ChatGPT는 매우 빠르게 개발자들의 필수 도구가 되었습니다. 우리 모두는 이 도구가 루프 생성이나 if 조건 등을 사용하는 작은 알고리즘 등 코딩의 사소한 작업을 잘 처리한다는 것을 알고 있습니다. 또한 최근 또는 새로운 주요 변경 사항이 있는 라이브러리에 대한 코드를 생성하거나 적절하게 설명되지 않은 복잡한 대규모 작업의 경우 약점이 있다는 것을 알
소개 인공지능의 세계는 변혁의 시대를 맞이하고 있으며, 이 혁명의 중심에는 생성형 AI(Generative AI)가 있습니다. 이 고급 모델은 콘텐츠를 제작하고 복잡한 문제를 해결할 수 있는 힘을 가지고 있으며, 우리가 기술과 상호작용하는 방식과 그 가능성을 재정의하고 있습니다. 이 글에서는 생성형 AI의 현실감과 창의성 향상부터 윤리적, 환경적 영향에
기술이 디지털 세계와 상호 작용하는 방식을 지속적으로 변화시키는 시대에 챗봇과 가상 비서는 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 위한 강력한 도구로 등장했습니다. 이 분야의 최신 혁신 중에는 OpenAI가 개발한 최첨단 AI 모델인 ChatGPT가 있습니다. 이 글에서는 ChatGPT의 매혹적인 세계와 그 기능, 대화형 AI의 미래에 미치는 영향을 살펴봅니다. 챗
ChatGPT는 다양한 질문에 답하고 사람들과 대화할 수 있도록 설계된 AI 기반 언어 모델입니다. AI 언어 모델로서 ChatGPT는 돈을 벌거나 금융 거래에 참여할 수 있는 능력이 없습니다. 하지만 ChatGPT를 사용하여 잠재적으로 수익을 창출할 수 있는 방법이 있습니다. 다음은 몇 가지 아이디어입니다. 사업 아이디어 조사 창업을 고려하고 있다면 C
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이전 블로그를 이어서 진행해본다. Evaluation model.train() 모드로 변한 것 처럼 평가할 때는 model.eval() 으로 설정한다. 1234567891011# Test mode# batch norm이나 dropout 등을 train mode 변환model.eval()# OutNet( (conv1): Conv2d(1, 20, kerne
Optimization & Training https://github.com/pytorch/examples/tree/master/mnist Load Packages 1234567import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optimfrom
PyTorch Layer 이해하기 Load Packages 123456import torchfrom torchvision import datasets, transformsimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline 예제 불러오기 1234567891011train_loader