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SW/인공지능 193

생성형 인공지능 vs 기계학습 : 개념, 차이점

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..

SW/인공지능 2023.12.14

크라우드스트라이크, 팔콘 2023에서 AI 기반 보안에 대한 비전

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..

SW/인공지능 2023.12.07

인공지능을 활용하여 사이버 보안을 증강

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..

SW/인공지능 2023.12.06

인공지능이 사물인터넷의 세계를 혁신하는 방법

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..

SW/인공지능 2023.11.30

AI와 자동화를 결합하여 강력한 품질의 엔지니어링 프로세스를 만드는 방법

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..

SW/인공지능 2023.11.26

머신러닝과 인공지능을 활용한 재고관리 개선방안

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 ..

SW/인공지능 2023.11.25

인공지능을 활용한 문자 메시지 변환: 자연어 처리 기술의 심층적 탐구

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..

SW/인공지능 2023.11.24

인공지능을 통한 재고 관리 혁신: 포괄적인 가이드

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..

SW/인공지능 2023.11.22

개발자가 생성 AI와 안전하게 작업할 수 있는 방법

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..

SW/인공지능 2023.11.20

인공지능 증강 소프트웨어 공학: 개요, 개념, 설명

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..

SW/인공지능 2023.11.16

LLM 할루시네이션을 줄이는 방법

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. ..

SW/인공지능 2023.11.11

기업의 윤리 및 ESG에 대한 AI의 기여

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..

SW/인공지능 2023.11.10

govGPT: 미국 : 챗봇으로 시민 경험 향상

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 ..

SW/인공지능 2023.10.30

윤리적 인공지능과 책임 있는 데이터 과학: 개발자들의 역할

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 ..

SW/인공지능 2023.10.27

인공지능 혁명: 기술과 자동화의 미래

인공지능 기술은 인간의 지능을 필요로 하는 활동을 할 수 있는 지능형 컴퓨터 시스템의 개발과 사용을 말합니다. 세상은 상당 부분 인공지능 (AI) 기술의 엄청난 발전으로 인해 빠르게 변하고 있습니다. 인공지능은 자율주행 자동차에서 개인 맞춤형 의료로 전반적으로 부문을 변화시키고 있습니다. 우리가 우리의 삶에서 인공지능 기술이 훨씬 더 큰 역할을 하는 미래를 향해 나아갈 때, 이 최첨단 기술이 어떻게 우리의 환경에 영향을 미치고 어떤 기회들이 앞에 놓여 있는지를 파악하는 것은 중요합니다. 두바이에는 모든 종류의 산업에 가장 적합한 (AI) 기술을 제공하는 다양한 모바일 앱 개발 회사가 있습니다. 인공지능이 어떻게 여러 부문을 바꾸고 있고 이 흥미로운 주제에 대해 미래가 무엇을 가지고 있는지 살펴볼 것입니다..

SW/인공지능 2023.10.23

ChatGPT 해석 : 알아야 할 우려들

OpenAI의 ChatGPT는 빠르게 인기를 얻어 월간 이용자 수 1억 명을 달성했지만, 이용자들은 ChatGPT에 대한 과도한 의존을 피하고 인간의 판단력을 유지해야 합니다. OpenAI의 ChatGPT 출시는 부정할 수 없이 인공지능(AI)의 영역에서 새로운 시대를 열었고, 우리가 대화 에이전트와 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 이 단일 도구는 기술의 놀라운 발전을 보여주며, Siri 또는 Alexa와 같은 이전의 AI 챗봇과 구별되게 합니다. ChatGPT의 빠른 채택은 다양한 영역에서 증가하는 인기와 광범위한 사용의 증거입니다. 수요일 UBS의 연구에 따르면, ChatGPT는 출시 두 달 만인 지난 1월 월간 활성 사용자 수 1억 명을 달성한 것으로 추정되며, 이는 역사상 가장 빠른 속..

