NVIDIA의 GPU(그래픽 처리 장치)는 컴퓨터 그래픽스와 비디오 게임, 머신 러닝, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 사용되는 고성능 프로세서입니다. GPU는 대량의 데이터 병렬 처리를 수행할 수 있는 능력이 뛰어나며, 다음과 같은 주요 특징이 있습니다:1. 병렬 처리 능력GPU는 수천 개의 작은 코어를 가지고 있어 동시에 많은 계산을 수행할 수 있습니다. 이는 복잡한 그래픽스와 데이터 처리 작업에 매우 유리합니다.2. 게임 및 그래픽스NVIDIA의 GPU는 비디오 게임에서 고품질 그래픽을 렌더링하는 데 사용됩니다. 실시간으로 복잡한 장면을 처리하고, 고해상도 텍스처와 효과를 지원합니다.3. 인공지능 및 머신 러닝NVIDIA는 AI와 머신 러닝을 위한 GPU 아키텍처를 개발하여, 대규모 데이터 세트를 ..
전공생이 알려주는 AI(인공지능) 필수지식AI의 기본 개념AI(인공지능)의 정의:Artificial Intelligence의 약자세 가지 조건 : 구조(뇌와 유사), 학습 능력, 수행 능력AI 모델:AI는 '모델'이라는 단위로 계산됨예: OpenAI의 GPT, Google의 Gemini, Meta의 Llama모델은 버전이 있음 (예: GPT-1, GPT-2, GPT-3, GPT-4)딥러닝AI 발전의 핵심 개념코딩을 통해 인간의 뇌와 유사한 구조 생성퍼셉트론(인공 뉴런)을 사용하여 뇌 기능 모방대량의 데이터로부터 학습, 특정 작업에 대한 코딩 불필요AI 발전의 주요 이정표AlphaGo vs 이세돌 (2016년 3월) : AI 인식의 전환점ChatGPT 출시 (2022년 11월) : AI 응용에 대한 광범위..
AI 가치 사슬(Value Chain)의 심층적 이해AI 가치 사슬은 AI 기술이 개발되고 활용되는 전 과정에서 발생하는 다양한 단계와 그 단계들이 서로 어떻게 연결되어 있는지 보여주는 개념입니다. 이는 AI 기술이 단순히 독립적으로 존재하는 것이 아니라, 여러 기술과 산업, 그리고 경제적 활동과 긴밀하게 연결되어 있음을 강조합니다. AI 가치 사슬을 이해하는 것은 AI 기술의 발전 방향을 예측하고, 시장 동향을 파악하며, 투자 전략을 수립하는 데 필수적입니다.1. 기초 연구 및 개발 (Fundamental Research & Development)정의: AI 기술의 기반이 되는 핵심 이론, 알고리즘, 모델을 연구하고 개발하는 단계입니다.활동:새로운 머신러닝 알고리즘 개발딥러닝 모델 구조 연구강화 학습 ..
1인 기업의 성공을 위한 본질적인 요소 현재 AI 서비스와 급변하는 비즈니스 환경에서 1인 기업이 성공하기 위해 적용할 수 있는 본질적인 요소는 다음과 같습니다. 1. 기술 활용 1.1. AI 도구의 활용 자동화 : 업무의 반복적인 부분을 AI 도구를 통해 자동화하여 시간과 비용 절감. 데이터 분석 : 고객 행동 및 시장 트렌드를 분석하여 맞춤형 마케팅 전략 수립. 1.2. 클라우드 서비스 저렴한 비용 : 클라우드 기반의 소프트웨어를 활용하여 IT 인프라 비용을 절감. 접근성 : 언제 어디서나 데이터에 접근할 수 있어 유연한 업무 환경 조성. 2. 고객 중심 접근 2.1. 고객 피드백 리얼타임 피드백 : 고객의 의견을 실시간으로 수집하고 반영하여 제품이나 서비스 개선. 맞춤형 서비스 : 고객의 니즈에 맞..
AI를 활용한 교육 방법과 실제 적용 사례를 다루고 있군요. 제가 주요 내용을 정리하고 이해한 바를 공유해 드리겠습니다.AI 활용 교육의 주요 내용1. 교실 환경 준비미러링 기술: 교사의 태블릿 화면을 스마트 TV로 공유파일 공유 도구: 샌드 애니웨어(Send Anywhere)로 용량 제한 없이 파일 공유협업 도구: 패들렛(Padlet)을 통한 학생 참여 및 협업 활동2. 추천 AI 프로그램오토드로우(Autodraw): AI 기반 그림 그리기 도구챗GPT(ChatGPT): 대화형 AI 모델캔바(Canva): 디자인 및 콘텐츠 제작 도구크롬 뮤직 랩(Chrome Music Lab): 음악 제작 및 리듬 연습 도구구글 아트 앤 컬처(Google Art & Culture): 3D 포터리 등 예술 체험3. 교육..
인공지능 기본법 해설: 기업과 사업자를 위한 핵심 규제 사항2024년 말 통과된 한국의 인공지능 기본법은 AI 기술 활용이 확산됨에 따라 필요해진 규제 체계를 확립했습니다. 특히 AI 사업을 준비하는 이들이 알아야 할 주요 규제 사항을 정리했습니다.인공지능 분류 체계 및 정의고영향 인공지능과 생성형 인공지능인공지능 기본법은 규제 대상이 되는 인공지능을 크게 두 가지 카테고리로 분류합니다. 첫째는 '고영향 인공지능'이고, 둘째는 '생성형 인공지능'입니다. 유럽의 AI 규제에서는 '고위험 인공지능', '저위험 인공지능', '제한적 위험 인공지능'으로 3단계 분류했지만, 한국은 고영향 인공지능이라는 용어를 법적으로 도입했습니다.고영향 인공지능의 법적 정의는 "사람의 생명·신체의 안전·기본권에 중대한 영향을 미..
