부제: 인공지능 마스터 교사의 하루
다소 과장된 스토리가 포함되어 있습니다. 참고 견디다보면 최소한 한 가지 인공지능 서비스는 알게 됩니다.
미리 죄송합니다. ^^
목차
데이터로 시작
Small Talk
생성형 인공지능의 발달로 누구나 프로그램 제작과 앱 만들기가 쉬워졌다고 합니다.
생성형 인공지능은 시작 값이 주어져야 활동하는 특징이 있습니다.
생성형 인공지능이 만들어낸 결과는 사람의 판단에 의해 가치를 정할 수 있습니다.
따라서 생성형 인공지능의 시작과 끝은 인간의 Human Touch가 필요합니다.
생성형 인공지능의 시작도 끝도 결국 데이터입니다.
인공지능 시대에 양질의 데이터가 얼마나 중요한지 점점 더 느끼게 됩니다.
Data iPot
input(입력) → processing(처리) → output(출력) → to(목적지로 이동) →iPot→iPot
1. 건강에 도움이 되는 정보
미루는 사람들의 뇌구조 (팀 어번) - 5000만 뷰 대명작 강의
이 강의는 미루는 습관에 대해 이해하고자 하는 사람들에게 도움이 됩니다. 강사는 자신의 뇌가 미루는 사람들과 다른 구조를 가지고 있다고 주장하며, 그를 입증하기 위해 MRI로 뇌를 스캔한 결과를 보여줍니다. 미루는 사람들은 항상 현재의 즉각적인 쾌락에만 관심을 가지며 중요한 일을 미루는 경향이 있습니다. 하지만 마감이 없는 상황에서는 패닉 몬스터의 개입이 필요하며, 그렇지 않으면 미루기만 하다가 평생 후회를 할 수도 있습니다. 따라서 미루지말고 지금 행동에 옮기는 것이 중요하다는 결론을 내립니다.
완벽한 영상요약 Lilys AI
2. AI의 학습 그리고 자율주행
파라미터, AI모델~ 1차함수만 알면 이해된다 (남세동 대표)
이 영상은 AI 모델과 파라미터에 대해 설명하는 내용입니다. 영상 속에서 남세동 대표님이 AI 모델을 예로 들어 설명하고, 모델링과 파라미터 조정을 통해 어떻게 함수를 찾아가는지 설명합니다. 또한, 데이터와 이미지를 숫자로 변환하는 과정에 대해서도 언급하며, 숫자로 변환된 정보를 컴퓨터가 처리한다고 설명합니다.
완벽한 영상요약 Lilys AI
AI가 학습을 한다는 의미는? 자율주행은 어떻게 가능한가?
Tesla가 FSD v12를 정식으로 출시하고 중국에서 자율주행을 지원하는 등 본격적으로 자율주행 사업화를 개시하고 있는 모습인데요. 아직 자율주행 등급으로는 부족하다는 평을 받음에도, 만약 자율주행이 대중화된다면 테슬라가 이를 가능하게 할 거란 시각이 많습니다. AI가 자율주행을 어떻게 가능하게 하는지 가장 기본적인 부분인 Neural Network의 원리에 대해서 다루어 보고 전세계 테슬라 차량으로부터 수집된 주행 데이터를 지금도 늘려가며 학습하고 있는 테슬라의 FSD의 향후 모습도 생각해보시죠.
많은 AI 연구자들이 테슬라 FSD가 성공할 거라고 보는 가장 기본적이고 기술적인 이유
이 영상은 테슬라 자율주행(FSD)의 성공 가능성에 대한 AI 연구자들의 기술적인 이유를 설명하고 있습니다. 트레이닝 데이터, 검증 데이터, 테스트 데이터를 활용하여 AI 모델을 구성하는 것이 핵심입니다. 또한, 센서의 한계와 환경 요인에 따른 동작의 어려움, 안정성과 보안 측면도 고려되어야 합니다. 테슬라는 다양한 시뮬레이션을 통해 데이터를 수집하고 모델을 업그레이드하는 과정을 거치며, 안정적이고 세이프한 자율주행을 실현하기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다.
완벽한 영상요약 Lilys AI
3. LLM, ChatGPT, 생성형 인공지능, 그리고 API
오전(아이디어)
AI 번역, 생성형 AI
로고 디자인
분석 결과 시각화, 뉴스 분석
웹툰 형태의 디자인
오후(결과물 생성)
[무료] 구글 슬라이드 제작
[무료→유료] 프리젠테이션 자료 제작
[무료→유료] 웹사이트를 통한 홍보 자료 제작
[유료] 영상물 제작 시연(ChatGPT + Capcut)
퇴근 후(자료 수집&생기부 작성)
자료 수집
생기부 작성
데이터로 끝맺음
인공지능, 두려움(Fear)보다는 경탄(Awe)으로 대하자.
