* 본 포스팅은 한국품질재단에서 주최하는 인공지능개발자 양성사업 교육과정 복습 용도로 포스팅되었습니다. * 딥러닝의 개발환경 * 클라우드 기반 - 아마존(AWS) : 유료 - MS(Azure) : 유료 - 정부 과제 수행시 -> 바우처 제공 -> 클라우드로 제공 받음.(고사양) - 구글 : colab, colab pro(유료) - colab : ubuntu, NVDIA Tesla GPU 지원 * 딥러닝 워크스테이션 서버 기반 - 구성하기 나름(예산) - ubuntu(리눅스) 18.0x(or 20.0x) + anaconda or docker(가상화) - NVIDA 제품 RTX를 사용할 텐데 이경우 CUDA라는 지원 기술을 세팅(드라이브 세팅) 난관 - 메인보드는 4 way, 파워 750~1000 kW 이상..
인공지능
* 이 포스팅은 로드북 출판사의 백견불여일타 딥러닝 입문 with 텐서플로우 2.X 책을 바탕으로 제작되었습니다. * 필자가 학습해서 얻었던 지식과 느낀 점 위주로 작성한 내용이고, 혹시 틀린 점이 있다면 댓글로 피드백 주시면 감사하겠습니다. * 포스팅에 대한 문제가 있다면 댓글 남겨주시면 감사하겠습니다. 인공지능(AI : Artifical Intelligence : 학습. 인식, 추적 등) - 사람이 할 수 있는 작업과 할 수 없는 작업을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 것 머신러닝(ML : Machine Learning) - 기계 학습. 말 그대로 기계가 학습하는 것 딥 러닝(Deep Learning) - 깊은 신경망, 깊게 쌓인 신경망들이 데이터를 학습하고 최종적으로 정답 도출 TensorFlow(텐서..
