[Maximum likelihood와 Cross Entropy Loss]

https://huidea.tistory.com/276

[Training 방법에 따른 분류]

https://blog.naver.com/koreadeep/222706210951

[Self-supervised learning이란?]

https://daeun-computer-uneasy.tistory.com/37

https://hoya012.github.io/blog/byol/

[적대적 학습이란?]

https://github.com/datamarket-tobigs/Image-Seminar-1314/blob/master/lecture-16-adversarial-examples-and-adversarial-training.md

[[CV] Self-supervised learning(자기주도학습)과 Contrastive learning - 스스로 학습하는 알고리즘]

https://daeun-computer-uneasy.tistory.com/37

[소형 언어모델, 멀티모달, 그리고 Physical AI]

https://www.igloo.co.kr/security-information/%EC%9E%91%EC%A7%80%EB%A7%8C-%EC%98%A4%ED%9E%88%EB%A0%A4-%EC%A2%8B%EC%95%84-%EC%86%8C%ED%98%95-%EC%96%B8%EC%96%B4-%EB%AA%A8%EB%8D%B8sllm/

https://www.samsungsds.com/kr/insights/multi-modal-ai.html

https://velog.io/@ysw2946/9.-Multi-modal-Learning

https://www.newstheai.com/news/articleView.html?idxno=4044

[조민호 (2021). 인공지능의 역사, 분류 그리고 발전 방향에 관한 연구. 한국전자통신학회논문지, 16(2), 307-312.]

https://drive.google.com/file/d/1sCWv_-UwbIOI64JaWUMGAhGJOlv27Nx0/view?usp=sharing

[Data-Centric AI 관점으로 재해석하는 자연언어처리 기반 History of AI — Upstage]

https://drive.google.com/file/d/19RiMKp6dUs981DeMb_8k8sEvjQgdPfGE/view?usp=sharing

[GPT 시리즈와 발전 과정 — Upstage]

https://drive.google.com/file/d/1Up_qOiB96bXDMI-U-Z6XxpWL6CRnpyCk/view?usp=sharing

[AI 모델의 데이터를 다룰 때 발생하는 세 가지 문제 (Data! Data! Data!) — Upstage]

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[SPRi AI Brief_2024년3월호_F]

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[ 세계최고 인공지능 전문가의 스탠포드 대학 강연 | 앤드루 응 교수 | 인공지능 기술의 현황과 미래 ]

https://youtu.be/8sB_jt2iJ9c?feature=shared

[오진오, 유환조 (2014). 추천 시스템. 정보과학회지, 32(1), 53-58.]

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[[트렌드] 우리나라 및 주요국 인공지능(AI) 기술수준의 최근 변화 추이 (SPRi)]

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[위대한 수학]

https://youtu.be/JfOXC9rw3PM?feature=shared

[ 생각이란 (feat. 컨텍트, 비트겐슈타인) ]

https://youtu.be/982uI7M2kv4?feature=shared

[인공지능(AI) 반도체 표준 동향과 전망 (TTA Journal)]

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[송경우, 문일철 (2021). 추천시스템 최근 연구 동향 및 향후 연구 방향 소개. 정보과학회지, 39(3), 16-23.]

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[Steck, H. Ekanadham, C., Kallus, N. (2024). Is Cosine-Similarity of embeddings really about similarity]

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[코싸인 상관도 / andwer ng 강연]

https://youtu.be/8m_P6NuzprM?feature=shared

https://youtu.be/IBlbqkhhpzM?feature=shared

[Textbook으로 공부할 시간이 없다는 연구자에게 올라온 다양한 공부법 조언들]

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/trbwwb/d_there_is_no_time_to_read_the_textbook_as_a/

[PRML 사용법에 대한 Discussion ]

https://www.quora.com/How-should-I-use-the-book-Pattern-recognition-and-machine-learning-by-Christoper-Bishop

[PRML 공부를 위한 다양한 source가 정리되어 있는 페이지]

https://github.com/sohansai/Bishop-PRML-Resources

[“The Secret to Resilience”: 먼저 가볍지만 너무나 추천하는 “Resilience”, 즉 회복력에 대한 아티클입니다. 어려움을 맞닥뜨릴 때 networking과 connection 등이 어떻게 도움되는지 이야기하는 너무 좋은 글이여서, 학습과 직접적인 관계는 없지만 꼭 읽어보셨으면 좋을 것 같아 준비해보았습니다. [HBR]]

https://hbr.org/2021/01/the-secret-to-building-resilience

[“Is the “AI developer” a threat to jobs — or a marketing stunt?“: AI 기술의 현재 가능성과 한계를 이해하는 데 인사이트를 얻으실 수 있는 아티클입니다 :) [The Pragmatic Engineer]]

https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/is-the-ai-developera-threat-to-jobs?utm_source=post-email-title&publication_id=458709&post_id=142763191&utm_campaign=email-post-title&isFreemail=true&r=1tjxbw&triedRedirect=true&utm_medium=email' target="_blank">https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/is-the-ai-developera-threat-to-jobs?utm_source=post-email-title&publication_id=458709&post_id=142763191&utm_campaign=email-post-title&isFreemail=true&r=1tjxbw&triedRedirect=true&utm_medium=email

[“How to Read AI Research Papers Effectively”: 아티클은 아니고, 온라인으로 진행되는 세미나입니다! 좋은 주제인만큼 무료 티켓 하나씩 미리 get 하시길 바라겠습니다 ㅎㅎ (시간차로 인해 실시간으로 시청하지 못해도, 추후에 볼 수 있도록 링크가 따로 제공됩니다!) [eventbrite]]

https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/is-the-ai-developera-threat-to-jobs?utm_source=post-email-title&publication_id=458709&post_id=142763191&utm_campaign=email-post-title&isFreemail=true&r=1tjxbw&triedRedirect=true&utm_medium=email' target="_blank">https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/is-the-ai-developera-threat-to-jobs?utm_source=post-email-title&publication_id=458709&post_id=142763191&utm_campaign=email-post-title&isFreemail=true&r=1tjxbw&triedRedirect=true&utm_medium=email