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ROS2+SLAM AI로봇랩 1강) Windows WSL2에 ROS2 설치하기 Frenz AI로봇랩에서 ROS2 강의영상 입니다. ROS의 이론과 설치 (Windows WSL2)에 대해 다룹니다. https://youtu.be/AUSOnvOTt2s ROS2는 윈도우에서도 가능하다! ROS2를 윈도우에 설치하기 위한 3가지 방법 그냥 Window Window+wsl2 (!!) Window+Docker Window의 wsl2를 이용해서 ROS2를 설치해보자 윈도우에서 리눅스를 사용할 수 있게 해주는 WSL2 버전이 정식으로 출시 WSL은 Windows Subsystem for Linux 2의 줄임말 윈도우의 가상화 기능을 활용해서 윈도우 위에서 리눅스를 사용 가능 단순히 가상머신으로 리눅스를 사용할 수 있는 것이 아님 윈도우 시스템과 통합되어 마치 하나의 머신처럼 자연스럽게 리눅스를 ..
ROS2+SLAM AI로봇랩 4강) Cartographer SLAM with ROS2 on Omorobot Frenz AI로봇랩에서 진행한 AI로봇랩 2기 4강 내용입니다. 3강: https://keep-steady.tistory.com/46 내용 - Lidar SLAM at JetsonNano with ROS2 (ROS2를 이용하여 JetsonNano에서 라이다 SLAM) 참고 블로그: https://omorobot.com/docs/slam-%ed%95%98%ea%b8%b0-mapping/ 참고 영상: https://www.youtube.com/watch?v=fYa7R2koXPs&t=13shttps://omorobot.com/docs/ros2-teleop-%eb%aa%85%eb%a0%b9%ec%9c%bc%eb%a1%9c-%ec%a1%b0%ec%a2%85%ed%95%98%ea%b8%b0/ 1) SLAM map..
자연어처리(NLP) GPT3 2편) OpenAI API로 chatbot을 만들어보자! 거대 언어모델 GPT3가 화재다. 수많은 데이터를 엄청 큰 Transformer decoder 모델로 이루어진 GPT 모델로 학습한 GPT3. 지금까지 언어모델은 Pretrain을 통해 학습한 후 많진 않지만 적지 않은 꽤 많은 데이터를 수집하여 fine-tuning을 해서 언어모델의 parameter weights 값들을 업데이트해야 동작했다. 하지만 GPT3 모델은 weight 업데이트 없이 언어모델의 입력인 prompt에 정보를 잘 담으면 학습 없이도 많은 task가 가능하다. GPT3로 할수있는 task는 자연어처리의 모든 task이다. 분류/요약/번역/챗봇 등등 수많은 task가 학습 없이 prompt 입력 만으로 가능하다. 본 글에선 1) OpenAI의 API를 이용해 GPT3를 이용하는 방법..
자연어처리(NLP) GPT3 1편) GPT3 이론 파헤치기 최근 인공지능 기반 자연어처리는 거대 언어모델 개발로 큰 성공을 거두고 있습니다. 오늘은 GPT3에 대해 알아봅시다. 1. 언어모델(Language Model) 언어모델은 크게 Auto encoding 모델과 Auto regressive 모델 두 종류로 나눌 수 있습니다. 1.1. Auto-Encoding Auto-Encoding 모델은 임의로 문장에서 빈칸([MASK])을 만든 후 주변 단어를 통해 문맥상 빈칸을 맞추는 방식입니다.을 위한 BERT, Electra, RoBerta가 이 방식에 속합니다. 동일 문장이라도 random masking 위치에 따라 서로 다른 정보 학습할 수 있고, Downstream task에 Fine-tuning 시 [MASK] 토큰이 등장하지 않으므로 Pre-trainin..
음성인식 바이든? 날리면? 주파수 기반 음성처리 노이즈 제거 동영상은 영상과 음성으로 이루어져 있다. 영상은 두 눈으로 명확히 보이므로 분석이 어렵지 않으나, 음성은 여러 잡음과 multi-speaker 문제로 분석이 어렵다. 본 글에서는 음성을 분석하여 노이즈를 제거하고 속도를 빠르거나 느리게 하는 실습을 진행한다. 음성은 아래와 같이 시간영역에서 파형으로 이뤄져 있다. 그리고 이 파형은 실제 우리가 원하는 음성과, 잡음으로 이뤄져 있다. 우리는 잡음을 제거하고, 원하는 음성 부분만 듣고 싶다. 실습 순서는 아래와 같다. 1) 유튜브에서 원하는 영상을 다운로드한다 2) 영상에서 음성을 추출한다 3) 전체 음성에서 원하는 부분만 자른다 4) 주파수 영역에서 음성을 분석한다 5) 주파수 변환(mel-spectogram)을 그래프로 확인한다 6) 음성을 빠르거나 느리..
영상인식(Vision) (이미지 분류 고급) 2_EfficientNet을 이용한 대선후보 분류 Hands-On AI에서 이미지 공부할 때 MNIST만 돌려보는 건 지겹지 않은가?? 이미지 분류 고급과정에선 아래와 같이 이미지 분류의 A to Z를 Hands-on 과정으로 다룬다. 1. 이미지 자동 크롤링 2. EfficientNet을 이용한 이미지 분류 3. GradCAM을 이용한 XAI(Explainable AI) 4. 적대적 공격(Adversarial attack)으로 내 모델 공격하기 2022 대선후보 데이터셋 구축: 이전글 참고 https://keep-steady.tistory.com/29 그중 두 번째, EfficientNet을 이요한 이미지 분류 - 목적: 최신 이미지 분류 모델 학습 - 순서 1) 데이터 준비 - dataset - dataloader 2) EfficientNet 모델 준비 3) 학습 ..
OSINT OSINT day2-1. 딥웹 onion 찾기 & 아고라 살펴보기 딥웹의 onion을 찾고 아고라 살펴보기다크웹, 딥웹이라고 불리는 어둠의 경로에 있는 사이트를 들어가보자.딥웹은 오픈웹의 반대말로 일반인이 쉽게 접근할 수 없다.onion은 딥웹의 주소라고 생각하면 된다. ex)딥웹이 있는 대부분의 사이트들은 ~~.onion 형식이다.본 글에서는 한국어로 된 딥웹, 아고라, 하이코리아, 히든위키코리아, 동부전선을 들어가는 법을 알아보자.이들 사이트는 마약, 포르노, 밀매 등의 정보가 있다. ## 1) 아고라 onion 찾기1. 칼리리눅스 로그인 2. 구글에서 "아고라 onion" 으로 검색 - http://c2djzrn6qx6kupkn.onion 3. 리눅스 토르 브라우저에 위 사이트 접속 - 아고라 : 익명 보드, 한국어 최대 다크웹 사이트임 - 하이코리아, 히든위키 ..

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