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생성형 AI와 데이터 사이언스의 미래
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생성형 AI와 데이터 사이언스의 미래

생성형 AI가 데이터 사이언스의 반복 분석과 리포팅을 빠르게 자동화할 가능성을 정리했습니다. 이에 맞춰 조직과 개인이 도메인 이해와 문제 해결 역량을 강화해야 한다고 보았습니다.

#LLM#ChatGPT
17005분
[IT TREND] 자율 AI 에이전트, ChatGPT 다음의 메가트렌드?
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[IT TREND] 자율 AI 에이전트, ChatGPT 다음의 메가트렌드?

자율 AI 에이전트와 Auto-GPT의 개념, 작동 방식, 주요 사례를 정리했습니다. 또한 성능·비용·사용성 한계와 함께 ChatGPT 다음 트렌드 가능성을 살펴봤습니다.

#LLM#ChatGPT
27005분
[IT TREND] 초거대 AI 최신 키워드 : #소비자 #효율
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[IT TREND] 초거대 AI 최신 키워드 : #소비자 #효율

초거대 AI가 연구자 중심에서 소비자 중심 서비스로 빠르게 이동하고 있습니다. 이제는 모델 규모보다 효율성과 장기 운영 가능성이 더 중요한 경쟁 요소로 떠올랐습니다.

#LLM#ChatGPT
11005분
[IT TREND] ChatGPT에 도전하는 오픈소스 AI
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[IT TREND] ChatGPT에 도전하는 오픈소스 AI

오픈소스 AI가 ChatGPT에 도전하며 서비스화와 상업화 사례를 빠르게 늘려가고 있습니다. 동시에 안전성, 데이터 수급, 라이선스 문제도 함께 해결해야 할 과제로 제시했습니다.

#LLM#오픈소스 AI
27005분
[IT TREND] AGI를 향한 기대와 우려
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[IT TREND] AGI를 향한 기대와 우려

AGI를 범용 AI 관점에서 정리하고, 최근 업계 소식이 왜 AGI 논의를 키우는지 살펴보았습니다. 동시에 AI 발전에 대한 기대와 안전 우려가 함께 커지고 있음을 다루었습니다.

#AGI#generative AI
13005분
[IT TREND] 프롬프트 엔지니어링, AI라는 도구를 잘 사용하는 방법
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[IT TREND] 프롬프트 엔지니어링, AI라는 도구를 잘 사용하는 방법

프롬프트 엔지니어링을 AI를 잘 쓰기 위한 핵심 기술로 설명하며 주요 기법과 가이드라인을 정리했습니다. 또한 프롬프트 마켓과 적대적 프롬프팅의 가능성과 우려도 함께 살펴보았습니다.

#LLM#prompt
19005분
유저와의 환상적 콜라보! 블랙박스로 표지판 정보 얻기 - 19편 – 모바일 환경에서 YOLO 돌려보기 (방면표지판인식)
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유저와의 환상적 콜라보! 블랙박스로 표지판 정보 얻기 - 19편 – 모바일 환경에서 YOLO 돌려보기 (방면표지판인식)

길안내 정확도를 높이기 위해 도로 정보를 수집하는 배경을 소개했습니다. 블랙박스 영상에서 표지판 정보를 얻기 위해 모바일 환경에서 YOLO를 다루는 글입니다.

#mobile#YOLO
22005분
[IT TREND] 과열되는 생성형 AI 시장
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[IT TREND] 과열되는 생성형 AI 시장

생성형 AI 시장에서 빅테크들의 경쟁과 신제품 발표 흐름을 정리했습니다. 또한 게임·의료 등 산업 적용 사례와 신뢰할 수 있는 AI의 중요성을 함께 짚었습니다.

#cloud#generative AI
19005분
변수명..변수명이 떠오르지 않아! - "너의 변수명은." 챗봇 개발 일지
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변수명..변수명이 떠오르지 않아! - "너의 변수명은." 챗봇 개발 일지

카카오페이 카페톤 1등 수상작인 변수명 추천 봇의 개발 과정을 소개합니다. 챗봇 형태로 변수명 후보를 제안하는 도구를 만든 사례입니다.

#chatbot#JavaScript
29005분
[IT TREND] AI 시장 동향 : GPT-4의 등장
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[IT TREND] AI 시장 동향 : GPT-4의 등장

GPT-4 공개를 중심으로 생성형 AI 시장의 주요 발표와 경쟁 구도를 정리했습니다. 폐쇄형과 개방형 흐름, 그리고 AI 대중화 가능성을 함께 살펴봅니다.

#LLM#ChatGPT
22005분
IntelliJ chatGPT Plugin Setting
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IntelliJ chatGPT Plugin Setting

IntelliJ에서 ChatGPT 플러그인을 설치하고 API Key를 연동하는 방법을 소개했습니다. IDE 안에서 코드 보조와 커스텀 액션을 활용해 생산성을 높일 수 있다고 정리했습니다.

#IntelliJ#ChatGPT
32005분
기계 학습 모델을 활용한 물류 입고 프로세스 최적화
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기계 학습 모델을 활용한 물류 입고 프로세스 최적화

풀필먼트 센터 입고에 필요한 트럭 수량을 기계 학습으로 예측해 슬롯 낭비와 지연을 줄인 사례를 소개했습니다. LightGBM과 베이지안 최적화를 활용해 예측 정확도와 운영 효율을 개선했습니다.

#ML#LightGBM
37005분