Topic: #artificial-intelligence

로봇강화학습 성공 사례 (Deep Reinforcement Learning for Robotics, A Survey of Real-World Successes)

인간 시각 시스템의 정보 처리 메커니즘을 신경과학 관점에서 정리하고 fMRI·뉴럴 디코딩 연구 흐름을 함께 소개합니다.

Gemini Deep Research를 활용한 프롬프트 엔지니어링 전략과 보고서 품질 향상 방법을 정리한 실전 가이드입니다.

Gemini Deep Research로 여행 계획을 고도화하기 위한 프롬프트 설계 전략과 실전 템플릿을 정리한 가이드입니다.

현대 인공지능과 머신러닝의 기본 개념을 데이터 중심 관점에서 정리하고, 학습 방향을 잡기 위한 핵심 용어를 요약합니다.

벡터와 행렬 노름의 핵심 개념을 이미지 기반으로 정리하고, AI/머신러닝 모델 해석에서 왜 중요한지 함께 설명합니다.

이상 탐지(Anomaly Detection, AD)는 정상적인 데이터 분포에서 현저하게 벗어나는 희귀한 관측치나 패턴을 식별하는 과정입니다. 이는 **사이버 보안**(네트워크 침입...

Windows 11 + WSL 2 환경에서 WHAM 모델 설치와 실행 과정을 정리하고, 재현 시 주의사항을 함께 기록했습니다.

컴퓨터 비전과 AI 학습 중 만난 개념·용어를 주제별로 정리하고 참고 자료와 함께 업데이트하는 스터디 노트입니다.

- 사람의 3D 포즈 추정(HPE, Human Pose Forecasting) 과 Trajectory Prediction(사람의 이동 경로 예측) 은 차이가 크다는 것을 알게 되었습니다.

최신 3D Human Pose Estimation 연구 흐름을 정리하고, 핵심 모델 아이디어와 한계를 비교한 논문 리뷰입니다.

단안 카메라 기반 사람 신장 추정 논문을 읽고 핵심 아이디어, 실험 구성, 적용 가능성을 요약한 연구 노트입니다.

컴퓨터 비전과 AI 학습에 자주 등장하는 핵심 영문 용어를 퀴즈 형식으로 정리하고 빠르게 복습할 수 있게 구성한 스터디 노트입니다.

머신러닝이란 광범위한 인공지능(AI)영역의 하위 집합으로, 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 설계된 알고리즘을 만들고 활용하는 것을 중심으로 하는 분야이다.