좋아요 한번씩만 눌러주시면 영상 제작에 정말 큰 힘이 됩니다! ChatGPT API로 수익형 운세보는 챗도지 만들기 kzfaq.info/get/bejne/ia-CgMWgtdasn2w.html 6살도 할 수 있는 인공지능 강의 (Teachable Machine) kzfaq.info/get/bejne/i7mBereImJrQf2w.html 실전 동물상 테스트 웹, 앱 만들기 강의 kzfaq.info/sun/PLU9-uwewPMe2-vtJAgWB6SNhHcTjJDgEO 최신 이미지 생성 인공지능 사용법 강의 (Stable Diffusion) kzfaq.info/get/bejne/rLyUgdCfqsiRXXk.html [웹 개발 풀스택 5주 완성 강의] 📖수업페이지: www.notion.so/5-LIVE-76171e66dbb54420b37f7890702ce6c3 💬디스코드: discord.gg/zny87VeSaX [라이브 풀버전] 조코딩의 웹 개발 5주 완성 kzfaq.info/sun/PLU9-uwewPMe0hiCRaWjRHd-TTNJYu9N6w [편집본] 2022 코딩 기초와 웹 프로그래밍 kzfaq.info/sun/PLU9-uwewPMe2-R9-taf4oIjwrEZDgE-q2 📖『Do it! 조코딩의 프로그래밍 입문』 - 예스24: vo.la/SbhB7F - 교보문고: vo.la/6XXfEL - 알라딘: vo.la/OXqNP1 VVIP 멤버십 후원 강경헌님, SOOJIN BANG님, THE MOTOR CITY님, CURIOUS_CuringE님, 김우종님, 동대문아들들님, 그림자그림자님, 마비님 후원 감사드립니다. 멤버십 가입하기: kzfaq.info/love/QNE2JmbasNYbjGAcuBiRRgjoin 00:00 미리보기 00:10 인공지능이란? 00:22 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 간략한 개념 00:53 한장으로 요약하는 머신러닝/딥러닝 01:28 컴퓨터의 학습 - 초창기 심심이 사례 01:47 머신러닝에서의 학습 - 레모네이드 판매량 예측 03:37 요약 - 머신러닝은 모델(함수)을 만드는 것 04:16 새로운 데이터의 판단 과정 04:45 조금 더 복잡하지만 원리는 같은 현실 세계의 사례 05:43 딥러닝의 개념 06:34 딥러닝 도입 전과 후 비교 07:14 높이뛰기와의 비교 08:05 누구나 쉽게 딥러닝 적용하는 방법 - 프레임워크, 라이브러리 09:09 6살도 할 수 있는 인공지능 - Teachable Machine 12:28 이미지 인식의 원리와 발전 과정 14:23 모델 가져다 쓰는 방법 - Transfer Learning(전이학습) 16:01 인공지능 응용 사례 20:06 점점 발전하는 인공지능의 사례 24:50 인공지능이 블루오션인 이유 25:27 VVIP 멤버십 후원 감사 인사 #인공지능 #AI #코딩 #머신러닝 #딥러닝 #텐서플로우 #파이토치 #teachablemachine

