p6. 검색: 우리가 정보를 얻는 방식의 핵심 우리가 “검색(search)”을 생각할 때, 우리는 종종 Google에 무언가를 입력하는 웹 검색(web search) 을 떠올린다. 하지만 실제로, 검색은 우리 주변 어디에나 있다. 몇 년 전의 오래된 이메일 스레드(old email thread) 이나 사진(pho...

p2. Agentic RAG Agentic RAG 핵심 구성요소 Query Analysis 사용자의 질문의 의도, 복잡도, 필요 정보를 파악 Planning (계획 수립) 쿼리 분석 결과를 바탕으로 실행 계획을 수립 계획 수립 전략 선형 계획...

논문 출처 Laurent Dinh, David Krueger, Yoshua Bengio. NICE: Non-linear Independent Components Estimation. Université de Montréal, Département d’informatique et de recherche opérationnelle. 🔗 원문 링크 (arX...

논문 출처 Chua, W., Pajas, A. L. D., Castro, C. S., Panganiban, S. P., Pasuquin, A. J., Purganan, M. J., Malupeng, R., Pingad, D. J., Orolfo, J. P., Lua, H. H., & Velasco, L. C. Web Traffic Anomaly...

p2. Review : Image Classification 강의 내용 오늘은 GAN을 공부할 예정인데, 그 전에 간단히 리뷰를 해보겠습니다. 이미지 분류(image classification)는 2D 또는 3D 형태의 이미지가 입력으로 들어왔을 때 classifier가 이를 처리하여 최종적으로 레이블을 출력하는 모델을 의미합니다...

p4. AI 에이전트 아키텍처 AI 에이전트는 환경(Environment), 센서(Sensors), 학습(Learning), 컨트롤 센터(Control Centre), 실행기(Effectors) 로 구성된 구조를 통해 사용자의 요구와 환경 변화에 적응하며 자율적으로 작동 p4. AI 에이전트의 핵심 요소기술 LLM (Large Lan...

p3. 검색 에이전트 개요 AI 에이전트 정의 사용자가 정의한 목표를 달성하기 위해 AI 모델을 활용하여 환경과 상호작용하는 시스템 추론(reasoning), 계획(planning), 그리고 외부 도구를 사용한 행동의 실행(execution)을 결합하여 작업을 수행 챗봇과의 차이점 ...

논문 출처 Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. Denoising Diffusion Probabilistic Models. Proceedings of the 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2020, Vancouver, Canada. 🔗 ...

논문 출처 Rezende, D. J., & Mohamed, S. Variational Inference with Normalizing Flows. Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning (ICML), 2015. 🔗 원문 링크 (arXiv: 1505.05770) ...

논문 출처 Goodfellow, I. J., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A., & Bengio, Y. Generative Adversarial Nets. Advances in Neural Information Processing Sy...