LLM(거대 언어 모델)으로 과거를 조명하고, 현재를 이해하며, 미래의 일부를 훔쳐본다면
LLM은 동반자가 될 것이다.
- 중앙일보 2023.11.02.(목) / 이문태의 마켓나우
항상 기본은 중요합니다. 인공지능 시대의 기본은 ‘아름답다’
인간에게서 인간적인 매력이 나타날 때, 인공지능과의 진정한 협업이 가능하다.
빅데이터도 결국 데이터의 합입니다. 데이터가 중요합니다. 양질의 데이터가 필요합니다. 분리수거 해야합니다.
좋은 데이터를 구분해서 잘 정리하고, 잘 꺼내서 인간에게 이로운 방향으로 시각화하여 알기 쉽게 그리고 전달하기 쉽게 활용할 수 있다면?
세상을 좀 더 아름답게 만들 수 있을 것 같습니다.
데이터를 잘 만들고, 잘 넣어서, 잘 꺼낸 후, 다른 사람들과 잘 나누자!
심층 연구 자료
Gemini로 웹앱 제작
Google Gemini basics and how to use it to create web apps - 챗GPT+구글 제미나이(Gemini) 콜라보로 웹앱 제작 방법
이 영상에서는 구글의 새로운 서비스인 Google Gemini을 사용하여 웹앱을 만드는 방법에 대해 알려줍니다. Gemini은 구글의 AI 기술을 활용하여 무료로 웹앱을 개발할 수 있는 서비스입니다. 영상에서는 자유형식의 프롬프트, 구조화된 프롬프트, 챗 프롬프트 세 가지 방식을 사용하여 Gemini을 활용하는 방법을 설명합니다. 또한, 코드를 기획에 저장하고 공유하며, 실제 웹앱을 만들기 위한 서버 코드와 클라이언트 코드를 사용하는 방법도 다룹니다. 최종적으로는 Gemini을 통해 개발한 웹앱을 배포하고 사용할 수 있는 방법도 소개합니다.
완벽한 영상요약 Lilys AI
Google Copilot for Free
How to use Google CoPilot for free - 구글 코파일럿 무료로 제대로 사용하는 방법
구글 CoPilot를 무료로 활용하는 방법에 대해 알려주는 영상입니다. 구글 시트에서 확장 프로그램을 설치하여 GPT 기능을 사용할 수 있습니다. API 키를 입력할 필요 없이 바로 함수를 사용할 수 있으며, 추가 기능도 제공됩니다. 함수 사용 방법은 기존의 GPT 시트와 동일하며, 여러 가지 함수를 통해 여행 추천, 목차 작성, 번역, 그림 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 성능은 기존의 확장 프로그램보다는 떨어지지만, 무료로 사용할 수 있는 점에서 유용한 옵션입니다. 또한, 구글 문서나 구글 슬라이드에서도 사용할 수 있으며, AI를 활용한 문서 작성과 슬라이드 생성도 가능합니다. GPT 워크스페이스를 통해 빠르고 효율적으로 업무를 수행할 수 있으며, 구글 시트를 통해 데이터를 관리하고 공유할 수 있습니다. 이를 활용하여 AI 클래스 웹사이트를 만들어 다른 사람들과 자료를 공유하고 영감을 얻을 수 있습니다.
완벽한 영상요약 Lilys AI
구글 시트에서 이미지 생성하고 분석하기
How to use images from Google Sheets - 구글시트에서 이미지 생성하고 분석하는 방법
구글 시트에서 이미지를 생성하고 분석하는 방법에 대해 설명하는 영상입니다. 구글 시트 내에서 GPT 함수와 비전 함수를 사용하여 이미지를 분석하고 이미지에 대한 설명을 받을 수 있습니다. 또한, 특정 키워드를 입력하면 해당 이미지를 생성하여 시트에 표시할 수도 있습니다. 영상은 구체적인 사용 방법과 API 키 등록 등을 안내합니다.
완벽한 영상요약 Lilys AI
function DALLE(prompt, dimension) {
const apiKey = SpreadsheetApp
.getActiveSpreadsheet()
.getSheetByName("Config")
.getRange("A2")
.getValue()
const url = 'https://api.openai.com/v1/images/generations';
const options = {
'method' : 'post',
'contentType': 'application/json',
'payload' : JSON.stringify({
"prompt": prompt || 'test',
"n": 1,
"size": `${dimension || 256}x${dimension || 256}`
}),
'headers': {
'Authorization': "Bearer " + apiKey
}
};
const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
const res = JSON.parse(response.getContentText());
const image = res.data[0]
return image.url;
const images = res.data.map(x => {
// return x.url;
let image = SpreadsheetApp
.newCellImage()
.setSourceUrl(x.url)
.build();
return image;
});
return [images]
}
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