🎯 Key Takeaways for quick navigation: 00:00 🤖 *Introduction to Artificial Intelligence* - Artificial Intelligence (AI) is a broad concept, including rule-based systems and machine learning. - Machine learning involves learning from data to create models, while deep learning is based on artificial neural networks. - The speaker introduces the three main categories of AI: rule-based, machine learning, and deep learning. 01:12 🧠 *Basics of Machine Learning* - Data is essential for machine learning, and it involves converting information into numerical form for algorithmic learning. - The process includes training a model on existing data and using it to predict or analyze new, unseen data. - An example with predicting lemonade sales based on temperature illustrates the concept of machine learning. 02:47 📈 *Model Evaluation in Machine Learning* - Model evaluation involves assessing the accuracy of predictions by comparing them to actual data. - The speaker explains how different models may fit the data, and machine learning aims to minimize prediction errors. - The example of choosing the best-fit line for predicting lemonade sales illustrates model evaluation in machine learning. 03:43 🎯 *Refining Machine Learning Models* - Machine learning involves finding the ideal model by drawing multiple lines and minimizing prediction errors. - As more data is available, the model becomes more accurate, but unusual data can introduce inaccuracies. - The process includes adjusting weights (w) and bias (b) in the model to minimize errors and improve accuracy. 04:12 🔢 *Creating Models and Making Predictions* - Generating a model involves creating a mathematical equation (e.g., y = wx + b) based on training data. - Once the model is established, it can predict outcomes for new data, allowing for informed decision-making. - The example of predicting lemonade sales at 22.5 degrees demonstrates the application of the created model. 05:09 📊 *Multivariate Models in Real-world Data* - Real-world predictions often require considering multiple variables influencing the outcome. - The speaker introduces a more complex model for predicting house prices, incorporating multiple independent variables. - Despite increased complexity, the fundamental principle of minimizing errors to find the optimal model remains consistent. 06:05 🧠 *Introduction to Deep Learning* - Deep learning is a subset of machine learning focusing on algorithms based on artificial neural networks. - Neural networks are inspired by the structure of the brain, consisting of interconnected neurons. - The speaker explains the concept of perceptrons, building blocks of neural networks, and their role in calculations. 06:47 🚀 *Impact of Deep Learning on Performance* - Deep learning significantly improved performance, as demonstrated by the increase in accuracy in image recognition contests. - The graph shows a notable improvement in accuracy after the adoption of deep learning techniques in 2012. - Deep learning's superior performance has led to its widespread use in various artificial intelligence applications. 07:15 🏋️ *Transition from Machine Learning to Deep Learning* - Introduction to different jumping techniques in high jump as a metaphor for the evolution from traditional machine learning to deep learning. - Initially, models were created using conventional machine learning methods, but the introduction of deep learning significantly improved performance. - Deep learning, represented as a backward jump in the analogy, has become the preferred approach for creating advanced models. 08:10 🛠️ *Simplifying AI Implementation with Tools* - Despite the perception of AI coding being challenging, various user-friendly tools have emerged to simplify the implementation process. - Frameworks like TensorFlow and PyTorch offer pre-implemented libraries, making it easier for individuals to apply AI without extensive coding knowledge. - Introduction of Keras as a high-level neural networks API, showcasing how complex structures can be implemented with minimal coding. 09:20 🤖 *Google's Teachable Machine and Accessibility of AI* - The release of Google's Teachable Machine in 2019 marked a significant milestone in making AI accessible to everyone. - Teachable Machine allows users, including young children, to apply AI without intricate coding, fostering creativity and innovation. - Highlighting the case of a 6-year-old creating an AI model for distinguishing between dogs and cats, emphasizing the tool's simplicity. 10:13 🚀 *Empowering Young Minds with AI* - Illustration of how a 2nd-grade student used Teachable Machine to create an AI model for distinguishing between dogs and cats. - The example showcases the unprecedented ease with which even young learners can engage with and apply deep learning. - Emphasizing the shift towards a world where creating AI products is feasible for individuals, regardless of age or coding expertise. 11:00 🍎 *Teachable Machine for Image Recognition* - Demonstration of using Teachable Machine for image recognition by collecting data for apples and tomatoes. - The tool simplifies the process, allowing users to train models without extensive coding, using a webcam to gather image data. - Showcase of the model accurately distinguishing between apples and tomatoes, even in situations where human differentiation might be challenging. 12:12 🧠 *Simplification of AI Model Implementation* - Introduction of Teachable Machine as a user-friendly tool that simplifies the creation of AI models without the need for in-depth coding. - Availability of pre-trained models for download, enabling users to easily incorporate AI models into their projects. 12:54 🖼️ *Understanding Image Recognition and Datasets* - Explanation of image recognition principles, specifically using Convolutional Neural Networks (CNN) to analyze image features. - Reference to datasets like ImageNet, emphasizing the importance of labeled datasets for training AI models. 13:49 🏆 *Evolution of AI in Image Recognition* - Comparison of AI and human performance in image recognition, with AI models surpassing human error rates. - Highlight of the historical moment in 2015 when AI, represented by ResNet, exceeded human performance in image recognition. 14:31 🔄 *Transfer Learning and Pre-trained Models* - Introduction to transfer learning as a concept leveraging pre-trained models developed by experts in the field. - Emphasis on the vast amount of data and research behind these models, making them valuable resources. 15:44 🤖 *Application of Transfer Learning* - Showcase of practical applications using transfer learning, specifically creating a custom model for image recognition. - Explanation of how adding a custom layer to a pre-trained model allows the creation of specialized models for unique tasks. 16:54 🌐 *Impact on AI Development and Accessibility* - Discussion on thedemocratization of AI development, thanks to pre-existing models that eliminate the need for specialized knowledge. - Illustration of subscribers developing AI applications after learning from the Teachable Machine 2.0 video. 17:51 🌐 *Success Stories and Impact of AI Applications* - Examples of successful AI applications, such as the Animal Face Test app, gaining over 30 million views. - The app surpassing popular social media platforms in rankings, highlighting the immense popularity of AI-driven products. 18:48 🚀 *Accessibility of AI Development* - Discussion on democratizing AI development, enabling non-experts to create AI projects through events and community involvement. - Presentation of non-experts, including university students, successfully creating viral AI applications. 20:11 🚀 *Advancements in AI: GPT-3 and Future Possibilities* - Introduction to GPT-3, OpenAI's powerful language model, and its groundbreaking capabilities. - Examples of GPT-3 generating React code and SQL queries with natural language input. 21:35 🤖 *Advancements in AI: AI Coding Assistants* - Introduction to AI coding assistants like "Copilot" on GitHub. - Showcase of AI-generated code completion, demonstrating automatic code generation based on natural language comments. 22:45 🌐 *Multilingual AI Capabilities* - Discussion on AI's proficiency in multiple languages, highlighting the development of KO GPT for the Korean language. - Demonstration of AI understanding and generating code in Korean, debunking the misconception that AI is limited to English. 23:58 🎨 *Creative AI Applications* - Exploration of AI's creative applications, showcasing AI-generated images based on textual prompts. - Examples of AI creating surreal and realistic images, including scenarios like solving a trolley problem. 24:12 🌍 *AI Accessibility and Industry Impact* - Quoting statements from experts like Kim Sung-hoon and industry leaders emphasizing the accessibility of AI even for non-programmers. Made with HARPA AI

조코딩님이 소개해주신 티처블머신 등을 통해 머신러닝 딥러닝을 직접 배워보고 실습해볼 수 있어서 너무 즐겁습니다. 학생이라 머신러닝이 다가가기 어렵고 그저 전문가들만이 다룰 수 있는 분야라 생각하였는데, 쉬운 방법을 통해 직접 높은 퀄리티를 구현할 수 있으니 뿌듯하네요. 항상 감사합니다.

