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양자컴퓨터 완벽 가이드: 원리, 알고리즘, 도구, 학습 로드맵Description양자컴퓨터의 핵심 개념(큐비트, 중첩, 얽힘)부터 대표 알고리즘(Shor, Grover, VQE), 하드웨어와 오류 보정, 개발 도구(Qiskit 등), 실무 적용, 학습 로드맵까지 한 번에 정리합니다.들어가며양자컴퓨터는 양자역학의 원리를 활용해 특정 문제에서 고전 컴퓨터보다 압도적으로 빠른 계산을 목표로 합니다. 이 글은 “양자컴퓨터”의 기본 개념과 게이트/회로, 대표 알고리즘, 하드웨어 로드맵과 한계, 개발 도구, 그리고 실무 적용 사례 및 학습 로드맵을 체계적으로 정리합니다. 입문자의 관점에서 최대한 간결하게 설명하되, 실제로 직접 실습해볼 수 있도록 예시 코드도 포함했습니다.양자컴퓨터란 무엇인가양자컴퓨터는 정보의 최소..

GAN(Generative Adversarial Network) 쉽게 이해하기설명 (Meta Description)GAN(생성적 적대 신경망)은 인공지능이 스스로 데이터를 학습해 새로운 이미지를 만들어내는 기술이다. 이 글에서는 GAN의 개념, 원리, 그리고 활용 사례를 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명한다.GAN 개요GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)은 2014년 Ian Goodfellow가 제안한 딥러닝 모델로, 새로운 데이터를 생성하는 데 특화된 인공지능 모델이다. GAN은 실제와 구분하기 어려운 이미지, 오디오, 텍스트 등을 생성할 수 있어 주목받고 있다.GAN의 핵심 아이디어는 두 개의 모델이 서로 경쟁하며 발전하는 구조이다.Generator..

Ubuntu에서 nvidia-smi 설치 및 CUDA 테스트 가이드설명: Ubuntu에서 NVIDIA 드라이버 설치로 nvidia-smi를 사용 가능하게 만들고, CUDA Toolkit 설치 후 nvcc와 간단한 커널 및 deviceQuery로 테스트하는 방법을 단계별로 정리합니다. Jammy(22.04), Noble(24.04) 기준으로 동작하며, 20.04도 유사합니다.개요 (Introduction)이 글은 “ubuntu에서 nvidia-smi 설치 및 cuda 테스트” 방법을 처음부터 끝까지 안내합니다. 기본 흐름은 다음과 같습니다.GPU 인식 확인 → 2) 권장 NVIDIA 드라이버 설치(nvidia-smi 포함) → 3) CUDA Toolkit 설치 → 4) 환경변수 설정(필요 시) → 5) 샘..

Nano Banana 완전정복: 구글 제미니(Gemini) 2.5 Flash Image가 바꿀 AI 이미지 편집의 현재와 미래설명Nano Banana는 구글 딥마인드의 차세대 이미지 생성·편집 모델인 Gemini 2.5 Flash Image의 코드네임입니다. 본 글은 Nano Banana의 핵심 기능, 최신 뉴스, 요금·접근 방법, 실전 활용법과 API 예제까지 한 번에 정리합니다. ([Google Developers Blog][1])개요 (Introduction)최근 며칠 사이 기술 트위터와 개발자 커뮤니티를 달군 키워드는 단연 nano banana입니다. 구글은 2025년 8월 26일 Gemini 2.5 Flash Image(코드네임 Nano Banana)를 공개했고, 곧바로 Gemini 앱과 개발자..

AI 프로젝트 기획과 응용 사례 정리1. 들어가며앞선 19차시에 걸쳐 우리는 AI 기초부터 트랜스포머, 멀티모달 모델까지 학습했습니다.이제 마지막 강의에서는 실제 AI 프로젝트를 어떻게 기획하고 적용할 것인지에 대해 정리하겠습니다.2. AI 프로젝트 기획 단계AI 프로젝트는 단순히 모델을 학습하는 것에 그치지 않습니다.비즈니스 문제 정의 → 데이터 확보 → 모델 설계 및 학습 → 배포/운영으로 이어지는 전체 사이클을 고려해야 합니다.단계별 요약문제 정의 (Business Understanding)어떤 문제를 해결할 것인가?예: 고객 문의 자동 응답, 재고 수요 예측, 번역 서비스데이터 확보 및 정제 (Data Collection & Cleaning)모델의 성능은 데이터 품질에 크게 의존텍스트, 이미지, ..

