쵸코쿠키의 연습장

과도하게 프로비저닝된 SAS 토큰이 GitHub에서 거의 3년 동안 38TB에 달하는 방대한 프라이빗 데이터를 노출했다는 이야기입니다. 위즈 리서치 팀은 최근 과도하게 프로비저닝된 SAS 토큰이 거의 3년 동안 깃허브(GitHub)에 노출되어 있었다는 것을 발견했습니다. 이 토큰은 38테라바이트의 방대한 개인 데이터 저장고에 액세스할 수 있게 해주었습니다. 이 애저 저장소에는 마이크로소프트(MS) 직원 두 명의 디스크 백업 파일 안에 숨겨진 개인 SSH 키와 같은 추가 비밀이 들어 있었습니다. 이 정보는 강력한 데이터 보안 조치의 중요성을 강조합니다. 요약 위즈리서치는 최근 2023년 6월 23일 마이크로소프트의 AI 깃허브 저장소에서 발견된 데이터 노출 사건을 공개했습니다. GitHub를 관리하는 연구..

ReactJS와 AI/ML을 결합하여 강력하고 상호작용적인 웹 애플리케이션을 구축할 수 있는 방법에 대해 알아보겠습니다. 끊임없이 진화하는 웹 개발의 풍경에서, 리액트JS는 강력한 지배자로 확고히 자리매김했습니다. 그것의 구성 요소 기반 아키텍처, 가상 DOM 및 개발자 친화적인 기능은 사용자 인터페이스를 구축하기 위한 선택 사항으로 만들었습니다. 그러나 리액트JS는 프론트 엔드 개발에만 국한되지 않습니다. 최근 몇 년 동안, 그것은 인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)의 영역으로 진출하여 인공지능 기반 웹 애플리케이션을 만드는 중요한 도구가 되었습니다. 이 블로그 포스트에서, 우리는 어떻게 리액트JS와 인공지능/ML이 강력하고 상호적인 웹 애플리케이션을 구축하기 위해 결합될 수 있는지 탐구할 것입니다. ..

이전에는 개발자들이 코드나 디버깅에 많은 시간을 할애했지만, 이제는 ChatGPT나 Bard AI의 도움을 받아 쉽고 효율적으로 소프트웨어 엔지니어를 변화시킵니다. ChatGPT ChatGPT는 특히 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 아키텍처에 기반하여 OpenAI에 의해 개발된 언어 모델입니다. GPT는 인간과 같은 텍스트를 이해하고 생성하는 데 탁월한 인공 지능의 한 종류입니다. 방대한 훈련 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 문장 내 다음 단어나 단어를 예측하여 텍스트를 처리하고 생성하도록 설계되었습니다. 자연스럽게 들리는 대화를 더 잘 이해하고 생성하기 위해 다양한 대화 데이터에 대해 훈련됩니다. 이를 통해 챗봇, 가상 비서 및 기타 사용자와 문자 또는 음성 ..

소프트웨어 개발에서 끊임없이 변화하는 AI의 풍경을 탐구합니다. 코딩 및 프로그래밍의 미래를 형성하는 새로운 트렌드와 혁신을 발견합니다. 끊임없이 진화하는 기술의 세계에서 소프트웨어 개발에서 인공지능의 역할은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 인공지능은 단순한 유행어나 먼 약속이 아니라 개발자들이 소프트웨어를 만들고 테스트하고 배포하는 방식을 형성하는 변혁적인 힘입니다. 이 글에서 우리는 이 분야에 혁명을 일으키고 있는 최신 트렌드와 혁신을 탐구함으로써 "소프트웨어 개발에서 인공지능의 미래"를 탐구하는 여정을 시작합니다. 소프트웨어 개발 환경은 빠른 변화를 겪고 있고 AI는 이 변화의 선두에 있습니다. 일상적인 작업 자동화에서 코드 품질을 향상시키고 배포 프로세스를 최적화하는 것까지 AI는 개발자들이 ..

