 합니다 일명 찍먹-! 아! 그리고 제 꿈은 햇볕아래 나른하게 누워있는 게으른 뚱냥이 Fatzy Cat이 되는 것 입니다-!

작년 말부터 파이썬을 시작으로 데이터분석, 시각화, 자연어처리, 머신러닝, 딥러닝, HTML/CSS, Javascript, FastAPI, Docker까지 달려 어느새 그 끝이 보인다. 그동안 해커톤 대회에서 2차례의 준우승. 10개의 웹 및 앱 서비스 개발. 실제 업무용으로 사용하려고 배포한 것도 3개. 짧은 기간동안 긴시간을 집중했다. 스레드 판에 다시 들어와서 느끼는 점.

인공지능 관련 전공서적 추천해줄 사람 있을까?? 교보문고에 딥러닝 검색하면 너무 기초적인것만 나와서 어느정도 딥러닝을 안다는 사람이 읽기 좋은 책들 추천받고싶어. 단순히 깃헙에서 코드 가져다 쓰는거 말고 구조 같은거 사알짝이라도 바꿔서 커스텀 해보고싶어. 자료구조, 알고리즘 이런것도 잘 모르고 그냥 깃헙에서 냅다 가져와 쓰는 정도라서 컴공쪽 기초도 채우고 싶어! 영어로된 원서여도 상관없구 차근차근 하나씩 읽어가려고 하는거라 여러개 추천도 환영!

AI 시대, 전공자의 무기가 될 필수 도구 5 -LangChain : LLM과 서비스를 잇는 핵심 -PyTorch : AI의 원리를 꿰뚫는 딥러닝 필수 엔진 -Cursor : 내 AI 페어 프로그래밍 -Hugging Face : 오픈소스 모델을 내 입맛대로 부리는 AI -Pandas : 데이터의 기본 전공자라면 위 도구 잘 활용해봐 전공자들 컴공합니다.라고 요즘 자극적인 뉴스들 나오는데 기 죽지마, 너희가 없었으면 우리는 인터넷도 못하고, 스마트폰도 없었어. 위 내용 스레드(Threads) 버전으로 작성해줘