인공지능 혁명

트랜스포머는 인공지능에서 사용되는 신경망의 한 종류입니다. 2017년에 구글 AI에서 발표한 논문 "Attention is All You Need"에서 처음 소개되었습니다. 트랜스포머는 텍스트, 이미지, 음성 등과 같은 순차 데이터를 처리하는 데 매우 효과적인 것으로 나타났으며, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 처리 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 트랜스포머의 구조 입력층은 순차 데이터를 받아들입니다. 셀프 어텐션 모듈은 입력 데이터와 이전 셀프 어텐션 모듈의 출력을 사용하여 현재 셀프 어텐션 모듈의 출력을 생성합니다. 출력층은 셀프 어텐션 모듈의 출력을 출력합니다. 셀프 어텐션 모듈 트랜스포머의 핵심은 셀프 어텐션 모듈입니다. 셀프 어텐션 모듈은 입력 데이터의 각 요소가 다른 요소와 얼마..

임베딩 기법은 텍스트, 이미지, 오디오 등과 같은 고차원 데이터를 저차원 벡터로 표현하는 방법입니다. 임베딩된 벡터는 원본 데이터의 의미를 보존하고 있어, 다양한 인공 지능 모델에서 사용될 수 있습니다. 임베딩 기법은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다. 지도 학습 기반 임베딩 기법: 지도 학습 기반 임베딩 기법은 주어진 데이터와 타겟 데이터를 사용하여 임베딩을 학습합니다. 타겟 데이터는 일반적으로 의미적으로 유사한 데이터의 쌍으로 구성됩니다. 예를 들어, 단어 임베딩을 학습하기 위해 단어와 그 단어의 의미를 나타내는 단어를 타겟 데이터로 사용합니다. 비지도 학습 기반 임베딩 기법: 비지도 학습 기반 임베딩 기법은 주어진 데이터만을 사용하여 임베딩을 학습합니다. 예를 들어, 단어 임베딩을 학습하기 위해 단..

개요 워드투벡 (Word to Vec)은 단어를 벡터로 변환하는 기술입니다. 벡터는 숫자의 집합으로, 단어의 의미를 수치로 표현합니다. 워드투벡은 자연어 처리 (NLP) 분야에서 많이 사용되는 기술로, 단어의 유사성, 의미, 관계 등을 파악하는 데 도움이 됩니다. 워드투벡은 다음과 같은 두 가지 방식으로 구현할 수 있습니다. 통계적 방법: 단어의 주변 단어를 기반으로 단어의 의미를 추정합니다. 딥러닝 방법: 인공 신경망을 사용하여 단어의 의미를 학습합니다. 통계적 방법 통계적 방법은 단어의 주변 단어를 기반으로 단어의 의미를 추정합니다. 예를 들어, "사랑"이라는 단어는 "사랑스러운", "사랑에 빠진", "사랑하는 사람"과 같은 단어와 자주 함께 사용됩니다. 따라서 "사랑"이라는 단어의 의미는 이러한 단..

서론 21세기 전쟁터는 인공지능 (AI)의 기하급수적 성장으로 인해 급격한 변화를 겪고 있습니다. 미국과 중국은 군사적 이점을 위해 인공지능의 힘을 이용하기 위한 치열한 경쟁에 돌입하고 있으며, 이는 전 세계 안보에 광범위한 영향을 미치는 복잡한 상황을 만들어 내고 있습니다. 이 보고서는 미국과 중국의 인공지능을 활용한 군사력 차이를 분석합니다. 이를 위해 영어, 한국어, 일본어, 중국어, 프랑스어, 독일어 자료 모두를 검색하여 최신 정보를 제공하고자 합니다. 미국의 인공지능을 활용한 군사력 현재 미국은 인공지능을 활용한 군사력에서 우위를 점하고 있습니다. 이는 다음과 같은 요인에 기인합니다. 투자: 미국 정부와 민간 부문은 AI 연구 개발 (R&D)에 큰 투자를 하고 있습니다. 국방 고등연구계획국 (D..