수학적인것도 중요하지만 문제 해결력, 비즈니스 분석 부분도 굉장히 중요합니다. 이게 선행이 안되면 오히려 더 무용지물이 될 수 있는데 참 안타깝네요. 고도화에 있어서는 물론 전문적 수학지식이 필요하긴 합니다

끝임없이 공부하신다는게 느껴집니다 조코딩님 유익한 정보 알기쉽게 풀어주셔서 너무 감사합니다 책도 너무 좋아요!

인공지능을 도구로 사용할 줄 알아야한다는 메세지를 이해하지 못하는 사람들이 이렇게 많다니. 이렇게 좋은 강의에 물흐리는 댓글이 많은게 안타깝네요. 저는 잘 이용해서 흐름 타보겠습니다. 항상 좋은 소식 감사합니다

인공지능은 멀리 있는게 아니고 우리랑 굉장히 가까이 있고 누구나 시도할 수 있다는 점을 알려주신 조코딩님 감사합니다 ~!

누구나 다해서 나는 안한다는 이런 생각 때문에 자신의 길을 못가는 사람들이 많죠. 큰 기업들이 수익성이 없다고 판단하고 안가져 가는 자잘한 공간을 기발한 아이디어와 추진력으로 잘 파고들면 한 두사람 지나갈 길은 충분히 있습니다. 결국은 가느냐 마느냐가 중요한건데 가기 위해서는 어떻게 접근해야 하는지 알아야 하고 이 강의는 그것을 잘 알려주고 있다고 생각합니다. 말 그대로 입문자를 위한 강의라는 거죠. 그런데 이건 겉핥기라고 어쩌고 저쩌고 하시는 분들은 포인트를 잘못잡은거고 강의 대상자가 이닌거죠. 이분이 젊고 야망이 커서 자본주의를 추구하지만 이분의 강의는 저같은 사람에게 보물과 같습니다.

조코딩님 영상을 몇년째 꾸준히 보다가 처음 댓글다네요.. 먼저 항상 좋은 영상 감사합니다. 초보자 수준에서 쉽고 재밌게 따라할 수 있어서 흥미붙이기에는 참 좋았습니다. 본 영상의 취지는 AI 개발자가 아니라 차라리 AI 기획자에게 더 적합해 보입니다. 인공지능의 기술과 특징 및 "도메인"지식을 가지고 있다면 블루오션이라고 볼 수 있겠죠.. 하지만 영상속에서 나오는 수준으로는 회사에서 만드는 아이템이나 공모전 입상 수준도 되기 힘듭니다. 왜냐하면 누구나 다하니까... 동일한 AI 모델을 쓴다해도.. 가지고 있는 지식 수준에 따라서 천차만별의 결과물이 나오니까요... 예를 들어, 챗봇을 만든다고 했을 때, 누구는 룰베이스, 누구는 seq2seq 누구는 bert, 누구는 bert를 자기꺼에 맞춰서 아키텍쳐 재설계 후 사전학습을 다시하는.. 수준이 너무 다양합니다. AI가 쉬운거는 아닙니다. 기획 부분도 박사급은 아니더라도 석사급 정도 되는 도메인 지식과 기술력이 있어야 경쟁력이 있고 블루오션입니다(개발은 더 높은 수준). 단순히 영상 보고 쉽다 생각하시는 분 생길까봐 제 의견 적어둡니다.

머신러닝 딥러닝 처음 접하는데.. 레몬에이드로 예시보고 이해갔어요 🧡🧡 감사합니다 ~~~!!!

조코딩님은 인공지능을 완전 처음 접한 사람들을 위해서 흥미 위주인 가벼운 영상을 만드셨는데 댓글들 대부분은 어떻게든 자기 지식 꺼내서 까려고밖에 안 보이네요 초등학생한테 미적분 어려우니까 배우지 말라는 것과 뭐가 다르나요, 코딩 자체가 늘 인터넷과 접해야 하므로 성격이 날카로워지신 분들이 다른 분야보다 많아 보이네요.

좋은 내용 감사드립니다!

너무너무 좋은 내용입니다 ~~ 늘 좋은 콘텐츠 감사

인공지능 매력적인 분야고 dall-e-2 이미지 제작에 필요한 학습 데이터 제작이나 Gpt-3 행동 추정 머신러닝하는... 뭐더라.. 아무튼 등등 다 배우고 싶은데 ... 몸이 하나네요 ㅠ

좋은 내용 감사합니다

여러분 마크주커버그가 프로그래밍 언어를 직접개발해서 페이스북을 만들었나요? 아니죠... 기존에 만들어져있던 웹툴들을 조합하고 사용하여 페이스북을 만든겁니다. 이처럼 AI 모델을 직접 만들지 않아도 잘만 '활용' 한다면 어떤 멋진 아이템과 사업이 탄생할수 도 있겠지요. 블루오션이라고 말한 부분은 시도해볼 아이디어가 많고 쉽게 접할수 있는 모델 툴들이 많기 때문에 말하신거지, 무조건 성공한다고 보장하는 취지로 영상을 만들진 않았습니다. 다들 컴다운 하시고 좋은 아이디어가 있다고 적절한 AI 모델을 찾아보시고 도전해보세요^^ 결국 블루오션에서도 성공하려면 누가 먼저 얼만큼 빠르게 잘 활용할줄 아느냐 이니까요

조코딩님 쵝오!

