본문 바로가기
  • CobsLab upgrades your company value by AI technology

전체 글112

전주 문화 산업 진흥센터 - 인공지능 기초 강의 후기 안녕하세요! 인공지능 교육&개발&컨설팅 전문 기업 콥스랩 입니다. 이번에 콥스랩 류태선 대표님께서 맡으신 과정은 인공지능 입문 과정 후기들에 대해 공유드립니다! 많은 분들이 인공지능을 공부하시다가 중도 포기하시는 사례가 많이 발생합니다. 대부분의 원인은 결국 기초 이론 부족입니다 하지만 콥스랩과 함께라면! 다릅니다 기초 수학부터 인공지능을 위한 필수 라이브러리 연습도 전문가 수준으로 탄탄하게 강의를 진행합니다 또한 수강생들의 중도 포기 방지를 위한 수업 후 관리, 동기 부여까지! 콥스랩과 함께라면 수강생도 100% 만족, 한번 강의를 진행한 모든 정부, 기업 기관은 항상 재 교육 의사를 밝히십니다. 인공지능 기초 교육부터 최신 논문 구현, 제품 서비스 화까지 콥스랩과 함께라면 모두가 만족하는 교육을 진행.. 2023. 1. 17.
BigDatasetGAN: Synthesizing ImageNet with Pixel-wise Annotations 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘BigDatasetGAN: Synthesizing ImageNet with Pixel-wise Annotations’입니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임' 중 ‘BigDatasetGAN: Synthesizing ImageNet with Pixel-wise Annotations’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/VgYlBHXKAs0) 일단 Synthetic 데이터가 무엇인지 간단하게 보겠습니다. 위 사진은 Gartner라는 곳에서 가져온 사진입니다. 올해 2022년 주목할 기술로 Generative AI가 언급되었습니다. Generative AI.. 2023. 1. 13.
GTRANS-Grouping and Fusing Transformer Layers for Neural Machine Translation 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘GTRANS-Grouping and Fusing Transformer Layers for Neural Machine Translation'입니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임' 중 ‘GTRANS-Grouping and Fusing Transformer Layers for Neural Machine Translation’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/DgqnbETZNZw) 논문요약부터 간단하게 보여 드리겠습니다. 논문은 트랜스포머 모델의 Multi level layer의 어떤 정보들을 활용해서 fusion 방식을 통해서 그 정보를 잘 취합해서.. 2023. 1. 13.
Numpy 기초 (3) - 배열 차원, 배열 shape, dtype 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해드릴 주제는 Numpy입니다. 저번시간에는 배열 인덱싱 및 슬라이싱, 다양한 함수들에 대해서 알아보았습니다. 이번 시간에는 배열 차원, 배열 shape, dtype에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 목차 배열 차원 배열 shape dtype 넘파이(NumPy)의 주요 대상은 다차원 배열입니다. 즉 넘파이의 각 요소들은 같은 데이터 타입을 가지고 있으며, 여러 차원의 배열 형태로 데이터를 가지고 있습니다. 배열의 차원 넘파이의 각 차원은 axes(축)으로 불립니다. np.array([1,2,3,4,5]) >>> array([1, 2, 3, 4, 5]) 위 배열은 1차원 배열이며 1차원 배열의 길이는 5입니다. np.array([[1,2,3,4,5],[6,.. 2023. 1. 13.
An Image is Worth 16x16 Words:Transformers for Image Recognition at Scale 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘An Image is Worth 16x16 Words:Transformers for Image Recognition at Scale’입니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임' 중 ‘An Image is Worth 16x16 Words:Transformers for Image Recognition at Scale’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/NjJXGRDzsYk) Paper with Cdoe에 리더보드를 보면 최근 detection task에서 Transformer 기반의 모델들이 SOTA를 달성하고 있는 것을 알 수 있습니다. 이러한 수많은 .. 2023. 1. 9.
Numpy 기초 (2) - 배열 인덱싱 및 슬라이싱, 다양한 함수들 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해드릴 주제는 Numpy입니다. 저번시간에는 배열 데이터를 다룰 수 있는 파이썬 라이브러리인 넘파이(Numpy)의 개념과 기본 배열 생성에 대해 알아보았습니다. 이번 시간에는 배열 인덱싱 및 슬라이싱, 다양한 함수들에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 목차 배열 인덱싱 및 슬라이싱 다양한 함수 배열 인덱싱 기본적인 인덱싱은 Python 리스트와 매우 유사합니다. 인덱싱은 0부터 시작합니다. data라는 array가 있을 때, data [1]와 같이 특정한 인덱스를 명시할 수도 있고, data [0:2]과 같이 범위 형태의 인덱스를 명시할 수도 있습니다. data [:]의 경우, 해당 array의 전체 성분을 모두 선택한 결과에 해당합니다. data = np.. 2023. 1. 4.

티스토리툴바