멀티모달 AI(텍스트+이미지) 기초1. 들어가며지금까지는 텍스트 데이터를 중심으로 한 AI를 학습했습니다.이번 강의에서는 멀티모달(Multimodal) AI를 소개합니다.멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 여러 종류의 데이터를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 인공지능을 말합니다.예를 들어, 사람이 그림을 보며 설명을 하거나, 글을 읽고 그림을 떠올릴 수 있는 것처럼, AI도 서로 다른 형태의 데이터를 연결해 이해할 수 있습니다.2. 멀티모달 AI란 무엇인가?모달리티(Modality): 데이터의 형태 (텍스트, 이미지, 음성 등)멀티모달: 여러 모달리티를 동시에 학습·처리하는 것대표적인 예시이미지 + 텍스트 → 이미지 설명 생성 (Image Captioning)텍스트 + 이미지 → 텍스트 기반 이미..

트랜스포머 응용 – 텍스트 요약과 번역1. 들어가며앞서 우리는 BERT, GPT 등 트랜스포머 기반 모델의 구조를 살펴봤습니다.이번 강의에서는 트랜스포머의 대표적인 실제 응용인 **텍스트 요약(Summarization)**과 **번역(Translation)**을 다룹니다.트랜스포머는 단순히 언어 이해나 생성만이 아니라, 긴 문장을 간결하게 요약하거나 한 언어를 다른 언어로 번역하는 데 뛰어난 성능을 발휘합니다.2. 텍스트 요약(Text Summarization)텍스트 요약에는 크게 두 가지 방식이 있습니다.추출적 요약(Extractive Summarization)원문에서 중요한 문장을 골라내는 방식예: 뉴스 기사에서 핵심 문장만 뽑기생성적 요약(Abstractive Summarization)원문의 의미를..

1. 들어가며앞 강의에서 BERT를 다뤘습니다. BERT가 문맥 이해(인코더 기반)에 강하다면, **GPT(Generative Pretrained Transformer)**는 **텍스트 생성(디코더 기반)**에 특화된 모델입니다.GPT는 2018년 OpenAI에서 처음 제안된 이후, 현재의 ChatGPT, GPT-4까지 이어지는 계열의 시작점입니다.GPT의 강점은 자연스러운 문장 생성과 다양한 작업에 대한 범용성입니다.2. GPT의 핵심 아이디어사전학습(Pretraining)대규모 텍스트 데이터로 다음 단어 예측 학습 (Language Modeling)예:"오늘은 날씨가" → 모델은 "맑다", "좋다" 등 확률적으로 다음 단어 예측파인튜닝(Fine-tuning)특정 작업(요약, 번역, QA 등)에 맞춰 ..

BERT 구조와 사전학습(Pretraining) 이해하기1. 들어가며이제부터는 트랜스포머 기반의 대표 모델을 본격적으로 다룹니다.그 첫 번째가 바로 **BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)**입니다.BERT는 2018년 구글에서 발표한 모델로, 기존 자연어 처리 모델들의 성능을 크게 뛰어넘으며 다양한 벤치마크에서 새로운 기준을 세웠습니다.2. BERT의 핵심 아이디어양방향성(Bidirectional)기존의 언어 모델은 왼쪽 → 오른쪽, 혹은 오른쪽 → 왼쪽으로만 문맥을 이해했습니다.BERT는 양방향으로 동시에 문맥을 파악합니다.사전학습(Pretraining)대규모 말뭉치(Corpus)에서 먼저 언어 구조를 학습이후 특정 작업(분류,..

트랜스포머(Transformer) 구조 이해하기1. 들어가며앞 강의에서 어텐션 메커니즘을 배웠습니다.트랜스포머(Transformer)는 이 어텐션 개념을 기반으로 만들어진 모델로, 현재의 GPT, BERT, LLaMA와 같은 최신 언어 모델의 뼈대가 됩니다.트랜스포머는 RNN이나 LSTM처럼 순차적으로 데이터를 처리하지 않고, 병렬적으로 문장을 한 번에 학습할 수 있어 속도와 성능 면에서 혁신을 가져왔습니다.2. 트랜스포머의 기본 아이디어트랜스포머는 크게 두 가지 블록으로 구성됩니다.인코더(Encoder) – 입력 문장의 의미를 추출디코더(Decoder) – 의미를 바탕으로 출력 문장을 생성하지만 번역과 같은 작업이 아니고 분류, 문서 임베딩 같은 경우에는 인코더만 사용하기도 합니다.3. 트랜스포머의 핵..