인공지능의 작동방식, 초거대 AI는 어떻게 미래를 바꿀까?

[@JHBach]

지금껏 본 딥러닝 설명 중에 가장 직관적이면서도 정확한 영상입니다. 좋은 콘텐츠 제공해주셔서 감사합니다!

[@eingo]

항상 기다리고 있었습니다. 다시 돌아와서 감사합니다. :)

[@zns81sj816hs]

영상 재미있게 잘 보았습니다. 다만, 영상에서 잘못된 부분들이 몇 가지 있어서 짚고 넘어가고자 합니다. 이 영상으로 AI를 공부하시려는 분들도 있을 수 있으니까요! 9:30 이 부분에서 classification할 때 사용되는 feature들을 matrix 형태(global feature map)로 표현하셨는데, 일반적인 CNN에서는 vector형태(local feature map)의 feature를 사용합니다. 그리고 영상에서 나온 것처럼 모든 feature를 전부 사용하는 게 아니라, flatten된 feature vector를 linear layer에 넣어서 class 개수에 맞게 dimension을 줄여준 뒤, softmax로 각 class에 대한 확률값을 계산하는 형태로 predict하게 됩니다. 10:59 그리고 이 부분은 RNN에 대해 설명하신 것 같은데, 최근 연구된 LLM이 RNN을 기반으로 학습되었다는 설명은 잘못되었습니다. NLP 분야의 트랜드는 RNN에서 transformer로 넘어온 지 오래되었고, 많은 LLM들도 모두 transformer를 기반으로 학습되었습니다. transformer는 영상에서 설명하신 것 처럼 input값을 sequential하게 받지 않으며, 학습 역시 attention이라는 특수한 패러다임을 사용하여 이루어집니다. 이외에도 fine tuning에 관련된 부분이나 filter 관련 부분에도 오류가 있다는 점 인지하시고 시청하시면 좋을 것 같습니다.

[@안녕하세요-1l]

광고축하드려요 더받으셨음좋겠습니다

[@Suhan1094]

와 쩐다 내가 대학교에서 2개월 좀 넘게 배운 것들을 핵심만 추려서 15분안에.... 감탄이 절로 나오네요... 모든 대학의 인공지능 관련 학과의 학부생이 들어야 할 필수교양이 아닌가 싶습니다...

[@v7skemww8]

광고받으실줄알았슴다 넘 고퀄이라서. 화이팅!!

[@Alex-by4zm]

쉽고 정확한 개념정리 영상 정말 감사합니다. 다른 영상들도 하나씩 보겠습니다. ^^!

[@shipowner77]

항상 퀼리티 있는 최고의 영상 감사합니다 😆👍👏👏👏

[@youngjidad2073]

역쉬~!😂 기다린 보람이... 마침 독학하며 헤매던 AI를 이렇게 명쾌하게 정리해주시는군요. 어려운 AI전문서적 몇권 정독한 기분입니다. ㅎㅎ 브르드님 덕분에 KT 이미지마저 좋아진듯~~

[@v7skemww8]

마침 오늘 인공신경망 공부했는데 감사합니다!

[@20krpm34]

쭉 잘 봐오고 있습니다 감사합니다! (오늘처음봄)

[@youngjidad2073]

와우~ 오래 기다렸습니다. 역시 형님의 고퀄영상은 감탄사를 남발하게 만드네요.ㅎㅎ

[@fixerchang2620]

오.. 재밌겠다ㅎㅎ 선구독 박고 봅니닼ㅋㅋㅋ

[@ipbuilders]

진짜 믿고 보는 채널🤗

[@koreathaifamily2016]

유익한영상 잘보고갑니다~ 감사합니다~

[@Don_Hahm]

늘 감사합니다~~수고많으셨습니다

[@betrue4356]

bRd 3D님 작품은 선 좋아요, 후 감상 필수 항상 진국 작품만 올라오기 때문임

[@SUN1210]

CNN을 이렇게 빠르고 정확하게 설명해주시는게 너무 대단합니다!

[@승준-w1u]

캡스톤 디자인에 큰 도움이 될 것 같네요~ 감사합니다

[@wisiasa]

브르드님이 KT 이미지를 살려놓으셨네요... ㄷㄷ

[@40행성]

주인장 살아계셨군요!!

