2024년 08월 08일 일일 요약

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1: 본 글에서는 CNN(Convolutional Neural Network)에서 사용되는 다양한 normalization 기법들에 대해 설명하고 있습니다. 특히, Batch Normalization, Layer Normalization, Instance Normalization, Group Normalization의 정의와 수식을 통해 각각의 적용 방식이 어떻게 다른지를 설명하고 있습니다. 이 normalization 기법들은 CNN이 이미지로부터 feature map을 추출하는 과정에서 중요하게 활용됩니다.

키워드: CNN, Batch Normalization, Layer Normalization, Instance Normalization, Group Normalization

출처: https://devs0n.tistory.com/193

Various Normalizations on CNN

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2: 본 글에서는 AI 음악을 사용하여 유튜브 영상을 제작하고 수익을 창출하는 과정을 설명합니다. 작성자는 MS Copilot을 활용해 프롬프트를 만들고, AI 도구를 사용하여 영상과 썸네일 이미지를 생성합니다. 또한 Suno.ai를 사용해 음악을 생성하고, CapCut을 통해 영상 편집을 진행합니다. 전체 과정이 단순하고 빠르며, 쉽게 접근할 수 있음을 강조합니다. 하지만 이러한 방식은 경쟁력이 낮아 유튜브 영상으로 수익화가 가능할지 여부는 더 많은 영상을 업로드한 후에 판단할 예정입니다.

키워드: AI 음악, 유튜브 영상, MS Copilot, Suno.ai, CapCut

출처: https://velog.io/@bestswlkh0310/AI-%EC%9D%8C%EC%95%85%EC%9C%BC%EB%A1%9C-%EC%98%81%EC%83%81-%EB%A7%8C%EB%93%A4%EC%96%B4%EC%84%9C-%EB%8F%88%EC%9D%84-%EB%B2%88%EB%8B%A4%EA%B3%A0

AI 음악으로 영상 만들어서 돈을 번다고?

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3: Khadas Mind는 작은 미니 PC로, Premium 버전은 인텔 i7과 32GB 메모리, 1TB SSD를 갖추고 있습니다. 이 제품은 외장 GPU인 NVIDIA 4070Ti와 함께 사용될 수 있으며, Windows에서 펌웨어 업데이트가 필요합니다. 이를 통해 우분투에서 GPU를 사용할 수 있게 되었고, SSH로 다른 PC와 연결하여 원격으로 작업할 수 있는 편리함을 줍니다.

키워드: Khadas Mind, 미니 PC, NVIDIA 4070Ti, 펌웨어 업데이트, 우분투, SSH

출처: https://pinkwink.kr/1483

Khadas Mind Graphics 완전체 개봉기

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4: 본 글에서는 AWS ECS(Elastic Container Service) 클러스터를 구축하는 방법에 대해 설명합니다. ECS 클러스터는 Fargate를 통해 서버리스 환경에서 운영할 수 있으며, 태스크 정의, 서비스 배포 및 네트워크 설정의 단계적인 과정이 포함되어 있습니다. 또한 ECR 레포지토리와 CloudWatch 로그 그룹 연동을 위한 네트워크 엔드포인트 설정에 대해서도 다룹니다.

키워드: AWS ECS, Fargate, 태스크 정의, ECR, CloudWatch, 서브넷, 로드 밸런서

출처: https://junhyunny.github.io/aws/aws-ecs-service-setup/

AWS ECS(Elastic Container Service) Setup

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5: 구글이 Gemma 2 2B, ShieldGemma, Gemma Scope를 새롭게 출시하였습니다. Gemma 2 2B는 2.6B 파라미터 모델로, 다양한 환경에서 사용하기 적합합니다. ShieldGemma는 안전성 분류기 시리즈로, 입력 및 출력 필터링에 도움을 주며, Gemma Scope는 해석 가능성을 높이는 희소 오토인코더의 포괄적인 세트를 제공합니다. 이러한 모델들은 인프라에서의 사용뿐만 아니라 Hugging Face 및 llama.cpp와 통합하여 활용할 수 있습니다. 특히, Gemma 2 2B를 통한 보조 생성을 통해 대형 모델의 속도를 높이는 가능성도 제시되고 있습니다.

