1. 오늘의 학습 키워드
AI literacy 기초 강의 ,UXUI 기초 및 피그마의 기초 보기
2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기
①데일리 스크럼 작성
② AI literacy & 피그마 기초 강의 시청
③ 아이스브레이킹 팀 과제 진
3.학습하면서 겪었던 문제점 및 에러
노베이스로 인한 지식 부족 그건 말곤 없음
4.내일 학습할 것은 무엇인지
피그마 1주차 완강 및 핵심 개념 관련 영상 시청 및 AI literacy 영상 나머지 시청
학습 내용
- AI Literacy
1.AI란?
능동적인 비선형 상황에서 처리한 소프트웨어로 당양한 상황 속에섯 알아서 척척 자동으로 하는 훌륭한 도구(만능은 아니다.)
선형 (표현하기 쉽고 단조로운 일) 비선형(표현하기 어려운 어디로 끝이 모르는 일)
2.규칙 기반& 패턴 학습
- 규칙 기반(지도 학습): 지도자 기반으로 규칙적인 학습으로 장점은 특정 상황에서 빠르고 정확하게 하는 장점이 있는 반면 유연성이 떨어지는 단점이 있다. EX)스팸메일 분류, 질병 진단, 성별 예측
- 패턴학습(비지도 학습):특성 군지브 패턴 인식 등으로 많은 정보들로 특정 공통점 차이점을 인식하는 학습으로 정답 데이터가 없는 장점이 있지만 명확한 정답이 없다는 단점이 있다. EX) 범죄 위험 지역 예측, 고객 분류, 상품 추천
스팸메일 분류 질병 진단 성별 예측
3.분류/생성AI
분류 최적화 AI: 그림, 글 , 신호 등 다양한 정보 분류하는 AI로 OPENCV, SVM, YOLO가 있다.
생성형 AI: 직접 산출물을 발생하는 AI로 (LLM,GPT,CLOUDE)등이 있다
오늘의
CHAT GPT,제미나이로 내 아이디어를 거기에 써서 영상AI 매끄럽게 프롬프트 작성하기.
생성형AI& LLM 원리
LLM이란?
LARGE LANGUAGE MODEL 거대 언어 모델로 나라마다 사람의 언어를 인식하고 이해해서 답변하는 AI 모델
LLM이 어떤 문장을 들으면 모델이 알수 있는 벡터 혹은 스칼라값과 가장 유사한 값을 대조해 최대한 가장 적합한 값으로 대답하는 하여 사용자가 만족 할지 안 할지는 모르지만 그 값에 해당하는 답변이다.
임베딩: 문장을 수치화(벡터화)하는 방법
임베딩을 완료한 정보를 바탕으로 트랜스포머 연산 통해 이해하여 LLM이 문장 이해하기 위한 첫 번째 단계이다.
그러나 이것 또한 한계가 있는데...
이걸 고안한 방법은?
FINE-TUNING, RAG 2가지가 있다.
FINE-TUNING: 미세조정으로 특정값을 수정하고 수정한 걸 다시 먹는 방식이다.
기존의 LLM을 수정하여 새로운 data set 학습시켜 LLM 답변 자유도 수정, LLM 답변 최대 길이 수정이 있다.
장점: 비교적 작업 속도가 빠르고 매개변수만 조정할 수 있다.
단점:결과보는데 시간 오래걸리고 결과가 마음에 들지 않으면 새로 조정해야한다.
RAG : LLM 참고해 답변할 수 있는 새로운 정보의 장을 활용하여 기존 학습된 내용+추가적인 정보 이다.
장점: 별도의 학습 시키지 않아도 된다.
단점:RAG 설계, 구축, 작용, 유지보수 작용 필요하지 않다.
오늘의
.....
- UXUI이론 및 지식
디스플레이와 픽셀
디지털화면=디스플레이
디스플레이는 픽셀로 이루어진다.
해상도: 디스플레이의 선명한 정도
디스플레이 안에 들어가 있는 픽셀의 갯수를 의미
디스플레이와 픽셀의 관계
①해상도가 같으면, 화면 크기가 클수록 한 칸의 크기도 커진다.
②화면 크기가 같다면, 해상도가 높아질 수록 픽셀 한 칸의 크기가 작아진다.
③일반적으로 화면 크기가 클수록 해상도가 높다.
※예외)화면 크기가 작은데 해상도가 높은 경우 픽셀이 오밀조밀하게 모여있어 화질이 더 좋다
1배수 디자인
1. 모바일 앱 사이즈
스마트폰마다 화면 크기는 다르지만 같은 앱이면 디자인의 위치와 배치가 동일하다.
따라서 디바이스 마다 일일이 맞는 디자인을 만들지 않는다.
2.1배수 디자인? 디자인을 할 때 기준이 되는 사이즈 즉 원본 사이즈.
3. 1배수 디자인을 정하는 법
사람들이 가장 많이 쓰는 사이즈로 설정한다.
내가 만드는 앱을 쓸 사람들이어야 한다.
EX) 갤럭시를 쓰는 사람들이 많이 있지만 내 핸드폰이 아이폰일 경우 아이폰 사이즈로 제작된다,
4. 권장하는 1배수 사이
5. 1배수 디자인이 실제 스마트폰에서 구현되는 과정
기기마다 정해진 픽셀 배율이 있어, 1배수 디자인을 몇 배 확대할 건지 정한다.
1)1배수 사이즈 디자인 및 개발
2)기기는 코드를 읽고 디자인으로 바꾼다음 배율 만큼 확대 or 축소
3)기기 실제 해상도에 맞게 미세하게 조정을 마친 후 화면에 띄운다.
래스터 방식 vs 백터 방식
1. 래스터 방식 = 비트맵 형식으로 픽셀 칸에 색깔 칩을 하나씩 담는 방식이다.
대표적인 툴: 포토샵
파일형식:jpg, bmp, gif, png
2. 백터 방식 = 그림을 수식으로 표현
대표적인 툴 : 일러스트레이터, 피그마
파일 형식: svg
래스터 방식의 특징
1. 해상도가 높을 수록 화질이 좋다.
2. 해상도가 낮은 이미지를 크게 만든다고 화질이 좋아지진 않다.
3.확대 축소를 반복하면 색상 정보가 사라져 이미지 화면이 깨지는 경우가 있다.
4. 단순한 방식이기 때문에 고해상도 이미지를 표현하기 좋다.
백터 방식 특징
1. 확대 및 축소 등 크기 변형이 자유롭다
2. 이미지가 크고 복잡하면 수식도 복잡해진다. 고해상도의 많은 색을 표현하는 경우 파일이 커진다.
피그마가 백터형식인데 깨질 수 있는 이유
래스터 형식으로 만들어진 이미지를 피그마에서 작업할 경우에는 백터 개체가 아니기에 깨질 수 있다.
열화된 이미지를 강제로 키워 해상도만 늘려두면 깨져보인다.
8포인트 그리드
일반적으로, 디자인 요소들은 8의 배수로 만든다는 규칙이 있는데, 이를 8포인트 그리드 디자인이라고 부른다.
8포인트 그리드를 사용하는 이유?
1)일정한 규칙이 있다면 협업할 때 개발하면서 물어볼 필요가 없다
2)처음보는 디자인이라도 그 규칙을 적용하기만 해도 되기 때