시니어 PM이 되어가는 과정

내돈내산 인프런 강의를 듣고 정리한 글이며, 아래는 수강했던 강의 링크이다. https://www.inflearn.com/course/rag-llm-application%EA%B0%9C%EB%B0%9C-langchain RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain) 강의 | 강병진 - 인프런강병진 | 실리콘밸리 GenAI 해커톤 우승자에게 배우는 RAG. 현업 노하우를 가득 담았습니다, 실리콘밸리 GenAI 해커톤 우승자가 말아주는 RAG데이터 전처리 및 효율적인 Retrieval: RAG 구성을 위해 필요www.inflearn.com 필수 용어용어의미비고 임베딩 (embedding): 자연어 처리(NLP)나 머신러닝에서 단어나 문장 같은 텍스트를 수치 벡터로 변환하..

* 본 포스팅은 패스트캠퍼스의 "AI 시대, PM/PO 를 위한 한 번에 끝내는 AI 서비스 기획 실무" 강의를 듣고 요약한 내용입니다. 온라인 강의를 수강한 후 개인적으로 정리한 내용입니다. 🤖 인공지능이란?인공지능 = 데이터 = 숫자정보(벡터화) 분류 데이터 분류기, 패턴을 예측하는 것수학적 분석에 기반한 결과을 도출하는 것(기계는 사람처럼 직관이 없으므로)판단 기준이 되는 데이터가 매우 중요‼️ (충분한 학습 데이터 필요. 어떠한 결과를 얻을지 방향성을 사람이 잡고나서 딥러닝을 돌려야 함)사람이 보았을 때도 차이가 분명하게 구분 되는 것이 좋은 데이터데이터가 좋지 못하면, 절대 좋은 결과를 얻을 수 없음. 🆚 세대별 인공지능 비교1세대: 튜링머신2세대: 머신러닝3세대: 딥러닝규칙 기반 시스템.짧..

1. DNN (Deep Neural Network, 심층 신경망) 모델 이미지 출처:  https://www.researchgate.net/figure/A-multi-layer-neural-network-with-n-inputs-at-least-two-hidden-layers-and-one-output_fig5_330230427여러 개의 은닉층을 가지는 인공 신경망 모델이다.역전파 알고리즘을 통해 학습하며, 입력 데이터가 네트워크를 통과하면서 가중치가 조정되어 목표 출력과의 오차를 최소화한다.복잡한 비선형 문제를 해결할 수 있으며, 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에 적용 가능하다.컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식, 로봇 제어 등 광범위한 분야에서 활용된다.장점: 높은 성능, 다양한 분야에 적..