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GPTs 활용법 - 커스터마이징 챗봇

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..

PHP에서 XML 데이터 처리하기

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..

PHP 2024.09.14

주요 머신러닝 알고리즘 (예: 회귀, 분류, 클러스터링)

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..

AI와 머신러닝 2024.09.13

자바 17의 기능

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..

자바 2024.09.13

Generative Inbetweening: Adapting Image-to-Video Models for Keyframe Interpolation

"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..

AI와 머신러닝 2024.09.13

PHP에서 데이터 직렬화 및 역직렬화하기

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..

PHP 2024.09.13

머신러닝과 딥러닝의 차이점

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..

AI와 머신러닝 2024.09.12

자바 16의 기능

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)   ..

자바 2024.09.12

PHP에서 정규 표현식 사용하기

목차 1. 정규 표현식이란 무엇인가?    - 정규 표현식의 개념    - 정규 표현식의 활용 사례 2. PHP에서 정규 표현식 사용하기    - preg_match 사용법    - preg_match_all 사용법 3. preg_replace를 사용한 문자열 치환    - 기본 치환 예제    - 고급 치환 패턴 4. 코드 예제 5. 결론 및 추가 학습 자료1. 정규 표현식이란 무엇인가? 정규 표현식의 개념 정규 표현식(Regular Expression)은 문자열에서 특정 패턴을 찾고, 추출하거나, 치환하는 데 사용되는 강력한 도구입니다. 정규 표현식은 복잡한 문자열 검색 및 조작을 효율적으로 수행할 수 있게 해주며, 다양한 프로그래밍 언어에서 지원됩니다. PHP에서는 'preg_' 계열의 함수를 통해..

PHP 2024.09.12

AI의 기본 개념과 역사

목차 1. AI의 개요 2. AI의 기본 개념    - AI란 무엇인가?    - AI의 주요 분류 3. AI의 역사    - 초기 AI의 탄생과 발전    - 20세기 중반의 AI 연구    - 21세기의 AI 혁명 4. AI의 주요 기술과 응용    - 머신러닝과 딥러닝    - 자연어 처리(NLP)    - 컴퓨터 비전과 이미지 인식 5. AI의 윤리적 문제와 사회적 영향    - AI의 윤리적 고려사항    - AI가 미치는 사회적 영향 6. AI의 미래 전망    - AI의 발전 방향    - AI와 인간의 공존 7. 결론 및 추가 학습 자료1. AI의 개요 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 현대 기술 혁신의 중심에 있는 개념으로, 인간의 지능을 모방하여 학습, 추론..

AI와 머신러닝 2024.09.11
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