선배님 우선 좋은 영상 감사합니다. 컴퓨터학과에 재학중이며 AI를 공부하고있는 후배입니다. 몇몇 분들이 무지성 비판을 하시는데, 저의 사견을 몇자 적어보자면 AI가 컴포넌트처럼 향해가고있는 것도 맞고 선배님이 말씀하신 내용들이 굉장히 중요한 것도 사실입니다. 모델 튜닝해서 기존 SOTA논문보다 퍼포먼스를 올리는 이런 작업은 분명 어렵고 석박급의 지식들이 필요하지만, 오픈소스로 공개된 AI를 가져다 유의미한 개발하는 것도 분명 충분히 가능한 일입니다. 당장 저만해도 랩실에서는 논문 재구현을, 동아리에서는 stable diffusion을 이용한 프로젝트를 진행중에 있습니다. 그런 측면에서 비전공자 입장에서 인공지능에 대한 이해를 높이고 장벽을 낮출수있는 좋은 영상이라고 생각합니다. 생각보다 많은 분들이 이러한 내용을 구분하지않으시는 것 같고 선배님께서도 이후 영상에 이런 내용을 담을 수 있다면 더 좋을 것 같습니다 :) 영상 항상 잘보고 있습니다 감사합니다!

좋은 영상 감사합니다 형님

조코딩님 유익한 영상 감사합니다

이미지 검색 관련 쎔플 코드도 부탁 드립니다. 조코딩님 화이팅~!

조코딩 선생님 감사합니다.

좋은 영상 감사합니다. 실제로 프로덕트를 만들어보고 싶은데 저 책에 관련 정보나 강의가 나와있나요?

영상 감사합니다.

Ai 분야 가 무조건 고학력에 어려운 사람만 접할수 있는 분야인가요? 실질적으로 그쪽으로 근무를 하고 계신분들이 이렇게 버럭 하시는건지 모르겠는데, 클럽 하우스도 간단한 api로 엄청난 이슈가 된것처럼 조코딩님은 요즘 이슈가 많이 되는 ai 를 이렇게 쉽게 접근이 가능하다를 알려주고 있습니다. 공학박사 수준으로 가서 논문 발표 하고 심도있게 파고드는 ai 분야와 가볍게 내서 동물상 테스트등으로 활용 하는 분야와는 당연히 다르겠지요.. 마치 너희들이 함부로 이걸 쉽게 배울만큼 쉬운게 아니다 라면서 선을 긋는것 처럼 보여요 . 잼있네요

저는 최근에 회사에 자료만들어서 내야될 문서가 있었는데 첨부 사진중에 도통 구할수 없는게 있어서 미드저니에 오더넣어만든 그림으로 첨부했어요 진짜 영감을 주는 에이아이라고 해야되나 ㅋㅋ 잘 안풀릴때도 너무 유용하더군용

좋은 영상 감사합니다 인공지능 분야가 블루오션인건 인정하지만 쉽다는건 인정하기 어렵네요... 공부 해보신 분들은 아시겠지만 저걸 상업용으로 쓸 수준으로 갈려면 수준이 어마어마 해지니까요

알고리즘 뜨는 시기가 아주 좋군요!

고맙습니다

선생님 질문있어요. 저는 현재 워드프레스나 윅스를 이용하여 사이트를 최적화 하는데있어서 공부중인데요 달리2를 이용하여 이미지 생성 및 수정을 조코딩님 동영상를보고 새롭게 알게되었어요 너무 감사하구요 제가 솔직히 이쪽분야에는 문외한데 만약 조코딩님이 말씀하신것들을 활용하여 ai를 통한 사이트 구축 및 최적화 광고활용에 용이한 기술을 가지려면 처음부터 어떠한것들을 공부해나가야할지 감이 안잡혀요 코딩도 할줄몰라요 길잡이가 되어주실수있나요? 예를들어 어떠어떠한것을 공부해라 이런거요!

저는 딥러닝으로 먹고사는 10년차 개발자입니다. 강의 내용은 초심자들에게 훌륭한 내용입니다. 5년 전 쯤에는 비슷한 내용으로 회사 경영진들한테 나아갈 비전을 제시하고 뭐 그랬지요. 인공지능 뭔지는 모르겠는데 알파고 뒤로 뭐 어마어마하게 대세가 되니까.. 이해 안되는 부분을 이해하느라 고생들 하셨지요. 현직자들이 놀란 이유는.. 블루오션이라는 말 때문일겁니다. 실제로는 시장이 고도화되며 빠르게 닫혀가고 있거든요. 회사에서 AI관련하여 신입들은 뭐 거의 채용하지 않아요. 경력자 또는 석박사들 위주로 채용되고 있습니다. 사례에 나온 케이스들은 정말 그냥 재밌는 사례들이지 실제로 적용하고 서비스를 하려면 많은 기술력과 비용을 필요로 합니다. 취직을 준비하는 사람이 무턱대고 AI하느라 기본적인 프로그래밍 실력을 키우지 못한채 시장에 나올까봐 걱정 되는게 첫번째 이유입니다. 두번째.... 우리회사 사장님이 이런 영상보고 어설프게 무리한 사업을 시도할까봐 걱정이죠..ㅋㅋ 그냥 블루오션이라는 말만 듣고와서는 뭐 말도안되는 이야기 하면서 그냥 해보라고.. 제대로 된 투자도 없이.. 유튜브가 블루오션이라더라면서 "김대리~ 영상만들어서 우리회사 구독자 만명만 만들어와봐~ 요즘 그게 블루오션이래. 보니까 한두명이서 그만큼 만들더만~ 김대리 센스 좋잖아?영상장비랑 편집장비는 김대리꺼로 우선 쓰고..."이러는거랑 똑같거든요..ㅋㅋ 인공지능으로 뭘 해보고싶다 이런 방향도 없이 그냥 인공지능으로 돈버는 서비스 만들어오라고..... 17~20년까지 실제로 흔했던 일입니다...ㅠㅠ 그렇다고 AI공부하지마라? 그건 아니예요. 공부 하셔야 합니다... 개발하진 않아도 이해는 하셔야 해요. 그래야 서비스 기획을 하고, 아이템 발굴을 하고, 데이터는 어떻게 모을건지, 개발은 어디에 맡길건지, 수익은 어떻게 낼 건지 알죠. 앞으로 이런 지식은 걍 필수라고 생각하셔야 합니다. 시대가 변했으니.