생성 AI가 혁신적이라고 생각하며 기업용 AI 앱을 구축하기 위한 오라클 클라우드의 고유한 장점을 자세히 설명합니다. 오라클 CTO는 AI와 클라우드가 기술과 비즈니스를 근본적으로 어떻게 재구성할 것인지에 대한 오라클의 대담한 비전을 분명히 하기 위해 클라우드 월드 2023의 무대에 올랐습니다. 생성 AI가 어떻게 모든 것을 변화시키며 오라클 클라우드의 독특한 아키텍처가 어떻게 이 혁신적인 기술로 혁신하기 위한 이상적인 플랫폼으로 만드는지 설명했습니다. 인공지능 시대의 여명 지난 해에 ChatGPT와 같은 거대 언어 모델의 놀라운 출현에 대해 되돌아보는 것으로 시작했습니다. 그는 어떤 새로운 기술이 전세계적인 관심을 끌고 세대 AI가 그랬던 것처럼 대중들 사이에 뜨거운 논쟁을 불러일으키는 것은 얼마나 드..

멤워커(MEMWARKER)와의 대화형 판독은 보다 풍부하고 상황에 맞는 대화를 위한 AI 모델을 향상시켜 현대 AI 기능의 경계를 허물게 합니다. OpenAI의 ChatGPT 출시는 대화형 AI를 위해 혁신적이었습니다. ChatGPT의 역량은 즉각적으로 인상적이지만 2021년부터 고정된 훈련 데이터에 의해 본질적으로 제한됩니다. 소프트웨어 개발자와 기술 회사에게 맞춤형 데이터 세트에 대한 ChatGPT 교육은 비즈니스와 함께 진화하는 맞춤형 AI 비서를 만드는 데 핵심입니다. 이 포괄적인 가이드에서는 소프트웨어 팀이 미세 조정 및 MEMWARK 쌍방향 읽기와 같은 기술을 사용하여 맞춤형 ChatGPT 모델을 훈련하기 위한 모범 사례를 살펴봅니다. ChatGPT 기본 교육의 한계 극복 간략한 배경으로, C..

Generative AI와 Machine Learning으로 데이터 중심 의사결정의 세계를 탐구합니다. 데이터 변환에서 그들의 구별과 역할을 이해합니다. 기술의 세계는 붐비고, 이 유행에서 가장 잘 벗어나는 것은 데이터 기반의 의사결정 능력입니다. 날로 치열해지는 경쟁의 세계에서 손쉬운 내비게이션을 보장하기 위해 얼마 전 등장한 강력한 두 가지 힘은 바로 생성 AI와 머신 러닝입니다. 이 두 개체는 겉보기에는 다를 수 있지만 가장 흥미로운 부분은 계속 증가하는 데이터 양을 통제하기 위해 고군분투하는 브랜드와 기업의 삶에 있습니다. 이 블로그는 최근 몇 년 동안 가장 많이 사용된 두 전문 용어의 명확한 구분을 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 데이터 변환 경로를 밝히는 데 있어 그들의 구체적인 역할을 탐..

클라우드 네이티브 아키텍처를 사용하여 AI 및 통합 데이터를 활용하여 점점 더 빨라지는 공격에 대한 탐지 및 대응을 가속화합니다. 크라우드스트라이크는 지난 주 라스베가스에서 열린 연례 Fal.Con23 사용자 컨퍼런스에 4,500명이 넘는 사이버 보안 전문가들을 환영했습니다. 마이크 센토나스 대통령은 인공지능과 클라우드 네이티브 기술을 활용하여 보안 팀들이 점점 더 정교해지고 거침없는 위협에 대해 훨씬 더 빠르고, 똑똑하고, 사전 예방적으로 대응할 수 있도록 하는 크라우드스트라이크의 대담한 비전을 설명하는 영감을 주는 기조 연설을 했습니다. 스피드의 필요성: 모던 시큐리티 "포뮬러 1" 우승 '센토나스'의 기조연설을 통해 널리 퍼진 주제는, 보안 운영에 있어 속도를 높여야 한다는 것이었습니다. 오늘날 날..

