딥러닝 - DEEPLINK CORE Lab

1년만에 인공지능 독학하는 법: 기초부터 실무까지 6단계 로드맵

인공지능(AI)은 더 이상 전문가만의 전유물이 아닙니다. 요즘은 비전공자도, 학생도, 직장인도 AI 기술을 배우고 실무에 활용하는 시대예요. 그래서 많은 분들이 이런

이번에 OpenAI가 발표한 GPT-4o의 이미지 생성 기능은 단순히 “예쁜 그림”을 그리는 것을 넘어서, 정확하고 실용적인 시각적 커뮤니케이션 도구로 진화된 듯

최근 출시된 GPT-4.5는 OpenAI의 또다른 차세대 메인스트림의 자연어 처리 모델로, 뛰어난 창의적 작업 수행 능력과 복잡한 문제 해결 능력을 갖춘

오늘은 새로운 모델 OpenAI ‘o1’이 출시되고 사용해 볼 수 있도록 업데이트 되어, ‘o1’ 모델 소개 및 사용기 포스트를 작성해보고자 한다.

오늘은 9월 12일에 발표된 OpenAI의 새로운 대형 언어 모델 ‘o1’에 대해 자세히 소개하고자 한다. ‘o1’은 강화 학습을 통해 복잡한 추론

머신러닝 모델을 구축할 때, 사용되는 데이터의 유형은 매우 다양할 수 있다. 이 중 하나의 접근법이 바로 “Mixed Data Learning”이다. 이

Retrieval-Augmented Generation(RAG) 모델은 정보 검색과 텍스트 생성을 결합한 혁신적인 AI 기술이다. 이번 포스트에서는 Python을 사용하여 간단한 RAG 모델을 구현하고, 그

현대의 인공지능(AI) 모델은 사용자 질문에 대한 정확하고 풍부한 답변을 제공하기 위해 끊임없이 발전하고 있다. 그 중 하나의 혁신적인 접근법이 바로

멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)은 다수의 에이전트가 동시에 학습하고 상호작용하는 환경에서 최적의 행동을 학습하는 강화 학습 방법을 말한다.