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데이터 학습

AI가 문학을 창작한다면? 인공지능 소설가의 가능성과 한계 1. AI 소설가의 탄생 – 인공지능이 글을 쓰는 원리(키워드: AI 소설가, 자연어 처리, GPT, 생성형 AI, 텍스트 생성 기술)인공지능이 글을 쓰는 시대가 열렸다. 과거에는 문학 창작이 인간만의 고유한 영역으로 여겨졌지만, 오늘날 AI 기반 텍스트 생성 기술이 발전하면서 인공지능이 직접 소설을 쓰는 실험들이 이루어지고 있다. 특히, OpenAI의 GPT-4, ChatGPT, Claude, Gemini 등과 같은 자연어 처리(NLP) 모델들은 인간 수준의 문장을 생성할 수 있으며, SF, 판타지, 미스터리 등 다양한 장르의 소설을 창작할 수 있는 능력을 갖추었다.AI가 문학을 창작하는 과정은 크게 두 가지 방식으로 나뉜다. 첫째, 인간이 초안을 작성하고 AI가 이를 보완하는 방식이며, 둘째, AI가.. 더보기
AI 음악 작곡의 혁신: 인간 작곡가를 대체할 수 있을까? 1. AI 음악 작곡 기술의 발전과 원리(키워드: AI 작곡, 머신러닝, 알고리즘, 신경망, 데이터 학습)최근 AI 기술이 급격히 발전하면서 음악 작곡 분야에서도 혁신적인 변화가 일어나고 있다. AI 작곡의 핵심 원리는 방대한 음악 데이터를 학습한 후, 특정 알고리즘을 활용해 새로운 곡을 생성하는 것이다. 특히 **딥러닝(Deep Learning)**과 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하면 인간 작곡가가 만든 멜로디와 리듬을 학습하여 자연스러운 음악을 만들어낼 수 있다.대표적인 AI 작곡 기술로는 OpenAI의 Jukebox, Google의 Magenta, AIVA(Artificial Intelligence Virtual Artist) 등이 있다. 이러한 시스템은 클래식.. 더보기
GAN과 스타일 트랜스퍼: AI가 그림을 그리는 원리 1. GAN(생성적 적대 신경망)의 기본 원리: AI가 창작하는 법(키워드: GAN, 생성자, 판별자, 신경망, AI 학습)GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)은 AI가 창작을 할 수 있도록 돕는 핵심 기술 중 하나이다. GAN은 2014년 Ian Goodfellow에 의해 개발된 알고리즘으로, 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 학습하는 방식으로 동작한다.생성자는 무작위 데이터를 입력받아 가짜 이미지를 생성하고, 판별자는 이 이미지가 실제 데이터인지 가짜 데이터인지 판단한다. 이 과정이 반복되면서 생성자는 점점 더 정교한 결과물을 만들어낸다. 초기에는 판별자가 쉽게 가짜 이미지를 구별할 수 있.. 더보기

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