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.
#온디바이스 음성인식#speech recognition
21005분
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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
26005분
2024 OpenAI dev day 참가 후기
2024 OpenAI Dev Day 싱가포르 참가 후기를 통해 Sora, structured output, distillation, realtime API 데모를 정리했습니다. 또한 AGI, o1-preview, OpenAI의 제품·조직 문화에 대한 현장 인상을 함께 남겼습니다.
#LLM#AGI
14005분
휴리봇 이야기 #2: AI가 사람처럼 말하게 만드는 5가지 프롬프트
휴리봇을 만들며 얻은 프롬프팅 팁을 소개했습니다. 역할 부여, 자연스러운 말투, OCR 활용, 반복 테스트가 핵심이었습니다.
#LLM#prompt
68005분
휴리봇 이야기 #1: 토스는 AI 봇에게 사용자 인터뷰를 한다
토스는 디자이너가 사용성을 더 자주 점검하도록 AI 봇 휴리봇을 만들고, 프롬프팅 전후에 필요한 과정까지 정리했습니다.\n초기 챗봇 검증 후 워크플로에 맞게 MVP 기능만 남겨 내재화 방향을 잡았습니다.
#LLM#prompt
39005분
[Hands-On] Amazon SageMaker Canvas를 사용하여 노코드로 ML 모델 구축
[Hands-On] Amazon SageMaker Canvas를 사용하여 노코드로 ML 모델 구축
Amazon SageMaker Canvas로 코딩 없이 머신러닝 모델을 만들고 예측하는 실습 과정을 소개했습니다. 데이터 준비부터 모델 분석, 배치·단일 예측, MLOps 연계까지의 흐름을 정리했습니다.
#AWS#ML
14005분
생성형 AI 기반 비즈니스 어시스턴트 : Amazon Q
생성형 AI 기반 비즈니스 어시스턴트 : Amazon Q
AWS의 생성형 AI 서비스 흐름 속에서 Amazon Q의 기능과 활용 가치를 소개했습니다. 개발 지원, 데이터 분석, 보안과 통합 측면에서 기업 도입 효과를 설명했습니다.
#AWS#ML
26005분
안전한 '프로필 등록' 기능 개발기 - 28편 - AWS Rekognition을 활용한 프로필 이미지 검증
안전한 '프로필 등록' 기능 개발기 - 28편 - AWS Rekognition을 활용한 프로필 이미지 검증
티맵의 프로필 등록 기능 개편과 차량 프로필 연계 방식을 소개했습니다. AWS Rekognition으로 프로필 이미지 안전성을 검증한 사례를 다루었습니다.
#AWS
24005분
G-STAR 2024 게임 속의 AI 기술
G-STAR 2024에서 게임에 적용된 AI 사례를 살펴보고 느낀 점을 정리했습니다.기존 기능 고도화와 새로운 장르 개척이라는 두 방향의 활용 가능성을 확인했습니다.
#게임#vision AI
32005분
Multimodal LLM을 직접 학습시켜 보자!
공개 한국어 표 데이터와 InternVL2-1B로 멀티모달 LLM을 직접 학습한 사례를 소개했습니다. 작은 모델과 적은 데이터로도 표 이해 챗봇 시나리오를 검증할 수 있었습니다.
#LLM#멀티모달
33005분
이미지 생성 AI로 프로모션 키 비주얼 만들기
이미지 생성 AI를 프로모션 키 비주얼 제작에 적용한 사례를 소개했습니다. 미드저니와 파이어플라이를 병행해 공수를 줄이고 퀄리티를 높였지만, 프롬프트 조정과 리터치에는 여전히 시간이 들었습니다.
#LLM#prompt
27005분
TAG를 활용한 실용적 AI 서비스 구축하기
TAG를 활용해 CSV 테이블 기반 영화 추천 서비스를 구현하고 RAG와 비교했습니다.\n정형 데이터에서는 TAG가 더 정확한 질의 처리와 비용 효율성을 보였습니다.
#LLM#RAG
30005분