SW/인공지능 2023.10.21

인공지능 : GPT-4의 상위 6가지 사용 사례

콘텐츠 제작에서 의료에 이르기까지 업계 전반에 걸쳐 GPT-4의 혁신적인 응용 프로그램을 살펴보고, 6가지 사용 사례에서 AI의 혁신적인 영향을 확인하십시오. GPT-4의 상위 6가지 사용 사례에 대한 탐구에 오신 것을 환영합니다. 이 기사에서는 최첨단 언어 모델인 GPT-4의 다양하고 혁신적인 응용 프로그램을 알아보겠습니다. OpenAI가 개발한 GPT-4는 이전 모델을 뛰어넘어 다양한 영역에서 전례 없는 숙련도를 보여주는 새로운 개방형 AI 모델입니다. GPT-4는 자연어 이해에서 인간과 유사한 텍스트 생성에 이르기까지 탁월한 결과를 제공합니다. GPT-4의 기능은 콘텐츠 생성, 고객 지원, 의료 연구, 언어 번역 등과 같은 산업 분야에서 혁명을 일으켰습니다. GPT-4는 프로세스를 간소화하고, 생산..

SW/인공지능 2023.10.07

Cloud LLM 모델을 사용한 오픈 소스 Smart Building Assistant 구축

스마트 빌딩의 개념은 최근 몇 년 동안 상당한 관심을 끌었고, 생활 및 작업 공간과 상호 작용하는 방식에 혁명을 가져왔습니다. 스마트 빌딩의 개념은 최근 몇 년 동안 생활 및 작업 공간과 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으키며 상당한 주목을 받고 있습니다. 오픈 소스 솔루션은 기술을 민주화하고 이를 클라우드 기반 LLM(Large Language Models)과 결합하여 강력하고 액세스 가능한 스마트 빌딩 보조 장치를 만들 수 있는 독특한 기회를 제공합니다. OpenAI의 GPT-3와 같은 클라우드 기반 LLM 모델은 AI 기반 언어 처리 엔진을 통해 이러한 사용자 친화적인 상호 작용을 보다 이해하고 통합하여 사용자 친화적인 텍스트 모델을 생성할 수 있습니다. 오픈 소스 Smart Building Assi..

SW/인공지능 2023.10.06

인공지능 : 이미지 인식의 딥러닝 기술과 과제

인공지능의 광대한 영역에서 딥 러닝은 특히 이미지 인식 분야에서 게임 체인저로 등장했습니다. 인공지능의 광대한 영역에서 딥러닝은 게임 체인저로 등장했습니다. 특히 이미지 인식 분야에서 말입니다. 인간의 뇌와 마찬가지로 이미지를 인식하고 분류하는 기계의 능력은 많은 기회와 도전을 열어주었습니다. 딥러닝이 이미지 인식에 제공하는 기술과 그에 수반되는 장애물을 탐구해 봅시다. 컨볼루션 신경망(CNN) 기술: CNN은 대부분의 현대 이미지 인식 시스템의 중추입니다. CNN은 입력 이미지의 일부를 처리하는 여러 층의 작은 뉴런 수집으로 구성됩니다. 이 수집의 결과는 원래 이미지의 더 나은 표현을 얻기 위해 겹치도록 타일링됩니다. 이것은 CNN의 독특한 특징입니다. 과제: CNN은 강력하지만 훈련하기 위해 상당한 ..

SW/인공지능 2023.10.05

생물 의학적 통찰력을 위한 인공지능 생성

LLM(Large Language Model)을 사용하여 질병을 이해하고 치료하는 새로운 접근 방식인 OpenBIOML 및 BIO GPT for Generative AI를 살펴보겠습니다. 대형 언어 모델(LLM)은 귀중한 새로운 생체 의학 발견 및 치료 개발 도구로 부상하고 있습니다. 이 기술 분석은 오픈 소스 OpenBIOML 프레임워크와 인류학의 독자적인 BIO GPT인 두 가지 선도적인 생체 의학 LLM을 비교합니다. 이러한 대조적인 AI 시스템의 아키텍처, 최적화 접근 방식 및 벤치마크 성능을 분석합니다. 대표적인 생체 의학 작업에 대한 보완적인 장단점을 평가하여 연구자와 기술자에게 의약품 워크플로우로의 책임 있는 통합에 대한 지침을 제공합니다. 분석은 팀이 이러한 기술을 활용하여 과학적 또는 윤..

SW/인공지능 2023.10.04
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