조코딩님 영상만 보다가 이렇게 답글 남기게됬습니다. 되게 간단히 입문자용 영상으로는 되게 잘 설명하신 것 같아요. 개발쪽으로 가지만 않은다면 그렇게 어렵지도 않으니까 괜찮구요

인공지능 개발 분야는 일단 어렵기도 어렵고, 중국과 미국에 해당 분야에서 활동하는 천재들이 너무 많아서 확실히 쉽게 도전할 분야는 아니긴 합니다만, 영상은 인공지능 개발을 업으로 뛰어들라는 것이 아니라 개발된 인공지능의 활용에 대해 배워 보고 본인의 전문 분야와 새롭게 등장하는 인공지능이라는 기술을 접목하여 새로운 인사이트를 얻고 나아가 여건과 운이 좋다면 더 높은 가치를 창출 할 수 있기에 블루오션이라 말씀을 하신 것 같습니다. 뭐든지 정말로 이해하고 마스터해야만 의미가 있다면 지금 당장 대부분 사람들은 하고있는 투자부터 손을 놓아야 할 것 같네요 :D 다만 책을 내고 강연을 하시면서 몇년간 쉽지 않은 공부를 거치고 AI 개발에 대해 공부한 현업자의 프라이드를 건드리는 제목과 말씀을 하시고 계시기에 어느정도 날 선 비판들은 겸허히 수용하셔야 할 것 같습니다.

조코딩님! 저도 멋쟁이사자처럼 출신인데, 너무나 공감되는 영상이었습니다. 인사이트 감사드립니다! 항상 응원하고 있겠습니다:)

인공지능쪽 일하고 싶은 고딩인데 석박사까지 따고 인공지능쪽 일해야하는줄 몰랐네요 ... 벌써부터 힘들어보입니다............................ai 에 대해 관심 있어서 그런데 ai쪽에서 일할때 필요한 것들이 뭐가 있을까요?

조코딩님 영상 잘보구갑니다! 막연하게 인공지능 AI에 대해서 정확하게 지식이없었는데 이번 영상으로 그 부족한 부분이 채워지는 느낌이 들었습니다! 감사해요😃

안그래도 학교에서 삼성아카데미? 해서 브라이스 틱스인가 ai활용한 수업 듣고있는데 생각보다 어렵지 않아요

와! 인공지능! 누구나 다 할 수 있습니다!!

조코딩님 채널 잘 보고 있습니다. 감사 꾸벅^^. 인공지능 서비스를 잘 활용할 수 있는 방법들만 모아서 컨텐츠를 제공해주셔도 재밌을 것 같습니다. 그동안 조코팅님 채널을 통해 알게 된 것은 teachable machine, copilot, stable diffusion 등등이 있었던 것 같은데,, 혹시 더 있다면 그런 콘텐츠만 추려서 다시 정리하여 알려주셔도 좋을 것 같아요~

다른 분야에 종사중입니다. 항상 프로그래밍에 관심만 갖다가 최근에 조금 더 적극적으로 대응 중인데,, 느낀점이 이사람들 정말 천재구나,, 하는 생각을 합니다 ㅎㅎㅎㅎㅎㅎ

쉬운 설명 감사합니다

일단 제가 조금이나마 배워본 지식으로는 개발

동물상 ㅋㅋㅋ 아이디어 좋다 솔직히 기술이 아무리 좋아도 잘 팔리는 아이디어 내는게 훨씬 중요한데 소비자의 심리를 잘 캐치하셨네요

좋은 강의 감사합니다. 책 구입하겠습니다.

너무 재밌게 봤습니다. 근데 영상에나온 KOGPT는 한글로 치면서 코딩하는 방식인건가요? 그럼 한글로 앱도 만들수 있는 프로그램인건가용?

사과랑 토마토 구분하는 거 엄청 신기하네요 잘 보고 갑니다~

레드오션이란 얘기를 몇 년 동안 쭉 들어왔는데 블루오션은 처음 들어보네요... 저는 지금도 AI쪽으로 진로 상담해오면 굳이 레드오션 들어오지 말라고 앞서 말리는 편입니다.

일단 지금 배우면. 모셔 간대요 ㅎㅎ 초봉이 5천에서 1억 까지 라고 하니 빨리 배우세요 서버도 함께 배우면 됨. ㅎ 클라우드 넘어 가니.

계산은 기계가 하지 않나요 ? 아니면 사람이 계산과정을 만들어 식으로 넣어주나요?

@16:12 '하락장 어떻게 대응해햐하나.....'에 정신이팔려서 내용이 잘 않들어와요... ㅜㅜ

대학원을 안가도 인공지능을 공부해도될까요? 대학원은 필수라고 들어서 컴공 2학년입니다...

