국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글

NEW FEATURE

기술을 읽던 곳에서, 다음 기회를 만나세요.

채용 검색부터 관심사 기반 추천, 내 적합도까지.

새로운 기술 블로그가 추가되었어요

필터 1
[Hands-On] Amazon Lex를 활용한 챗봇 시스템 구현하기
교보DTS
AI

[Hands-On] Amazon Lex를 활용한 챗봇 시스템 구현하기

Amazon Lex와 Lambda로 영화 추천 챗봇을 만드는 과정을 소개했습니다. 의도, 슬롯, 이행 흐름과 Slack 연동 가능성도 함께 다뤘습니다.

#Amazon Lex#AWS Lambda
1700
HuggingFace에서 LangFlow 시작하기
데보션
AI

HuggingFace에서 LangFlow 시작하기

LangChain 기반 노코드 플랫폼 LangFlow를 HuggingFace Spaces에서 시작하는 방법을 소개했습니다. 드래그 앤 드롭으로 플로우를 만들고 OpenAI API로 기본 챗봇을 구성하는 흐름을 다뤘습니다.

#HuggingFace#LangFlow
3500
AI로 통화의 미래를 열다: 에이닷 전화 통화요약 서비스의 핵심 기술(LLM) 소개
데보션
AI

AI로 통화의 미래를 열다: 에이닷 전화 통화요약 서비스의 핵심 기술(LLM) 소개

에이닷 전화 통화요약 서비스에 적용한 LLM 개발 과정을 소개했습니다. 자동·수동 데이터를 결합한 학습과 LoRA 기반 미세조정, 전문가 평가로 품질을 높였습니다.

#LLM#NLP
4700
서버 없이도 가능하다! 온디바이스 음성인식 기술의 비밀
데보션
AI

서버 없이도 가능하다! 온디바이스 음성인식 기술의 비밀

온디바이스 음성인식으로 서버 기반 처리의 지연과 비용 문제를 줄이는 방법을 다뤘습니다. EPD, FSA, ASR를 통합한 SDK와 모델 최적화 과정을 소개했습니다.

#STT#NLP
3100
수능 끝! 수험생들은 어디로 갔을까? (feat.데이터 분석)
데보션
AI

수능 끝! 수험생들은 어디로 갔을까? (feat.데이터 분석)

수능 이후 수험생의 관심사와 방문 지역을 데이터로 분석해 마케팅 인사이트를 도출했습니다. 또한 bertopic과 LLM으로 세그먼트를 나누고 특징 요약을 자동화하는 방법을 소개했습니다.

#Python#LLM
3600
밸런스히어로, 대안신용평가시스템 고도화…AI 적용 확대
밸런스히어로
AI

밸런스히어로, 대안신용평가시스템 고도화…AI 적용 확대

인도 중저신용자 대상 ACS에 AI와 LLM 적용을 확대했습니다. SMS 텍스트 분석 기반 부도 예측과 데이터 추출 정교화로 승인율과 리스크 관리를 개선했습니다.

#LLM#ML
600
기업용 AI 에이전트 스튜디오, 달파 준비하기
직행
AI

기업용 AI 에이전트 스튜디오, 달파 준비하기

달파는 기업용 AI 에이전트 스튜디오로서 다양한 AI 솔루션과 맞춤 서비스를 제공합니다. 또한 개발 프로세스와 최근 뉴스까지 함께 소개했습니다.

#LLM#ML
1700
쿠팡 파트너스

광고

개발자를 위한 서적을 확인해 보세요

이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.

#개발서적#프로그래밍
기업용 AI 에이전트 스튜디오, 달파준비하기
직행
AI

기업용 AI 에이전트 스튜디오, 달파준비하기

달파는 기업용 AI 솔루션을 제공하는 B2B SaaS 기업으로 소개했습니다. AI 스토어와 맞춤형 서비스, 단계별 개발 프로세스를 중심으로 설명했습니다.

#LLM#ML
6600
기업용 AI 다이소, 달파준비하기
직행
AI

기업용 AI 다이소, 달파준비하기

달파는 기업용 AI 솔루션을 제공하는 B2B SaaS 기업으로 소개했습니다. AI 스토어와 맞춤형 서비스, 개발 프로세스, 최근 소식까지 함께 다뤘습니다.

#LLM#NLP
2100
효과적인 Telco LLM 구축을 위한 토크나이저의 역할
데보션
AI

효과적인 Telco LLM 구축을 위한 토크나이저의 역할

토크나이저가 LLM 성능과 비용에 미치는 영향을 설명하고, 언어별 차이와 한국어 최적화 사례를 소개했습니다. SKT의 Telco LLM이 한국어에서 더 효율적인 토크나이저를 설계한 배경과 비교 결과를 다뤘습니다.

#LLM#토크나이저
2100
고등학생도 이해하는 Transformer (Deep Learning) #4
데보션
AI

고등학생도 이해하는 Transformer (Deep Learning) #4

4차원 이상 벡터의 내적을 유사도 관점에서 쉽게 설명했습니다. DCT Basis Vector와 Softmax를 통해 분류와 주파수 변환의 연결도 소개했습니다.

#Transformer#ML
2800
고등학생도 이해하는 Transformer (Deep Learning) #3
데보션
AI

고등학생도 이해하는 Transformer (Deep Learning) #3

그래픽스의 Affine 변환을 내적과 매트릭스 연산으로 설명했습니다. 내적의 의미를 이해하면 Transformer와 다차원 공간을 더 쉽게 볼 수 있다고 강조했습니다.

#Transformer#ML
2200
LLM Application 구축 도전기 (feat. 소중한 고객님들의 리뷰) - 1부
마켓컬리
AI

LLM Application 구축 도전기 (feat. 소중한 고객님들의 리뷰) - 1부

컬리의 리뷰 요약 서비스 PoC에서 베스트 리뷰의 한계를 보완하기 위해 LLM 기반 리뷰 선별 실험을 진행했습니다. Reasoning과 CoT를 적용해 검수 정확도와 투명성을 높이는 방법을 확인했습니다.

#LLM#Prompt Engineering
5600
인공지능, 너 이 문제 내 가설로 푼 거 맞니? : XAI 활용기
카카오뱅크
AI

인공지능, 너 이 문제 내 가설로 푼 거 맞니? : XAI 활용기

XAI 알고리즘 개발과 실제 적용 사례를 통해 모델 결과를 해석하는 방법을 다뤘습니다. AI 신뢰성과 성능 개선 관점에서 XAI 활용 포인트를 소개했습니다.

#XAI#ML
3600