보안을 가속화하기 위해 인공지능을 사용하는 것의 이점들이 있습니다. 그러나 완전 자동화는 인간의 통찰력을 필요로 합니다. 인공지능이 산업 전반에 걸쳐 빠르게 채택됨에 따라 사이버 보안 부문은 AI를 활용하여 점점 더 정교한 위협에 대한 방어를 강화하는 방법을 모색하고 있습니다. 최근 Fal.Con23 사용자 회의에서 크라우드스트라이크 실행 패널은 인간의 전문 지식을 대체하는 것이 아니라 증강하는 방식으로 AI를 통합하려는 그들의 비전을 설명했습니다. 보안상의 신속성의 필요성 널리 퍼진 주제는 AI를 사용하여 탐지 및 대응을 가속화하는 것이었습니다. 랜섬웨어와 같은 공격이 침입 시간을 단 몇 분으로 압축하는 경우, 속도는 이제 가장 중요한 단일 지표입니다. 인간 분석가들만으로는 기계 속도로 작동하는 위협에..

AI 솔루션을 적용한 첨단 IoT는 우리 삶의 모든 영역에 스며들어 우리 세상을 새롭게 만들고 있습니다. AI와 IoT의 융합은 전례 없는 혁신과 진보를 주도하고 있습니다. 디지털 시대에서, 인공지능과 사물인터넷의 결합은 영감을 주는 기술적인 현상을 야기했습니다. 인간의 지능을 시뮬레이션 할 수 있는 능력을 갖춘 인공지능은 사물인터넷과 결합되었습니다. 그것은 한때 공상과학소설에서만 상상할 수 있었던 방식으로 세상을 혁신하고 있습니다. 이 역동적인 듀오는 경계를 뛰어넘어 산업을 재편하고 그 결과 더 똑똑하고 상호 연결된 세상을 창조하고 있습니다. 이 블로그는 IoT의 영역을 변화시키는 AI를 탐구합니다. 또한 그것이 우리 삶의 다양한 측면에 미치는 깊은 영향을 알려드립니다. 향상된 연결성 및 실시간 통찰력..

품질 엔지니어링 프로세스를 향상시키기 위해 인공지능과 자동화 기술을 통합하는 것에 대해 알려줄 것입니다. 지난 10년 동안, 혁신의 빠른 속도는 겉보기에는 계속 진화하는 디지털 환경을 만들었습니다. 이 변화하는 기술 공간 때문에, 조직은 도구를 구현하고 그들이 더 효율적으로 운영하고 고객에게 더 효과적으로 서비스할 수 있도록 하는 플랫폼과 애플리케이션을 채택하기를 열망합니다. 예를 들어, AI는 프로세스를 최적화하고 향상시키고, 시장에서 더 나은 차별화 및 경쟁하고, 고객과 참여하고, 새로운 비즈니스 모델을 구축하는 등의 방법으로 점점 인기를 얻고 있습니다. AI는 거의 모든 작업을 지원하는 훌륭한 도구이지만, 자동화와 그것을 결합하면 훨씬 더 효율적인 프로세스를 만들 수 있습니다. 이 슈퍼 도구는 AI..

인공지능(AI)은 재고 관리 시스템의 효율성을 크게 향상시켜 수요 예측, 재고 수준 최적화 및 폐기물 감소에 도움을 줄 수 있습니다. 오늘날 디지털 시대에 재고를 효율적이고 정확하게 관리하는 것은 많은 기업들이 직면하고 있는 과제입니다. 인공지능(AI)을 활용하면 재고 관리 시스템의 효율성을 크게 높일 수 있어 수요 예측, 재고 수준 최적화, 폐기물 감소 등에 도움이 됩니다. 자세한 내용을 살펴보고 실제 사례를 들어보겠습니다. AI는 많은 양의 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 재고 관리에서 이것은 제품 수요 예측, 판매 패턴 파악, 이상 감지 및 재고 권장 사항과 같은 능력으로 해석됩니다. 다음은 AI를 사용하여 이러한 작업을 수행하는 방법입니다: 인벤토리 최적화 재고 ..

