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2022년 11월 30일, ChatGPT의 출시와 함께 인공지능 분야에 새로운 장이 열렸습니다. 이후 1년 4개월이 지난 지금, 우리는 기술 발전의 전쟁터에 서 있습니다. 인공지능은 단순한 기술 발명을 넘어서, 지난 수백 년 간 인류가 이루어낸 주요 기술 혁신만큼이나 중요한 위치를 차지하게 되었습니다. 최근 일론 머스크 테슬라 CEO는 한 인터뷰에서 "내년 말까지 인간보다 더 똑똑한 AI가 등장할 것이며, 5년 내로는 AI의 능력이 인류를 능가할 것"이라고 전망했습니다.이러한 배경 속에서, 빅테크 기업과 AI 스타트업들 사이의 경쟁은 더욱 치열해지고 있습니다. 특히, OpenAI, ANTHROPIC, Mistral AI, Google, Meta, 그리고 xAI까지 포함한 빅6 인공지능 기업들은 각자의 방..

3월 4일, Anthropic사는 GPT-4의 성능에 도달한 Claude 3 모델 패밀리를 출시했습니다. Anthropic사는 Google과 Amazon의 투자를 받는 회사입니다. 현재 ChatGPT, Gemini, Mistral, Llama에 이어 매우 기대되는 모델입니다. Claude 3 model family Claude 3 model은Claude 3 Haiku, Claude 3 Sonnet, Claude 3 Opus라는 세 가지 모델로 구성되어 있습니다. 이 모델들은 각각 특정한 요구 사항과 응용 프로그램에 맞춰 설계되었습니다. Claude 3 Opus: 복잡한 문제를 해결하는 데 있어 가장 진보된 AI 지능을 제공합니다. Claude 3 Sonnet: 속도와 지능 사이의 균형을 유지하면서 엔터프..

세상은 끊임없이 변화하고 있으며, 그 중심에는 기술의 발전이 있습니다. 특히 인공 지능 분야에서의 혁신은 우리의 일상을 크게 바꾸고 있습니다. 그중에서도 대화형 AI, 챗봇의 발전은 눈에 띄게 진화하고 있습니다. 특히, OpenAI의 ChatGPT는 그 선봉에 서 있습니다. OpenAI는 현지시간으로 25일 새로운 음성과 이미지 기능을 ChatGPT에 출시할 것이라고 발표했습니다. ChatGPT can now see, hear, and speak We are beginning to roll out new voice and image capabilities in ChatGPT. They offer a new, more intuitive type of interface by allowing you to ha..

최근 이미지 AI 생성 서비스의 빠른 성장을 목격하고 있습니다. 놀랍게도 이런 폭발적인 발전이 시작된 지 아직 1년도 채 되지 않았다는 것입니다. 이는 단순히 놀라운 일이 아니라, 무수한 창의적 가능성을 제시하는 혁신이라 말할 수 있습니다. 이 글에서는 가장 유용하고 흥미로운 AI 이미지 생성 툴을 추천하려 합니다. Midjourney Midjourney An independent research lab exploring new mediums of thought and expanding the imaginative powers of the human species. www.midjourney.com Midjourney 사용기 (사용법) 2022년 8월 게임기획자인 제이슨 앨런은 midjourney를 통해..

Microsoft의 연례 개발자 컨퍼런스인 'Build 2023'이 5월 23일부터 25일까지 미국 워싱턴주 시애틀에서 성공적으로 열렸습니다. 이번 회의는 온라인과 오프라인 하이브리드 방식으로 진행되었으며, 특히 올해는 Microsoft가 주목받는 생성 AI 분야에 대한 주요 발표로 관심이 집중되었습니다. Microsoft는 자사를 '개발자에게 힘이 되는 플랫폼 회사'로 정의하며, 이번 컨퍼런스를 통해 개발자들이 생성 AI 분야에서 어떻게 성공적으로 참여하고, 어떻게 이 분야를 활용할 수 있도록 지원할 계획인지를 선보였습니다. 행사는 사티아 나델라 Microsoft CEO, 케빈 스콧 CTO, 스콧 구스리 클라우드+AI 총괄부사장, 그리고 그렉 브록맨 OpenAI 사장 등의 기조연설로 시작하였는데 사티아..

이미지 내에서 사물을 인식하는 방법에는 다양한 유형이 존재합니다. 그중 Object Detection에 대해 정리를 하려고 합니다. 먼저 내용은 개인적인 경험을 바탕으로 한 매우 주관적인 내용이라는 점을 미리 말씀드립니다. 저는 사실 Object Detection을 처음 접한 것은 2018년이라고 해야 할 것 같습니다. 이미지에서 내가 원하는 영역만 찾으면 좋겠다는 생각은 했지만, Public Dataset이 아닌 내가 원하는 Object를 기준으로 Dataset을 만들고 학습시키는 과정이 처음에는 쉽지 않았습니다. 처음에 R-CNN을 이용하여 개발해보고 "이 결과가 잘 나온 것인가?"라는 의문도 들었던 때도 있었고, YOLO를 개발하기 위해 Darknet Framwork를 설치하고 환경설정을 하면서 꽤..