[@ksw174]

항상 감사합니다. 건강보단 영상을 챙겨주세요~^^

[@장성호-m8t]

선 좋아요. 후 시청

[@freedom-lz7cg]

최고입니다

[@아이러브유]

선추천 후감상 믿고보는 컨텐츠

[@oisomam6271]

따봉입니다 이렇게 쉽게 설명할수 있는건 대단한 능력인데 감동입니다

[@철강팬티-x8x]

안녕하세요~ ^^

[@doridotos]

와 드디어 브르드 삼디 광고다~ 풀시청 하겠습니다~ 어 구독자는 언제 이렇게 늘었지??

[@김철수-k6v]

매번 영상들 볼때마다, 선생님은 최고 십니다.

[@bullsnam2239]

이해하기 쉽게 설명해 주셔서 감사합니다.

[@paulee7018]

너무 잘 설명되어 있네요~ 고맙습니다. 이 강의 흐름 내부 교육에 참조 좀 하겠습니다. 출처 밝히고요…

[@sooyounglee2571]

항상 좋은 영상 감사합니다 :) 덕분에 정말 도움 많이 받습니다!

[@_fortune_man]

너무 좋아서 2번 봤어요 고맙습니다

[@just_kidding_us]

항상 어려운 공학들을 쉽게 알려주셔서 감사합니다(처음봄)

[@parkrw]

쉽지만 핵심적인 부분만 설명하고 있어서 뺴놓을 부분이 없군요.

[@syk406]

매번 감탄합니다. 공학의 완벽한 시각화라고 생각합니다. 이번 영상도 재밌게 봤고 큰 도움되었어요🎉

[@tv-pd8lp]

굉장히 위대한 동영상입니다. 감사합니다!

[@teak9413]

이형 모르는게 없네 대단해!

[@박흥열-v4j]

이분은 도데체 정체가뭐임,

[@Jisoonhwan]

아예 잊었는데 갑자기 나타나 놀래키는 유튜버 1위

[@딥블루-r7e]

👧아~ 완벽히 이해했어!

[@mathewkang5441]

다들 영상보기 전에 잊지말고 좋아요 눌러요!

[@무른돌멩2]

좋은영상 잘 봤습니다

[@누리동아]

최고의 영상 대단히 감사합니다.

[@Ramp_cat_7]

부전공 인공지능융합인데 진짜 이 영상 최고❤

[@YaccBaek]

와!!! CPU 동작 원리 동영상과 함께..최고의 Visual Lecture 네요... 최고입니다.

[@allennam9740]

완벽한 정리 감사합니다! 가중치로 정답을 찾아간다, 헌대 그 정답은 결국 인간이 지정해서 학습을 하는건가 궁금하네요.

[@최원섭-z8e]

제일 좋네요 신경이 사실은 디지탈이란거 알기 쉽지 않은데

[@jisujeong9784]

KT 얘기 나오기 전까진 모든 영상 중에 가장 제대로 설명한 영상. 다른 영상들은 너무 디테일하거나 너무 추상적인데 이 영상은 대중에게 인공지능을 설명하기에 완벽한 영상이다.

[@WoodHillSpring-el7tr]

선댓글 후감상 ㅋㅋ

[@놔주세용용]

너무 유익한 영상 입니다(아직 이해못함)

[@pizzapineapple2425]

홍보영상인데 ANN - CNN - LSTM까지 정말 깔끔하게 설명되는군요... 엄청난 영상입니다...

[@ninesoeo]

소금 정제에 쓰이는 이온 교환 수지에 대해 알려주세요

[@마개-r8r]

안녕하세요. 인공지능 연구직 종사자입니다. 어려운 내용을 쉽게 풀어주셔서 항상 재밌게 보고 있습니다. 조금 짚이는 부분이 있어 댓글 남깁니다. 후반부 설명에서 학습돼있는 인공지능을 비슷한 다른 분야로 바꿔 학습시키는 부분을 ‘fine-tuning’이라고 언급해주셨는데, 해당 설명은 ‘transfer learning’에 가깝습니다. fine tuning은 transfer learning을 구현할 수 있는 기법 중 일부입니다. (그 외에 linear probing 같은 기법도 있습니다.) fine tuning은 transfer learning을 위해서만 사용되는게 아니라, 어느정도 인공지능을 학습시킨 후에 정밀하게 성능을 조금씩 더 올리는 목적으로 사용하던게 시작입니다. 그래서 fine(정밀,미세) tuning(조정)입니다. 비유하자면, 전동 드라이버에 청소솔을 장착한 제품이 전동 청소솔로 사용되고 있잖아요? 이런 경우 ’전동 청소솔을 사용해 청소한다‘ 라는 표현이 자연스럽지 ‘전동 드라이버를 사용해 청소한다’ 는 그리 자연스럽게 받아들여지지 않습니다. 대략 이런 느낌입니다. 따라서, transfer learning으로 정정하는게 옳은 표현이 아닌가 하는 의견입니다.

