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목차신경망과 딥러닝 개요신경망의 기본 개념인공 신경망(Artificial Neural Networks)란?신경망의 구성 요소: 뉴런과 계층신경망의 작동 원리신경망의 구조입력층(Input Layer)은닉층(Hidden Layer)출력층(Output Layer)활성화 함수(Activation Function)딥러닝의 기본 구조심층 신경망(Deep Neural Networks) 개념딥러닝 모델의 학습: 역전파 알고리즘딥러닝의 주요 아키텍처합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)순환 신경망(Recurrent Neural Networks, RNN)트랜스포머(Transformers)신경망과 딥러닝의 실제 응용이미지 인식자연어 처리자율주행차신경망과 딥러닝의 한계와 도전 과제학습 ..

목차 1. 자바 18의 개요 2. 새로운 기능과 개선 사항 요약 3. Simple Web Server    - Simple Web Server의 개념과 사용 방법    - 코드 예제 4. UTF-8 as Default Charset    - UTF-8 기본 문자 집합의 적용    - 코드 예제 5. Pattern Matching for switch (미리보기 기능)    - Pattern Matching for switch의 개선 사항    - 코드 예제 6. Vector API (3번째 Incubator)    - Vector API의 개선 사항과 사용 방법    - 코드 예제 7. Foreign Function & Memory API (2번째 Incubator)    - FFM API의 추가 개선 사..

목차서론: GPT란 무엇인가?GPT의 정의GPT가 AI에서 혁신적인 이유이 글의 목적과 구성GPT 기술과 그 진화GPT 모델의 간략한 역사GPT-3와 GPT-4의 차이점현대 AI 응용에서 GPT의 역할커스텀 GPT란 무엇인가? 개념 탐구커스텀 GPT의 정의와 특징특정 용도에 맞춘 ChatGPT 개인화커스텀 GPT의 주요 이점GPT 스토어: 커스텀 ChatGPT를 위한 마켓플레이스GPT 스토어란 무엇인가?스토어에 있는 GPT 애플리케이션의 유형나에게 맞는 GPT 선택하는 방법커스텀 GPT 만들기 및 배포 방법커스텀 GPT를 만드는 단계별 가이드개인화 옵션: 기술, 맥락, 성격GPT를 스토어에 배포하기커스텀 GPT 수익화: 성공을 위한 전략GPT로 수익을 창출하는 방법커스텀 GPT 수익화를 위한 모범 사례G..

목차 1. XML이란 무엇인가?    - XML의 개념과 역할    - XML의 활용 사례 2. SimpleXML 사용법    - SimpleXML로 XML 파싱하기    - SimpleXML로 XML 생성하기 3. DOMDocument를 사용한 XML 파싱 및 생성    - DOMDocument로 XML 파싱하기    - DOMDocument로 XML 생성하기 4. 코드 예제 5. 결론 및 추가 학습 자료1. XML이란 무엇인가? XML의 개념과 역할 XML(Extensible Markup Language)은 데이터의 구조화와 저장, 전송을 위해 널리 사용되는 마크업 언어입니다. XML은 데이터의 계층적 구조를 표현하는 데 적합하며, 다양한 시스템 간 데이터 교환에 주로 사용됩니다. XML은 HTML과..

목차머신러닝 알고리즘 개요회귀 알고리즘회귀 분석의 개념선형 회귀(Linear Regression)다중 회귀(Multiple Regression)로지스틱 회귀(Logistic Regression)회귀 알고리즘의 응용 사례분류 알고리즘분류 분석의 개념결정 트리(Decision Tree)서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN)분류 알고리즘의 응용 사례클러스터링 알고리즘클러스터링의 개념K-평균(K-Means)계층적 클러스터링(Hierarchical Clustering)DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)클러스터링 알고리즘의 응용 사례주요 머..

목차 1. 자바 17의 개요 2. 새로운 기능과 개선 사항 요약 3. Pattern Matching for switch (미리보기 기능)    - Pattern Matching for switch의 개념과 사용 방법    - 코드 예제 4. Sealed Classes의 정식 도입    - Sealed Classes의 개념과 사용 방법    - 코드 예제 5. Enhanced Pseudo-Random Number Generators (PRNGs)    - 향상된 난수 생성기의 개념과 사용 방법    - 코드 예제 6. Foreign Function & Memory API (Incubator)    - FFM API의 개선 사항과 사용 방법    - 코드 예제 7. Deprecation of the Appl..

"Generative Inbetweening: Keyframe Interpolation을 위한 이미지-비디오 모델의 적응"이라는 논문은 두 개의 키프레임 사이의 일관된 움직임을 생성하여 비디오 시퀀스를 생성하는 방법을 제안하고 있습니다.1. 연구 배경Keyframe interpolation은 비디오 생성에서 중요한 작업으로, 두 개의 키프레임 사이에서 중간 프레임을 합성하여 일관된 움직임을 시뮬레이션하는 것을 목표로 합니다. 기존의 optical flow 추정에 기반한 전통적인 방법은 프레임 간 간격이 크거나 큰 움직임이 있을 때 실패하는 경우가 많습니다. 최근 확산 모델(diffusion models)이 고품질 비디오 생성에 두각을 나타내고 있지만, 기존 모델은 키프레임 보간 작업을 효율적으로 처리하지..

목차 1. 데이터 직렬화란 무엇인가?    - 직렬화의 개념    - 직렬화의 활용 사례 2. PHP에서 'serialize'와 'unserialize' 사용하기    - serialize 사용법    - unserialize 사용법 3. JSON과의 비교    - JSON의 장단점    - serialize와 JSON의 차이점 4. 코드 예제 5. 결론 및 추가 학습 자료1. 데이터 직렬화란 무엇인가? 직렬화의 개념 직렬화(Serialization)는 데이터 구조나 객체 상태를 연속적인 바이트 스트림으로 변환하는 과정입니다. 이렇게 변환된 데이터를 파일, 데이터베이스, 또는 네트워크를 통해 저장하거나 전송할 수 있으며, 나중에 이 데이터를 역직렬화(Deserialization)하여 원래의 데이터 구조나..

목차 1. 머신러닝과 딥러닝의 개요 2. 머신러닝의 기본 개념    - 머신러닝이란?    - 머신러닝의 주요 유형 3. 딥러닝의 기본 개념    - 딥러닝이란?    - 신경망의 기본 구조 4. 머신러닝과 딥러닝의 차이점    - 학습 방법의 차이    - 데이터 처리 능력의 차이    - 응용 분야의 차이 5. 머신러닝과 딥러닝의 실제 응용 사례    - 머신러닝의 활용 사례    - 딥러닝의 활용 사례 6. 머신러닝과 딥러닝의 한계와 도전 과제    - 머신러닝의 한계    - 딥러닝의 한계    - 미래의 도전 과제 7. 결론 및 추가 학습 자료1. 머신러닝과 딥러닝의 개요 AI(인공지능)라는 용어는 매우 광범위한 기술을 아우르며, 그 중에서도 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(D..

목차 1. 자바 16의 개요 2. 새로운 기능과 개선 사항 요약 3. Records (레코드)    - Records의 개념과 사용 방법    - 코드 예제 4. Pattern Matching for instanceof    - Pattern Matching의 개념과 사용 방법    - 코드 예제 5. Sealed Classes (봉인된 클래스)    - Sealed Classes의 개념과 사용 방법    - 코드 예제 6. Stream API 개선    - Stream.toList() 메서드    - 코드 예제 7. Foreign Function & Memory API (Incubator)    - FFM API의 개념과 사용 방법    - 코드 예제 8. Vector API (Incubator)   ..