joamashi

형태소란 무엇일까요?형태소는 의미를 가진 가장 작은 단위로, 더 이상 쪼개면 의미가 없어지는 말의 단위입니다. 마치 레고 블록처럼, 형태소는 다양하게 결합하여 더 큰 단어를 만듭니다.예시:사과: 하나의 형태소로 이루어진 단어먹다: 하나의 형태소로 이루어진 단어사과를 먹다: '사과', '를', '먹', '다' 네 개의 형태소로 이루어진 문장형태소의 종류형태소는 의미를 가진 가장 작은 단위로, 단어를 구성하는 기본 요소입니다. 형태소는 여러 기준에 따라 다양하게 분류될 수 있습니다.1. 자립성에 따른 분류자립 형태소: 혼자서 단어를 이룰 수 있는 형태소입니다. 명사, 대명사, 수사, 관형사, 부사, 감탄사 등이 이에 속합니다. 예: 책, 너, 셋, 빨간, 매우, 아의존 형태소: 혼자서는 단어를 이룰 수 없고..

새로운 교육 시대를 열다대한민국은 세계 최초로 국가 주도의 AI 디지털 교과서 도입을 추진하고 있습니다. 이는 단순히 교과서를 디지털화하는 것을 넘어, 인공지능 기술을 활용하여 학생 개개인에게 최적화된 맞춤형 학습 경험을 제공하고자 하는 야심찬 시도입니다.AI 디지털 교과서란 무엇인가?AI 디지털 교과서는 인공지능 기술을 기반으로 학생의 학습 수준, 학습 스타일, 그리고 학습 이력을 분석하여 개별 학생에게 맞춤형 학습 콘텐츠와 학습 경로를 제공하는 지능형 교과서입니다.주요 특징:맞춤형 학습: 학생 개개인의 학습 수준과 필요에 따라 학습 내용과 난이도를 조절하여 학습 효과를 극대화합니다.실시간 피드백: 학생의 학습 과정을 실시간으로 분석하여 오답, 취약 부분 등을 파악하고, 맞춤형 피드백을 제공합니다.다양..

SAM 2는 메타(Meta)에서 개발한 이미지와 비디오 내의 모든 객체를 빠르고 정확하게 선택할 수 있도록 하는 분할 모델입니다.SAM 2의 주요 특징:이미지와 비디오 통합: SAM 2는 이미지를 단일 프레임의 비디오로 간주하여 이미지와 비디오 모두에서 동일한 모델을 사용할 수 있도록 합니다.실시간 처리: 스트리밍 메모리를 갖춘 간단한 트랜스포머 아키텍처를 통해 실시간 비디오 처리가 가능합니다.높은 정확도: 기존 모델보다 더 높은 이미지 분할 정확도를 보이며, 비디오 분할 성능 또한 뛰어납니다.사용자 상호작용: 모델-인-더-루프 데이터 엔진을 통해 사용자 상호작용을 기반으로 모델과 데이터를 개선하여 더욱 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.다양한 활용: 이미지와 비디오 편집, 객체 인식, 자율 주행 등 다양..

데이터 라벨링은 인공지능(AI) 모델이 학습할 수 있도록 데이터에 정확한 '라벨'을 붙이는 작업입니다. 마치 아기가 사물을 처음 배울 때 부모가 "이건 사과야"라고 알려주는 것과 비슷합니다.예시:이미지 라벨링: 사진 속에 있는 물체가 고양이인지, 강아지인지, 자동차인지 등을 구분하여 라벨을 붙입니다.텍스트 라벨링: 뉴스 기사의 내용이 스포츠, 경제, 정치 등 어떤 카테고리에 속하는지 분류합니다.음성 라벨링: 음성 데이터에서 특정 단어나 문장을 인식하여 라벨을 붙입니다.왜 데이터 라벨링이 중요할까요?AI 학습의 기반: AI 모델은 라벨링된 데이터를 통해 학습하며, 정확한 라벨링은 모델의 성능을 좌우합니다.자율주행 자동차: 카메라로 인식한 신호등, 보행자, 차선 등에 정확한 라벨을 붙여 안전한 주행을 가능하..