조코딩님 썸네일 로봇 쫌 무섭잖아요((((👀)))) 🤭😁😆 데이터가 진짜 중요한것 같아요. 그걸 잘 활용하는게 기회인데 이게 참 쉽지가 않네요😅 지난 영상들도 다시 봐야겠어요!

지레겁먹고 시작도 못하는 분들이 많은거 보니 블루오션 맞네요 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

그냥 제목 어그로 사과하는게 맞아보이는데 ㅋㅋ

초기의 자동차는 몇몇 전문가나 소수가 사용할 수 있었지만, 지금은 누구나 몰수 있도록 점점 간단해지고 오토파일럿까지 발전되고 있지요. 세상의 모든 것이 마찬가지인 거 같습니다. 세상에 나오기 시작하고 많이 필요해지면 그것이 다루기 쉬워지는 건 당연해지겠죠. AI도 마찬가지 일 거라 생각합니다. 예전보다 훨씬 다루기 쉬워진 만큼 자신만의 아이디어로 쉽게 앱을 만들 순 있고 돈도 벌수 있지만, 그 아이디어에도 한계가 있지요. AI가 어렵다고 이야기하는게 아닙니다. 희소성에 대해 이야기 하는것이지요. 그리고 이 희소성은 누구나 할 수 있는 만큼 빠르게 소진됩니다. AI로 할 수 있는 단순 일이 있다면 일시적으로는 할수 있겠지만, 결국 이 단순한 것도 금세 AI에 의해 대체됩니다. 다시말해 장기적인 발전과 커리어를 위해 다가간다면 분명 더 깊은 공부를 해야 할 것입니다. 또한 언제까지 구글이나 대기업에서 제공하는 툴에만 의존하여 개발할 수는 없습니다. 물론 이런 영상의 목적이 일단 쉽게 접해보고 재미를 가지게 하는 좋은 취지는 있지만, 무턱대고 시작해 보라는 자칫하면 무책임해 보이는 느낌도 있어 보입니다. 블루오션이니 얼른 시작해봐라 라는 느낌보단(이런 부분에서 부정적인 의견들이 많은것 같네요), 현재의 AI의 발전과 상황을 소개해주고 다양한 툴과 기술들에 대한 설명만으로도 저같은 사람들한테 매우 잼있고 좋은 정보들이 많아보입니다. Two Minute Papers 채널이나, 노마드 코더 채널처럼말이죠. 결국 스스로 실행에 옴기고 고민하고 발전하는 사람들만이 끝까지 살아남을수 밖에 없을 것 같습니다.

잘 보겠습니다!

👍

가끔씩 조코딩님 영상 즐겨보는 전공자이지만 지금은 다른분야의 회사를 하고있는 1인입니다.. 유튜브 초반과는다르시게 요즘에는 너무 프레임워크에 의존해서 본질적인 작업은 무시한채 흉내만 내는 작업들을 어그로성으로 많이올리시네요... 앞으로 이쪽전공에서 일을하고싶으신 어린학생분들이 계시다면.. 조코딩님영상은 재미나 그냥 아 이런게 있구나 라는 정도로만 보셔야할것같아요.. 이번영상보고 더 크게 느끼네요..

다 배우고 오면 레드오션이 되어 있을 거 같은.. 기분이 있네요..;

일단 머신러닝 및 데이터 분석을 먼저 배우고 인공지능을 하시던가 꼭 데이터 분석을 나중에라도 배우시기 바랍니다. 통계도 마찬가지요. 데이터 분석 및 통계 배경지식이 있으면 과거 실패한 딥러닝 프로젝트가 왜 실패했는지 설명해줄 겁니다.

이미 인공지능은 제가 몸담고 있는 분야 곳곳에 들어와서 인공지능 모듈을 활용하는 정도에만 그치는데도 절반이 넘는 사람들이 이 활용조차 못해서 나가떨어지는 경우가 태반입니다. 전혀 쉽지 않아요. 구독자가 거의 50만명이나 되시는 분이 뭐가 아쉽다고 이렇게 제목 어그로를 끄는지 모르겠습니다. 본인의 영향력을 생각했으면 좋겠어요. 본인의 한마디 한마디가 개발자나 다른 엔지니어들에게 이것도 못해? 라는 말로 되돌아가던지, 자신이 가지고 있는 어려운 기술을 쉬운 능력으로 후려침 당할 가능성도 생각해 보셨으면 좋겠습니다. 지난번부터 느끼지만 어그로 정도가 점점 심해지네요

인공지능을 필드에 적용한다. 이건 대기업에서나 해볼수 있는 시도입니다. 기업이 리스크를 감수한다는게 쉬운일이 아닙니다. 막말로 기존 방법으로도 잘 굴러가던 시스템을 인공지능으로 바꾸었을때 문제가 생기면 누가 책임을 집니까? 스타트업이 아닌 이상 정상적인 사고를 가진 대표님들은 절대 도입할 생각을 안해요. ㅋㅋㅋ 그냥 신기한 기술 정도로만 받아들이시고 넘어가셔야지 취준한다고 인공지능 공부하는 일은 없으셔야 합니다.

ㅋㅋㅋ너프한 수준의 작업은 여기서 말하는 수준으로 가능합니다만…실제로 제품같은데 적용되는 인공지능 모델을 개발하능 것은 쉽지 않죠,,

와.. 놀랍네요 코딩은 잘 모르지만 개발자는 일자리를 잃고 기획자가 귀해지려나요..

