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https://github.com/scofield7419/EmpathyEar GitHub - scofield7419/EmpathyEar: Multimodal Empathetic ChatbotMultimodal Empathetic Chatbot. Contribute to scofield7419/EmpathyEar development by creating an account on GitHub.github.comhttps://arxiv.org/abs/2406.15177 EmpathyEar: An Open-source Avatar Multimodal Empathetic ChatbotThis paper introduces EmpathyEar, a pioneering open-source, avatar-based..

세상에는 다양한 방법론이 있다(1) 목표를 정하고 단거리 달리기(2) 목표를 정하고 장거리 달리기(3) 될것 같은지? 안될것 같은지? 지켜보면서 목표를 슬금슬금 정하기 CTO로서 난이도가 높은 기술을 구현할때는 (AI, 블록체인 등) 3번이다.왜 3번인가?개발은 노력만으로 되는게 아니라데이터 수집, ai 모델, 서버 구축 등 여러가지 도구 및 시스템이 갖춰져야 함도구와 시스템이 없다면 개발자의 노력이 있어도 기대 이하의 결과가 나올 수 있음3번적 사고를 기르려면1. 어떻게 만들건데?이 질문을 달고 살아야 한다2. 장기목표를 신중히 정해야 한다= 장기목표를 나중에 정해야 한다장기 목표를 냅다 지르는게 아니라돌다리 두드려보듯 하나씩 두드려보면서 단기목표1, 단기목표2, 단기목표3이런식으로 세우면서오히려 기획..

AI의 발전은 세 차례에 걸쳐 크게 변화해왔습니다. 1차 AI 붐에서는 규칙 기반 시스템이 주목받으며 AI의 기초가 다져졌습니다. 이후 2차 AI 붐에서는 머신러닝의 등장과 역전파 알고리즘 덕분에 신경망 학습이 가능해지면서 AI 연구가 다시 활기를 띠었습니다. 3차 AI 붐에 이르러서는 딥러닝과 생성형 AI가 발전하여 다양한 산업에서 혁신적인 성과를 내고 있습니다.위의 사진을 보면, 머신러닝이 등장하고나서 순차적으로 딥러닝이 등장할 것 같다고 생각할 수 있지만, 실제로는 동시에 발전해왔습니다.  머신러닝과 딥러닝의 상호발전과 계층구조예를들어,1980년대 역전파 알고리즘의 도입은 머신러닝의 중요한 발전이었습니다.이를 통해 비선형 문제를 해결할 수 있게 되었고, 딥러닝은 더 깊은 신경망으로 복잡한 패턴을 인..