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강화학습과 연합학습은 인공지능(AI) 분야의 학습 방법 중 두 가지로, 각각의 방식이 다루는 방법과 목표가 다릅니다. 두 학습은 AI 시스템이 데이터를 학습하고 환경과 상호작용하는 방식에 대한 기술의 본질과 차이도 있습니다. 강화학습이란?강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 AI가 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 선택하는 방법입니다. 이 과정에서 AI는 다양한 행동을 계획하고, 그 행동의 결과로 보상을 받습니다. 이 보상은 행동의 성공 여부를 판단하는 기준이 됩니다. 강화 학습의 목표는 이러한 보상을 최대화하는 것입니다. 예를 들면, 게임에서 AI가 상대방을 처치하거나 목표를 달성하면 보상을 받습니다. 반대로 잘못된 행동을 하면 보상이 줄어들거나 아예 없을 수 있습니다. 이렇게 ..

우리가 사용하는 컴퓨터, 스마트폰, 그리고 인공지능(AI) 시스템 등 다양한 전자 기기는 빠르고 많은 데이터를 처리해야만 그 기능을 제대로 발휘할 수 있습니다. 이때 중요한 역할을 하는 것이 바로 메모리입니다. 메모리는 데이터를 일시적으로 저장하고 처리하는 과정에서 매우 유용한 역할을 합니다. 최근에는 고성능 컴퓨팅과 그래픽 처리 요구가 급증하면서 'HBM'(High Bandwidth Memory)이라는 새로운 메모리 기술이 주목받고 있습니다.    HBM이란 무엇인가?HBM(High Bandwidth Memory)은 말 그대로 고대역폭 메모리를 말합니다. 기존의 메모리보다 훨씬 더 빠르게 데이터를 전송할 수 있는 새로운 메모리 기술입니다. 일반적으로 컴퓨터나 스마트폰의 메모리는 데이터를 처리하는 속도가..

최근 몇 년 동안 인공지능(AI) 기술은 빠르게 발전하면서 우리의 일상과 업무에 많은 변화를 가져왔습니다. 특히 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 콘텐츠를 만들 수 있어 많은 주목을 받고 있습니다. 이 기술은 사람들에게 관심을 받으며 창의적인 작업을 하는 데 유용하게 사용되고 있습니다. 그러나 이러한 AI가 완벽하지는 않습니다. 그중에서도 가장 큰 문제로 지적되는 것이 바로 '환각(Hallucination) 현상'입니다. 환각은 AI가 실제로 존재하지 않는 정보나 사실을 만들어내는 현상을 말합니다.  AI 환각이란 무엇인가?AI의 환각은 AI 모델이 사용자에게 제공하는 정보가 사실과 다를 때 발생합니다. AI가 특정 질문에 대해 답변할 때, 실제로는 존재하지 않는 인물이나 사건을 언급하는 ..

최근에 인공지능(AI) 관련 가장 중요한 기술 중 하나는 AI 모델 경량화입니다. AI 모델은 점점 더 복잡해지고 큰 용량이 필요하지만, 모든 상황에서 대규모 모델을 실행하는 것은 실용적이지 않습니다. 성능을 유지하면서도 자원 효율성을 높이기 위해 AI 모델을 경량화하는 기술이 꼭 필요합니다.    AI 모델 경량화란 무엇인가AI 모델 경량화(Model Compression)는 인공지능 모델의 크기와 복잡함을 줄여서, 적은 자원(컴퓨팅 자원, 메모리 자원, CPU, RAM, 배터리 등)으로도 효율적으로 작동하도록 만드는 기술입니다. 이 기술은 특히 스마트폰, IoT(사물인터넷) 기기, 엣지 컴퓨팅 같은 자원이 제한된 환경에서 매우 유용합니다. 경량화된 모델은 빠른 응답 속도와 낮은 전력 소모를 제공하여 ..