[@EoJJeol-PTRS]

오! 그럼 영상을 직적 만드시면 될 듯

[@Keynes-w7h]

​@@EoJJeol-PTRS헉!

[@chess_god]

​@@EoJJeol-PTRS에이 저런 퀄리티 영상을 "직적"만드는건 힘들듯 ㅋㅋ

[@EoJJeol-PTRS]

@@chess_godㅋㅋ 맛춘뻡 파계좌

[@jeju3267]

컨텐츠를 전달하는 유튜버랑 전문가랑 역할의 차이가 있는데, 이렇게 비꼬는건 서로에게 좋아 보이진 않네요

[@MoonAuth]

이상하다 구독 중이었는데 10일이 지나서야 영상 올라온 걸 알고리즘으로 알았네

[@mason8371]

사실 작동원리알아도 만들수가없음. 워낙 큰 인프라가 필요하기때문에 개인용도로 실험하기도 어려움. 경량화모델들도 있지만 상용LLM 모델들하고 워낙 규모, 성능차이가 넘사벽이라서 발뒤꿈치에도 못미침 ㅋㅋ

[@ParkJames-no2im]

감사합니다.

[@lyueas]

그 어떤 인공지능 설명보다 쉽고 명쾌합니다. 모든 대학 교수들은 반성해야 한다고 생각합니다. 드럽게 못가르침

[@wonyoungjung3268]

🎯 Key Takeaways for quick navigation: 00:00 🤖 *Introduction to changing AI perceptions from sci-fi to reality, influenced by AlphaGo and deep learning.* 00:27 🧠 *Explaining artificial neural networks, mimicking human neurons, and their decision-making.* 03:09 📊 *Linking programming, flowcharts, and deep learning algorithms in AI.* 04:02 🔄 *AI's probabilistic decision-making using thresholds and categories.* 04:46 🧮 *Weights in artificial neurons affecting decision-making and data classification.* 07:02 🧠 *Introduction to deep learning with multiple layers for complex tasks.* 08:25 🖼️ *How deep learning extracts features from images using filters.* 09:33 🚗 *Applying AI to autonomous driving, analyzing road features and decisions.* 10:00 🗣️ *Exploring AI's language processing with flexible input layers.* 11:08 🧠 *Super large AI models' capabilities and their evolution.* 12:04 💻 *Hardware and infrastructure for super large AI models, including AI-specific chips.* 13:28 🛠️ *Fine-tuning super large AI models for specialized applications.* 13:55 🏢 *Customizing AI services through fine-tuning for specific industries.* 14:36 🤖 *The pervasive role of AI in daily life, from voice-activated controls to personalized recommendations.*

[@mycarrot]

썸네일 보자마자 머리가 아픈건 나뿐인거임?

[@jihoonoh4841]

이거 무료로 본다는게 죄송할정도입니다.. 늘 감사합니다 오래오래 영상 많이 올려주세요

[@sadwx2asd]

시기 적절한 주제네요 잘봤습니다

[@a11thatvibes]

영상 너무 잘보고있습니다. 라이다 센서에 대한 영상도 보고싶습니다. 만들어주시면 감사하겠습니다 ㅎㅎ

[@georgepolya518]

11:00 거대언어모델은 트랜스포머기반인걸로 아는데 영상에선 lstm이나 gru같은 RNN에서 거대언어모델로 이어집니다. 혹시 제가 잘못 이해한 것일까요?

[@jhl869]

이건 너무 고퀄이잖습니까. 이래서야 수지타산이 맞겠습니까? 너무 감사합니다~

[@SqHq-w1i]

와 이걸 다루실줄이야.. 대단대단.. 파인튜닝이 없앨 직업들이 많아보이네요 ㅎㅎ

[@MapleWorldForDanpoong]

진짜 잘만들엇다 ㅋㅋ 내 발표자료 초라 ㅠㅠ

[@이종희-z4g]

딥러닝 개념을 이만큼 와닿게 설명할 수 있구다라는 생각이 들 정도로 훌륭합니다.

[@순돌순돌-b2b]

진짜 고퀄 영상 너무 감사합니다! 혹시 이전 영상에서 다루셨던 2차 전지 다음 영상도 올릴 계획이 있으실까요?