NLP(Natural Language Processing) 기법에 대한 심도 있는 탐구를 통해 문자 메시지에서 인공지능(AI)의 영향에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 오늘날 빠르게 진행되는 세계에서 텍스트 메시징은 일상적인 의사소통의 필수적인 부분이 되었습니다. 매일 수십억 개의 메시지가 교환되면서 보다 효율적이고 매력적이며 개인화된 메시징 경험에 대한 필요성이 기하급수적으로 증가했습니다. 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)의 발전 덕분에 우리는 텍스트 메시징 플랫폼의 작동 방식에 대한 혁신적인 변화를 목격하고 있습니다. 이 기사는 자연어 처리(NLP) 기술이 이러한 변화의 최전선에 있는 방법에 대한 심층적인 기술적 측면을 조사하여 텍스트 메시징의 기능을 강화하고 커뮤니케이션 방식을 혁신합니다. 자..

이 가이드를 통해 AI가 운영 효율화를 추구하는 경영자와 사업주를 위해 재고 관리를 강화할 수 있는 방법을 알아보십시오. 재고 관리는 물리적 제품을 판매하는 모든 비즈니스에서 필수적인 구성 요소입니다. 재고 수준을 추적하고, 미래의 필요를 예측하고, 고객 수요를 충족시킬 수 있는 충분한 제품이 항상 존재하지만 과잉 재고로 인해 비용이 낭비되지 않도록 하는 것이 포함됩니다. 효과적인 재고 관리는 비용을 크게 절감하고 고객 만족도를 향상시켜 비즈니스 성공의 핵심 동인이 될 수 있습니다. 그러나 수동 프로세스와 추측 작업에 크게 의존하는 기존의 재고 관리 방법은 빠르게 변화하고 복잡해지는 오늘날의 비즈니스 환경에서는 부족할 수 있습니다. 인적 오류, 예측할 수 없는 수요 변화, 재고 수준에 대한 실시간 가시성..

SDLC가 생성 AI가 가져오는 생산성 향상과 코드 보안에 대한 위험 사이의 균형을 맞출 수 있도록 돕는 네 가지 팁. 소프트웨어 개발이나 기술 산업의 어느 분야에서든 일한다면, 의심할 여지 없이 인공지능(AI)을 위한 플랫폼에 대한 토론에 참여하거나 헤드라인을 읽거나 시도해 보았을 것입니다. 간단히 말하면, 이 새롭고 빠르게 진화하는 기술은 어디에나 있습니다. 그러나 AI 코드 생성 도구를 통한 생산성 향상이라는 흥미로운 약속과 함께, GitHub은 AI로 인한 개발자 생산성 증가가 전 세계 GDP를 1조 5천억 달러 이상 증가시킬 수 있다고 주장합니다. 이러한 위험에는 코드 품질에 대한 우려가 포함됩니다. AI 모델은 이해하고 설명하기 어려운 복잡한 코드를 생성할 수 있기 때문입니다. AI가 만든 코..

이 포괄적인 가이드를 통해 빠르게 성장하고 있는 AI 증강 소프트웨어 공학 분야에 대해 알아보고 소프트웨어를 더 빠르게 개발하는 데 도움을 줄 수 있는 방법에 대해 알아보십시오. 인공지능 증강 소프트웨어 공학은 인공지능과 소프트웨어 공학을 결합한 개념 영역으로, 결과적으로 인공지능과 전통적인 소프트웨어 공학 방법을 결합하고, 소프트웨어의 개발 및 생성 방식을 변화시킵니다. 정기적인 소프트웨어 작업에서는 수동적인 노력이 필요합니다. 사람들은 열심히 생각하고 오래 지속되는 영향을 주는 것을 만들어야 합니다. 따라서 기계 학습과 데이터 분석과 같은 인공지능 방법의 사용을 통해 인공지능 증강 소프트웨어 공학은 이러한 활동 중 일부를 강화합니다. 여러 가지 방법으로 소프트웨어의 개발을 촉진합니다. 따라서 이 블로..