인공지능(AI)은 이미 우리의 일상에 깊숙이 자리 잡았습니다. 스마트폰의 음성 인식 기능부터, 온라인 쇼핑몰의 맞춤형 추천, 심지어 자율주행차까지 AI가 활용되지 않은 분야를 찾기 어려울 정도입니다. 하지만 많은 사람들이 AI의 작동 방식을 이해하는 데는 어려움이 있습니다. AI, 특히 딥러닝 기반의 AI 모델은 복잡한 수학적 계산을 통해 결과를 도출하기 때문에, 이 과정이 '블랙박스'(기능은 알지만, 원리를 이해할 수 없는 복잡한 기계 장치)처럼 보이기 때문입니다. 그래서 등장한 개념이 XAI(설명할 수 있는 인공지능)입니다.   XAI란 무엇일까?XAI는 영어로 (Explainable AI)의 약자로, "설명할 수 있는 인공지능"이라는 뜻입니다. 기존의 AI 모델이 결과만 제공하고 그 이유는 알 수 ..

21세기 최첨단 시대에 인공지능(AI)은 우리의 일상에 깊숙이 자리 잡고 있으며, 그중에서도 멀티모달 AI는 다양한 형태의 데이터를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 기술로 주목받고 있습니다. 소리와 이미지가 함께 어우러지는 멀티모달 AI는 새로운 길을 열어주고 있습니다.    멀티모달 AI란?멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 여러 종류의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 인공지능 기술입니다. 이는 다양한 모달리티를 통합하여 풍부하고 정확한 정보를 내보냅니다. 사용자가 음성으로 질문하면, AI는 그 질문의 의미를 이해하고 관련된 이미지를 찾아 보여줍니다. 그러면 정보의 전달이 더 직관적이고 효과적으로 이루어질 수 있습니다. 멀티모달 AI의 포인트는 서로 다른 데이터 유형 간의 상호작용입니다. 머신러..

디지털 혁신의 가속화와 함께, 소프트웨어 개발의 가치관도 변하고 있습니다. 과거에는 애플리케이션을 개발하려면 프로그래밍 언어를 깊이 이해하고, 복잡한 코드를 설계해야 했습니다. 하지만 요즘은 코딩 지식이 거의 없거나 아예 없어도 애플리케이션을 만들 수 있는 저코드(Low-Code) 및 노코드(No-Code) 플랫폼이 등장하면서 누구나 손쉽게 디지털 변화에 따라갈 수 있게 되었습니다. 이 플랫폼들은 기업과 개인이 짧은 시간 안에 맞춤형 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원하며, 빠르게 변화하는 현대 사회에서 중요한 기술로 자리 잡고 있습니다.   저코드/노코드 플랫폼이란?저코드 플랫폼은 최소한의 코드로 애플리케이션을 개발할 수 있는 도구입니다. 사용자는 간편한 사용자 인터페이스를 통해 복잡한 코드를 작성하..

21세기 들어 기후 변화는 더 이상 미래의 문제가 아니라 현재 우리가 직면한 위기입니다. 온실가스 배출로 인한 지구 온난화가 전 세계적으로 심각한 영향을 미치고 있으며, 특히 이산화탄소(CO2)는 그 주범 중 하나로 꼽힙니다. 이러한 이산화탄소의 급증은 대기 중에 축적되어 지구의 온도를 높이고 기후 변화를 가속화하고 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 연구가 이루어지고 있으며, 그중에서도 탄소 포집 미생물은 매우 흥미로운 해결책으로 주목받고 있습니다. 이 미생물들은 자연에서 CO2를 흡수하여, 생체 에너지나 다른 물질로 변환하는 능력을 지니고 있어 과학자들의 큰 관심을 받고 있습니다.    탄소 포집이란?탄소 포집은 말 그대로 이산화탄소를 포집하는 과정을 말합니다. 대기 중으로 배출된 CO2를 포..