[@neurowhai]

와 떳따ㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏ

[@jeju3267]

말은 되지만 핵심 위주로 가볍게 설명한 광고 영상

[@GGGC96]

심심이 침투력 무엇 ㅋㅋ

[@술빤傀儡굥石劣]

인공 지능이 좋은 조수는 될 수 있겠네요 그러나 아직은 아닌 거 같네요 가능성을 보여주는 수준?

[@최원섭-z8e]

학습자료가 잘못된 것이면? 5:30 대의 어른과 아이라는 기준자체의 답을 알고있어야 (실제정답을 알고 있어야한다는 것은 지도강화와 마찬가지 아닌가요?)

[@경제적자유-02]

3d프린터에 대해서도 알려주시면 감사하겠습니다!

[@rami-rami-dorami]

아... 왠지 뒤로갈수록 퀄이 산으로 간다 싶었더니만.. 광고구나... 최소한 백프로파게이션의 연산 정도는 설명해줘야 채널의 퀄과 어울리지...

[@AKKKSK100]

좋은 영상 감사합니다 :)

[@User00-s1d]

가중치를 없애고 단순히 입력값을 합해서 출력하는 알고리즘은 못만드나요?가중치를 곱하는 이유가 뭔지 알 수 있을까요?

[@딸기쿠키스무디]

입력되는 값들 중에 어떤게 중요하고 어떤게 덜 중요한지 알기 위해서요

[@key8413]

진짜 한국에서 가장 유익한 채널입니다 세계로 알려지면 더 클거같습니다

[@별바래기]

알고리즘방식으로 AI가 완성될까?...

[@저스틴청담]

후원계좌 열어주세요. 후웒합시다~반도체. 2차전지. 바이오. 자동차 조선. 건설등등 ㅡ많이 필요해요

[@라니-w1y]

교사,교수,사교육업계 종사자들 반성하고 경각심 가져야합니다. 이게 제대로된 교육입니다.. 4년의 뻘짓보다 15분의 가치가 더 높다 생각이 드는군요

[@gold4monkey]

개인적으로 인공지는은 닷컴버블과 유사성이 일부 있다고 생각합니다 scheffe duncun 등등의 기법들의한계, 결국 고전통계학을 계산 유닛으로 보기에 통계학 기법간의 적용을 추정하는 기법적용을 추정하는 기법이라고 느껴집니다ㅠ

[@최원섭-z8e]

지도강화와 강화 학습차이를 잘모르겠어요

[@gmeguming8435]

마이크로소프트 주식을 가진 사람들만 살려주고 나머진 쓸어버리는 상상중

[@현지인-b1w]

너무 유익한 영상 입니다(아직 안봄)

[@Oxford_not_brogues]

시비충 방지

[@zincpp]

ㅇㅈ 이분이 올린건 무조건 유익함

[@Avalokiteshvarabodisatva]

이 채널 영상이니 그냥 무조건 인정함

[@shwoatit]

ㅇㅈ이긴해 ㅋㅋㅋㅋ

[@Aug23Dec23]

ㅇㅈ합니다 (저도 좋아요만 눌러놓고 아직 안 봄)

[@violetcrown8998]

2023년 12월 4일 월요일 오전 8시 55분

[@grimsk]

퍼셉트론으로 전부 퉁친것 같은 느낌이..

[@injookim6552]

이분이 영상 진짜잘만듦(아직안봄)

[@four.fortyfour-t7n]

KT에서 협찬한 걸까요?

[@user-anonimous272]

영상 설명 섹션에 'KT의 제작 지원으로 만들었습니다. '라고 명시되어 있습니다.

[@leesanghong80]

ck24a

[@bsmoon3070]

ㄷㄷ 해킹툴 깔리는거 아님?

[@sekulim527]

그냥 고도화된 추천 알고리즘이지 뭔 ㅋㅋ 아직 인공지능 시작도안함 그리고 리벨리온 홍보할거면 확실하게 합시다

[@deadhorsekim1308]

내용이 엉터리네요.

[@온점-k5d]

ㅅㅅㅅㅅㅅㅅㅅㅅㅅㅅㅅ

[@나라랄라-t6o]

쩝니다..

[@xxx-zu4ih]

흠... 퀄이 전보다는..

[@user-eh7px8nc3q]

중요한건 정확성(성공 확률)을 높이는것

[@chess_god]

니 인생 정확성(성공 확률)은 0%인듯 ㅠㅠ😊