| 인공지능 |
| 인공지능 ⊃ 기계학습 ⊃ 인공신경망 ⊃ 딥 러닝 |
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인공지능 - 인공지능 구현을 위한 몇 가지 기술이 존재한다. 기계학습 - 많은 매개변수를 넣어주면 모델이 스스로 규칙을 학습하는 방식의 인공지능 구현 방법이다. 인공신경망 - 인간의 뉴런 구조를 본떠 만든 기계 학습 방법론이다. 딥 러닝 - 입력층과 출력층 사이에 있는 은닉층에 인공 뉴런을 여러 겹 쌓고 연결한 인공신경망 방법론 중 하나이다. 즉, 단일층이 아닌 실제 뇌처럼 다층 구조로 되어있다. 21세기에 와서는 (인공신경망=딥러닝)이라고 이해해도 무방하다. 인지 컴퓨팅 - 기계학습을 이용하여 특정한 인지적 과제를 해결할 수 있는 프로그램 또는 솔루션을 이야기한다. 뉴로모픽 컴퓨팅 - 인공 신경망을 하드웨어적으로 구현한 것이라고 생각하면 된다. |
| 생성형 인공지능 | ||
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1. 개요
엔비디아의 TEXT to 3D model 생성형 인공지능.
Large-scale Amortized Text-To-Enhanced 3D Synthesis의 준말이다.
2. 상세
2024년 3월 25일 공개된 엔비디아의 3D모델 인공지능으로 2024년 3월 25일에 발표되었다.
개발 책임자는 엔비디아 AI research 담당 부사장인 산자 피들러(Sanja Fidler)로 알려졌으며 특징으로는 주로 표준 렌더링 애플리케이션에서 사용되는 형식으로 만들어져 호환성이 매우 좋다는 장점이 있다.
단지 게임 개발 뿐 아니라 마케팅 및 디자인 프로젝트, 로봇 개발을 위한 가상의 시뮬레이션 환경 조성 등 다양한 분야에서 쉽게 가상 환경을 구현할 수 있는 인공지능을 목표로 개발되었다고 한다.
오픈USD(Universal Scene Description, OpenUSD) 기반 3D 워크플로우와 애플리케이션 또한 사용할 수 있다.