거대한 특이점에 시작점이다

늦게 봤다는게 손해ㅋㅋㅜ 일찍볼걸,

음... Ai는 블루오션이라는 말이 어울리는 분야는 아닌거같아요ㅎㅎㅎ AI는 다들 하고싶어도 그 깊이와 지식의 양이 방대해서 전문가로 성장하기에 매우 큰노력과 어려움이 있는 분야...죠...ㅎ 마치 지방에 의사 수가 부족하니 학생들에게 지방에서 의사를 하는건 블루오션이니 여러분들도 손쉽게 한번 도전해보세요! 라고 말하지는 않는것처럼 말이에요...ㅎ 특히 코딩, 공부 모르겠어라고 말하는 분들한테도 기회라는 말은... 음 모르겠네요 그냥 그런분들이 ai는 물론이고 개발을 하는건 그냥 시간을 버리는거라 생각해요.. 좀... 잘못된 정보를 공유하는 책임감 없는 영상같아서 살짝 실망스럽네요

인공지능 쪽이 블루오션인건 맞다만 앞으로의 기술들은 더 발전된 형태이기에 결국 석박 정도는 돼야 경쟁력이 있을 거에요.

블루오션인데는 다 이유가 있다............

영상 안보고 댓글을 보면 AI쉬운거니 빨리 배워서 스타트업을 시작해라!!! 인줄 알겠어요... 영상내용은 대충 요약하면 기업들이 AI 분야 석박사들을 고문해서 AI를 쉽게 쓸수 있게 만들어놨으니 한번 찍먹 ㄱㄱ 인거 같은데요...

녕안하세요. 인공지능 박사 이루기 위해 인공지능을 공부하고 있는 고3 입니다. 초보자들이 입문하기엔 가장 좋은 강의라고 봅니다. 여러 강의들을 보았지만, 전부 미분을 사용하여 최솟값 찾아서 찾은 최솟값으로 어떤 식으로 작용하는지, 경사하강법을 사용해서 최솟값을 찾는 방법, learing_rate가 모델 학습에 어떤 작용을 하는지 전부 인공지능에 대한 개념과, 고2 정도의 수학 수준이 되야 이해하는 강의들이 대부분 이었습니다. 인공지능을 단순히 접해보고 싶다면 티쳐블 머신 강력히 추천 드리지만, 인공지능에 대해 전문적으로 공부하고 싶다면, 텐서플로우, 케라스 등 패키지로 하나하나 프로젝트를 해보는 것을 추천 해봅니다. 인공지능 개발자 수요를 보시면, 대부분 석사 학위(연구원) 이상입니다. 인공지능 툴이 쉬운거지 인공지능 개발이 쉽다고 생각한다면, 큰 오산입니다. 이건 저의 생각일 뿐입니다. 참고만 하셨으면 해요. .ㅋㅋㅋ

자동차 유튜브 업계 어그로는 숱하게 봤지만 코딩은 첨보네ㅋㅋㅋㅋ

인공지능은 어렵습니다 파면팔수록

일반인도 인공지능을 만드는 세상 = X, 세계 유수의 석박들이 만든 인공지능을 프레임워크, 라이브러리 처럼 누구나 가져다 쓸 수 있는 세상 = O. 이걸 가져다 써서 조그만 사이드 프로젝트 같은 웹앱 만드는 걸 오픈소스 기여도 아니고 일반인도 누구나 인공지능을 개발한다는 건 이상한 말 아닐까요.. 물론 섬네일 및 과장 표현은 쉴드 못쳐주겠지만

사랑해요

우리가 전자계산기 쓰면서 암산능력 떨어지고, 스마트폰 쓰면서 식구들 전화번호 기억 못하드시 AI 의존하다보면 우리의 사고력도 퇴화 합니다....

왜이리 다들 ㅂㄷㅂㄷ..ㅋㅋ

wix 같은 툴을 다룬다고 누구나 프론트엔드 개발에 뛰어들 수 있는게 아닌것을 조코딩님이야말로 잘 아실겁니다.

조코딩 요즘 제목어그로 너무 심한데

영상 잘봐왔습니다. 딴지는 아니지만 이런 블루오션 분명 현재 가능성이 오고 있는데요. 금방 얕은 서비스는 고도화된 서비스에 대체 됩니다. 즉 조코딩님이 말씀하시는건 이해가나 지금 ai가 고도화로 가고 있어요… 간단한 학습으로 프로덕트를 만들면 뭐해요 당장 몇천 만원 번다고 다음달에 비슷하고 고도화된 서비스 몇백개가 생기는데 .. 제발 근시안적으로 보지마시고 조회수용 약간 어그로다 보는게 맞는거 같습니다.

...

