인공지능 (Artificial Intelligence, AI)
기초 지식
기초 알고리즘
- 인공지능 근본 원리 (Fundamental of AI)
- 활성화 함수 (Activation Functions)
- 손실함수 (Loss Functions)
- 정규화 (Regularizations)
- 인공지능 결정이론 (Decision Theory)
- 최적화 (Optimizations)
- 토큰화 (Tokenizations)
모델
- 확산 모델 (Diffusion Model)
- 인코더 (Encoders)
- 가우시안 믹스처 모델 (GMM)
- 그래프 신경망(GNN)
- 시계열 모델 (Sequences)
- 딥러닝 레이어 (Layers)
트랜스포머 (Transformers)
- 트랜스포머 (Transformer)
- 오디오 (Audio) 트랜스포머
- 트랜스포머 기반 확산 모델 (Diffusion Models)
- 비전 트랜스포머 (Vision Transformers)
맘바 (Mamba)
학습
- 전이학습 (Transfer Learning)
- 강화 학습 (Reinforcement Learning)
- 대조 학습(Contrastive Learning)
- 적대적 생성 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN)
- 생성적 학습 (Generative Modeling)
- 학습의 학습 (Meta Learning)
고급 알고리즘
- 에이전트 (Agents)
- 코딩 인공지능
- 모달리티 (Modality)
- 피지컬 AI (Physical AI)
- 물리정보신경망 (Physics-Informed Neural Networks, PINNs)
- 인공지능 프로토콜 (Protocols)
- 검색 증강 생성 (RAG, Retrieval-Augmented Generation)
- 작업 계획 (Task Planning)
- 작업 계획 (Task Planning) + VLA
- Vision-Language-Action(VLA) 모델
- VLM (Vision Language Model, 시각 언어 모델)
자율성 문제
시각 문제
- 이상 행동 탐지 (Anomaly Behaviour Detection)
- 컴퓨터 비전 (Computer Visions)
- 블러 제거 (Deblur)
- 얼굴인식 문제 (Face Recognitions)
- 이미지 분류 (Image Classifications)
- 이미지 복원 (Image Restorations)
- 이미지 분할 (Image Segmentations)
- 객체 탐지 (Object Detection)
- 객체 추적 (Object Tracking)
- 장면인식 인공지능 (Scene Recognition AIs)
- 스테레오 매칭 (Stereo Matchings)
- 비전 기반 깊이 추정 (Vision Based Dept)
- 비전 파운데이션 모델 (Vision Foundation Model)
- 월드 모델 (World Models)