AI 할루시네이션은 결함 있는 훈련 데이터와 과도한 복잡성에서 비롯됩니다. 할루시네이션 을 줄이기 위한 연구 지원 전략을 발견합니다. LLM 할루시네이션 은 챗봇이나 컴퓨터 비전 시스템과 같은 큰 언어 모델이 실제 패턴이나 객체에 부합하지 않는 무의미하거나 부정확한 결과를 생성하는 현상을 말합니다. 이러한 잘못된 인공지능 출력은 다양한 요인에서 비롯됩니다. 제한되거나 왜곡된 훈련 데이터에 과적합되는 것이 주요 원인입니다. 높은 모델 복잡성도 기여하여 인공지능이 존재하지 않는 상관관계를 인식할 수 있게 합니다. 생성형 AI 시스템을 개발하는 주요 회사들은 AI 할루시네이션 문제를 해결하기 위한 조치를 취하고 있지만, 일부 전문가들은 잘못된 출력을 완전히 제거하는 것이 불가능할 수도 있다고 믿고 있습니다. ..

전 세계가 AI로 떠들썩한 상황에서, 이러한 기술이 야기하는 두 가지 중요한 과제는 윤리적 의미와 ESG 우려입니다. 인공 지능 애플리케이션의 놀라운 성장은 컴퓨터와 하드웨어의 지속적인 성능 증가에 기인하며, 오늘날에는 엄청난 데이터 볼륨 또는 CPU(또는 GPU) 양에 따라 시스템을 만들고 훈련하여 수조 개의 매개 변수를 관리할 수 있습니다. 이러한 기술이 제공하는 모든 부가 가치 외에도, 이러한 기술이 나타내는 과제를 인식하고 고려하는 것이 중요합니다. 윤리적 의미 기업이 인공지능 전략을 설계할 때는 규제, 프라이버시, 윤리적 측면을 고려하는 것이 중요합니다. 데이터 보호에 관한 법률 준수, 사용자 동의 보장, 저작권 보장, 사람 존중 등 윤리적 가이드라인을 마련하는 것은 매우 중요하며, 데이터 오남..

이 글은 거버넌스와 관련된 현재의 시민 경험에 대한 몇 가지 문제를 논의할 것이며, LLM 기반 챗봇은 단점을 해결할 수 있습니다. 새로운 클래스의 대형 언어 모델(LLM) 기반 대화형 AI 도구가 3세대 챗봇이라고 봅니다. ChatGPT, 바드 및 그들의 OSS 대안과 같은 것들은 내부 운영에서 은행 및 의료에 이르기까지 자동화를 촉진하고 비즈니스를 변화시키고 있습니다. 나아가 미세 tuned LLM 기반 챗봇은 정부 운영의 효율성, 정확성 및 투명성을 크게 향상시키는 데 사용될 수 있습니다. 이 글은 거버넌스와 관련된 현재 시민 경험과 함께 몇 가지 문제를 논의하고 챗봇이 단점을 어떻게 해결할 수 있는지에 대해 논의할 것입니다. 운전면허증을 예약하고 따기 위해 DMV를 다루었던 사람이라면 누구나 이 ..

이 글은 책임 있는 데이터 과학을 위한 인공지능 윤리, 알고리즘 편향, 해석 가능성 및 프라이버시 보호를 다루고 있습니다. 오늘날 데이터 중심 세계에서 인공 지능(AI) 및 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(LLM) 애플리케이션의 급속한 발전은 전례 없는 기회와 도전을 가져왔다. AI 시스템이 점점 우리의 일상 생활에 통합됨에 따라 LLM 애플리케이션을 사용하는 데 수반되는 윤리적 고려 사항을 이해하는 것이 중요합니다. 이 글은 윤리적 AI 및 책임 있는 데이터 과학의 영역을 파고들어 주요 개념, 과제 및 해결책을 모색하는 것을 목표로 합니다. 해당 분야의 문헌 및 기술의 일부 문헌을 참조하여 AI 기술에 대한 신뢰, 공정성 및 투명성 함양의 중요성을 강조할 것입니다. 윤리적 인공지능의 이해 윤리적 ..