안녕하세요. 제가 오늘 읽은 책은 얇은 AI 지식 쌓기 책입니다.
지식과 감성 출판사에서 출간한 김도균 작가의 책입니다.
지식 및 민감성 출판은 지식 및 민감성을 포함하는 주요 국내 출판회사이다.
이 책은 AI의 여행 시작의 모든 AI 책을 요약하는 이점을 제공합니다.
인공지능의 개념을 정리하기 위해 좋은 책입니다.
지식과 민감성에 대한 지식으로부터 둥글게 될 것 같다.
인공 지능은 인간의 지능을 모방하거나 대체하도록 설계된 기술입니다.
인공 지능 책은 ANI, AGI, ASI의 세 가지 주요 범주로 나뉩니다.
A는 특정 목적을 위한 제한된 범위 내에서만 사용되는 인공 지능이다.
그것은 약한 인공 지능, 좁은 인공 지능이라고 불린다.
스마트폰 음성 인식 기술은 AI의 예를 들면 스마트폰 음성 인식 기술은 AIIIIIII의 예시이다.
언어 번역도 포함되어 있습니다.
그것은 주어진 텍스트를 다른 언어로 번역하는 프로그램이다.
ANI는 특정 목적을 위해 제한된 범위 내에서만 사용되는 인공 지능입니다.
약한 인공 지능, 좁은 인공 지능이라고 불립니다.
스마트폰에서 ‘시리야’나 ‘오케이 구글’이라고 말하면 작동하는 스마트폰 음성 인식 기술이 ANI의 예입니다.
언어 번역도 포함되어 있습니다.
주어진 텍스트를 다른 언어로 번역해주는 프로그램입니다.
기계 학습과 비지도 학습과 비감독 학습으로 구분된다.
감독된 학습은 퀴즈와 답을 가진 학습 방법이다.
비감독 학습은 자신의 패턴을 찾는 형태이다.
감독 학습 데이터는 학습 데이터를 추출함으로써 새로운 데이터의 예측입니다.
비감독 학습은 데이터 내에서 숨겨진 구조 또는 패턴의 발견이다.
클러스터링은 유사한 데이터를 그룹화합니다.
딥 러닝은 기계 학습 지점이다.
최소한의 인간 개입으로 인공지능 네트워크를 직접 처리하고 데이터를 학습합니다.
인공지능 네트워크는 인간의 신경망을 모방하기 위해 구조되어 여러 층의 구조를 모방하기 위해 구조된다.
딥 러닝 모델에서는 컨볼루션 신경망(CNN)은 이미지 처리용으로 사용됩니다.
인공지능의 핵심은 GPU입니다.
AI와 GPU의 관계에 대해 궁금해하시는 분들이 많으실 거예요. 그리고 CPU 대 GPU 대 NPU 대 TPU의 차이가 궁금합니다.
인공지능은 복잡한 데이터의 패턴을 학습하기 위해 동시에 많은 계산을 수행해야 한다.
CPU를 매우 똑똑하다고 생각할 수 있습니다.
GPU는 CPU로 스마트하지 않지만 동일한 시간에 매우 짧은 방정식을 계산할 수 있습니다.
세대 MMMM은 많은 텍스트 데이터를 배운다.
이 과정에서 모델은 단어, 문장, 문장 사이의 관계를 파악함으로써 복잡한 패턴을 학습한다.
전체 과정은 엄청난 양의 계산이 필요합니다.
GPU는 이러한 계산을 신속하게 처리할 수 있습니다.
NPU는 GPU보다 더 효율적으로 연산을 수행할 수 있는 머신러닝 전용 설계 칩입니다.
TPU는 구글에서 개발한 NPU의 일종으로 머신러닝 처리에 매우 효율적입니다.
AI에 대한 기본 상식을 쌓고 싶다면 이 책을 추천합니다.
현재 가장 핫한 ChatGPT(OpenAI)에 대한 정보도 장 안에 있으니 도움이 될 것 같습니다.
김도균 출판 지식과 감성 발표 2024.03.31 얇은 AI 지식 축적의 저자.김도균 출판 지식과 감성 발표 2024.03.31 얇은 AI 지식 축적의 저자.인공지능과 관련된 인공지능 사업소개서나 경제경영서를 찾으시는 분들이라면 읽어보시는 것을 추천드립니다.
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