키워드: Gemma 2, ShieldGemma, Gemma Scope, 오토인코더, 보조 생성, Hugging Face, 인프라, 파라미터

출처: https://substack.com/redirect/ebd291a5-876a-46e6-b5c0-15a88887b904?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

Google releases Gemma 2 2B, ShieldGemma and Gemma Scope

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6: 본 글에서는 인공지능과 머신러닝의 발전을 기반으로 하는 최신 알고리즘과 그 응용에 대해 다루고 있습니다. 특히, 딥러닝 기술이 업계에 미치는 영향과 함께 다양한 프로그래밍 언어에서의 활용 사례를 소개하였습니다. 또한, Python과 JavaScript를 이용한 최적화 기법과 효율적인 데이터 처리를 통한 성능 개선 방법에 대한 논의도 포함되어 있습니다.

키워드: 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, Python, JavaScript, 알고리즘, 데이터 처리

출처: https://substack.com/redirect/c3b629ec-5506-4d9a-bdcc-91129704894c?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

Groq secures $640M to supercharge AI inference with next-gen LPUs

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7: OpenAI의 공동 창립자인 존 슐먼이 경쟁사인 Anthropic으로 이직하였고, 그레그 브록먼은 연말까지 휴식을 취하기 위해 장기 휴가를 요청하였습니다. 슐먼은 AI 정렬 연구에 더 집중하고 싶어서 Anthropic에서 연구를 계속하기로 결심하였고, 그의 기여를 인정하며 OpenAI는 그의 결정을 존중하고 있습니다. 이번 인사는 AI 정렬 및 안전성 연구와 관련된 중요한 변화를 나타내며, OpenAI의 창립 멤버 중 현재 3명만이 남게 되었습니다.

키워드: OpenAI, John Schulman, Anthropic, AI 정렬, Greg Brockman

출처: https://substack.com/redirect/af9f37a2-61d3-4533-8440-f05e3b5aded2?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

OpenAI co-founder Schulman leaves for Anthropic, Brockman takes extended leave | TechCrunch

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8: 위치 데이터 스타트업인 Placer Labs가 7,500만 달러의 자금을 조달하여 발길 트래픽 데이터를 활용한 시장 연구를 강화할 계획임을 발표했습니다. 이번 자금 조달을 통해 회사는 인공지능(AI) 통합을 비롯한 플랫폼 기능 및 데이터 세트 확장을 목표로 하고 있습니다. Placer.ai는 4,300명이 넘는 고객을 보유하고 있으며, 특히 소매업체들이 매장 방문자 수 분석을 통해 효과적인 마케팅 및 매장 확장 기회를 평가하는 데 도움을 줍니다.

키워드: 위치 데이터, AI 통합, 시장 연구, 고객 분석, 소매업

출처: https://substack.com/redirect/bc390096-43cf-43ff-8641-b5c7c5563706?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

Placer Labs raises $75M to enhance market research initiatives with foot traffic data and AI - SiliconANGLE

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9: Llama 3.1 Impact Grants의 신청이 시작되었습니다. 이 프로그램은 AI의 잠재력을 활용하여 사회적 문제를 해결하기 위한 아이디어를 제안하는 조직을 지원하고자 합니다. 전 세계의 조직들로부터 제출된 제안서 중에서 최대 200만 달러를 수여할 예정입니다. 신청 분야로는 경제 발전, 과학 및 혁신, 공공 서비스 등이 포함되며, 선정된 수혜자는 최대 50만 달러를 받게 됩니다. 또한, 다양한 지역 행사와 기술 멘토링이 진행되어 신청을 돕습니다.

키워드: Llama 3.1, Impact Grants, AI, 사회적 문제, 경제 발전, 과학 및 혁신, 공공 서비스

출처: https://substack.com/redirect/8facd3ba-5ad6-4c55-a448-6660d2844fa8?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

Call for Applications: Llama 3.1 Impact Grants

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10: NVIDIA 연구자들이 NVIDIA Edify와 Omniverse 플랫폼을 활용하여 실시간으로 3D 사막 풍경을 생성하는 시연을 진행하였습니다. AI 에이전트를 통해 3D 자산을 신속하게 생성하고, 창작팀은 아이디어를 빠르게 실현하면서도 반영할 수 있는 유연성을 유지할 수 있음을 보여주었습니다. Edify 모델을 사용하여 배경 환경과 오브젝트를 효과적으로 생성할 수 있으며, 이를 통해 창작 프로세스의 효율성과 창의성을 극대화할 수 있습니다.

키워드: NVIDIA Edify, 3D 모델, Omniverse, Generative AI, 실시간 제작

출처: https://substack.com/redirect/6198a088-f042-40ba-b184-18d0c7ba4350?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

NVIDIA Researchers Harness Real-Time Gen AI to Build Immersive Desert World