14:00 ~ 14:15 데일리 스크럼
14:15 ~ 15:20 CODEKATA (알고리즘, SQL, 팀미션_아티클)
15:20 ~ 17:00 개인 학습
CODEKATA
[프로그래머스/JAVA] 정수 제곱근 판별
문제설명임의의 양의 정수 n에 대해, n이 어떤 양의 정수 x의 제곱인지 아닌지 판단하려 합니다.n이 양의 정수 x의 제곱이라면 x+1의 제곱을 리턴하고, n이 양의 정수 x의 제곱이 아니라면 -1을 리턴
fargoewave.tistory.com
- 알고리즘 문제 풀이(19번)
- SQL(10번)
팀미션_아티클
생성형 AI(Generative AI)란?( https://www.redhat.com/ko/topics/ai/what-is-generative-ai )
생성형 AI란? 창의적 정보 생성 기술로서의 생성 AI 보기
대규모 데이터 세트와 딥러닝 모델을 활용하여 내용을 생성하는 인공지능 기술인 생성 AI에 대한 이해와 활용 방법, 데이터 훈련, 모델 작동 등의 정보를 제공합니다.
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- 생성형 AI 는 대규모 데이터를 기반으로 한 딥러닝 모델을 사용하여 다양한 콘텐츠를 자동으로 생성하는 기술이다.
- 챗봇, 이미지 생성 및 편집, 소프트웨어 코드 생성 등 다양한 분야에서 활용된다.
- 주요 생성형 AI 어플리케이션으로는 OpenAi, ChatGPT, DALL-E, GitHub CoPilot 등이 있다.
- 생성형 AI는 훈련 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 새로운 데이터를 생성한다.
- 사용자는 자연어 입력을 통해 원하는 결과물을 생성할 수 있다.
- 이 기술은 딥러닝을 기반으로 하며, 인간의 학습 방식을 모방하여 작동한다.
- 단점으로는 허위 정보 생성, 사회적 편향 강화, 보안 및 법적 문제 등의 우려가 있다.
회고
며칠 전 3D 모델링 툴에 AI 텍스처 생성 애드온을 설치했다. 이제서야 설치하게 된 계기는 더 이상 미루는 것은 도태가 아닐까 하는 생각이 들었기 때문이다. 챗 GPT가 처음 시장에 공개되었을 때 느낌처럼 애드온은 너무 편리했고 퀄리티도 좋았지만, 지금은 사용하지 않고 있다. 수많은 문제를 경험하는 것도, 창작을 위해 다양한 방식으로 상상하는 것도 내가 발전하기 위해 꼭 필요한데 이 애드온을 쓴 후로는 그 과정이 생략되고 있었다.
AI의 발전이 너무 빠르고, 시장에 침투되는 시간도 너무 빠르다. 가장 최근에 AI 응용을 실생활에서 봤던 경우는 던킨도넛 이벤트였다. AI로 로고송을 제작하는 이벤트였는데, 목소리 모델을 선택하고, 노래의 느낌과 가사를 작성하면 노래가 완성된다. 실제로 기술이 활용되고 있는 예시를 마주할 수 있었다.
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또 요즘은 내 생활반경에서도 AI 기술을 어렵지 않게 찾을 수 있다. 디자인을 전공한 지인이 AI 아티스트로 전시를 열기도 하고, 목소리를 학습시켜 더빙을 만들기도 한다. 이런 결과는 AI의 등장부터 예상했지만, 창작의 영역에 무섭게 침투되는 기술을 보고 있자니 마음이 심란해졌다. 더이상 무시할 수 없는 AI , 그리고 개발을 선택한 지금. 어떤 방식으로 이 기술을 마주해야 할지 진중히 생각해봐야겠다.