이 영상만 보고서 우리회사 개발자들은 왜 이런것도 못하는거지? 라는 오해가 안생겼으몀 좋겟네요😂

약간 오해가 있는거 같은 분들이 있으신거 같은데 인공지능을 이용하여 블로그 운영 이런식의 돈벌이인거지 머신러닝 직장 카카오 구글 갈수 있다!!! 이런것이 아니네요 ㅋㅋㅋㅋ 그런거였음 진작 조코딩님이 이런 영상을 안올렸죠

댓글이 공격적인게 많은데 개발자랑 연구자랑 구분은 좀 하시는게;; 우리가 볼트하나 조일라고 스패너까지 만듬;;? 해당 영상 소프트웨어 개발자들이 AI 사용할때 기초적으로 적용할 수 있는 가이드 소개로 보이는데 뭘 굳이 와서 아 이 분야 개어렵습니다 영상 어그로에요 라고 까지 다나요;; 그럴 시간에 그 어려운 분야 연구시간을 늘리시는게 맞지싶습니다;;

AI로 먹고 살 생각은 아니지만~ 급변하는 세상에 적응하기위해? 도태되지 않기위해? 새로운 기회를 무지로 인해 놓치지 않기위해? 암튼. 근데 난 왜 게임 오토 만들생각이 제일 먼저 들었을까 ㅋㅋㅋ

12:00

난 이사람 인공지능 한번이라도 제대로 개발/연구해본 사람인지 궁금하다. 업계 6년차인데 transfer learning만 하면 쉽게 뚝닥 다 만들어지는것 처럼 말하는데 절대 결코 그렇지 않다. 정말 반박할 포인트가 너무 많지만, 다른걸 다 떠나서 transfer learning 했는데 원하는 결과가 안나오면 어떡할것인가?. 학습이 잘 안될 요소는 너무 많은데 원하는 결과가 안나오면 나만 수준 이하의 사람이 되는것이다. 또 그대 말대로 좋은 모델을 잘 가져와서 앱을 만들던 서비스를 한다고 해보자, gpu 환경조성부터 효율적으로 멀티 gpu를 사용하여 서빙하는것까지 사용자가 원하는 수준의 inference를 제공하기까지 난 아직도 배울게 너무 많다고 생각하는데, 이걸 이렇게 쉽다고 치부해버리는게 정말 받아들이기 힘들다(남이 다 만들어 놓은 api call은 제외(이건 서비스라고 보기도 힘들고 추후에 문제가 생김). 일반 개발자들은 gpu를 사용해볼 경험이 적다. 그리고 환경이 세팅된 클라우드를 쓴다고 하더라도 inference모듈을 서빙까지 개발하기 위해 torch나 tf레벨의 코드를 자세히 이해하지 못하면 절대 서빙 불가능하다. 서로 바라보는 입장차이가 분명 있겠으나 내가 그 차이를 이해하려고 노력해도 어그로라고 밖에 안보인다. 동의한다면 시청자를 기만하는 콘텐츠를 스스로 삭제해야된다고 생각한다.

쉽지않고... 가르칠 교수도 부족하고.. 대기업도 인력난입니다.... 하지만 블루오션은 트루

강의 내용 탄탄하구만 무슨 어그로야. 목적이 다른건데 이해를 못하네. 인공지능 전문가가 되겠다는 게 아니라 활용을 하겠다는 거잖아; 조코딩님 화이팅입니다.

'남녀소노 쉽게 코딩을 접하게 해주겠다'는게 방장님 취지인데..유독 이 채널만 요지 못잡고 뭔 사명감으로 똘똘 뭉쳐서 화가 꼭지까지 난 분들이 많은건지 ㅋㅋㅋㅋㅋ 매번 걍 웃김 개발자분들에게 선입견 생길정도 ㅋㅋ 오늘도 유익한 영상 재밌게 보고 갑니다!! 수고스러움 늘 감사합니다~

댓글 반응이 안좋네여 ... 영상 후반에 나온 말 처럼 초기에 스마트폰 출시 때 앱스토어에서 엄청난 기회들이 있었고 , 현재 상황이 그때와 비슷하다 -> 블루오션이다 이 말인건데.. 심지어 잘 활용한 사례들도 보여주셨고 ㅋㅋ 왜 핀트를 인공지능 연구원 쪽으로 가서 욕을 하는 건지 모르겠네요. 인공지능 기술들을 활용해라 활용하는게 쉽다 이거지 만드는게 쉽다고 한게 아닌데 ㅋㅋ ( 심지어 이 말은 영상에서도 함. )

이제 레드오션됨

이 영상 내용은 AI전문가가 되는게 쉽다가 아니라 AI로 할수 있는 수억가지중에 쉽게 해볼수 있는 것도 많다. 인거 같은데 AI가 쉽다라는 말에 분노하시는 분들이 많은거 같네요...

개발자는 블루오션 맞긴함 근데ai엔지니어는 과포화상태지 ai를 도메인으로 삼는것은 블루오션 ㅇㅈ

인공지능 쪽은 생각보다.. ’쉽다‘라는 말에 민감하신 분들이 많네요..😢 ’수학, 물리‘와 같은 학문 입문서에 ’쉽다‘라는 말이 있다고 해서 화를 내시는 전문가 분들은 별로 안계셨던것 같은데..

악플은 왜다는건지..

내가 쉬우면.. 남도 쉽다..

현직자들이 어해하지 않게 설명할때 첨언이나 미리 오해를 하지 않도록 고려해서 영상을 만들기 바랍니다. 그냥 좋다고만 칭찬을 하면 당연히 우려할수 밖에 없죠 정확히 어떤 관점에서 어떤 분야에서는 가능성이 높다라고 논리 전개를 하야 납득을 하지 그냥 좋다 블루오션이다! 라고 반복만 한다면 이상과 꿈을 파는것으로만 보입니다. 좋은 영상와 인사이트를 주시는것에 항상 감사드립니다. 앞으로의 영상엔 이런 고민들이 담겨서 이런 말이 안나왔으면 하네요 영상의 본질이 흐려지네요

조회수 급한건 알겠는데 이렇게 어그로 끌면 안되는거 아닌가요 ㅎㅎ...

코딩 필요 없디야