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SW 2025

생성 인공지능 탐구, 개념, 개요

생성 AI는 주어진 데이터 세트 내의 패턴을 해독하기 위해 다양한 기계 학습 기술, 특히 신경망을 사용합니다. 생성 인공지능이란 생성 AI는 새로운 콘텐츠를 생성하기 위해 설계된 인공지능(AI) 기술 및 모델의 범주로, 단순 복제와 달리 교육 데이터 세트에서 수집된 패턴 및 통찰력을 활용하여 텍스트, 이미지, 음악 등의 데이터를 처음부터 생성합니다. 인공지능 작동 방법 생성 AI는 주어진 데이터 세트 내의 패턴을 해독하기 위해 다양한 기계 학습 기술, 특히 신경망을 사용합니다. 이후 이 지식을 활용하여 훈련 데이터에 존재하는 패턴을 반영하는 새롭고 진정한 콘텐츠를 생성합니다. 정확한 메커니즘은 특정 아키텍처에 따라 다르지만, 다음은 일반적인 생성 AI 모델의 일반적인 개요를 제공합니다: GAN(Gener..

SW/인공지능 2023.10.03

React : IP 지리 위치를 사용하는 방법

React 웹 사이트에서 IP 지리 위치 추적을 구현하려면 이 튜토리얼의 단계를 따르십시오. 그러면 IP 주소로 지리 위치 데이터를 가져올 수 있습니다. 요즘 대부분의 웹사이트들은 IP 지리정보를 활용하여 다양한 목적을 달성하고 있습니다. 웹사이트의 내용을 현지화하거나 웹사이트 방문자의 지리정보를 바탕으로 정확한 번역문을 표시할 수 있습니다. IP 지리정보는 웹사이트 방문자의 IP 주소만으로 지리정보 데이터베이스나 웹서비스에서 검색할 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 지리정보는 방문자의 국가, 지역, 도시를 포함합니다. IP2Location.io 의 서비스를 사용하여 React로 구축된 웹 사이트에 IP 지리 위치 서비스를 구현하는 방법을 설명합니다. 이를 위해 React, Node.js, Express..

SW/JavaScript 2023.10.02

인공지능 이미지: GAN의 복잡성과 메커니즘에 대한 학술적 고찰

GAN은 실제와 같은 데이터를 만드는 능력을 보여주었습니다. 이미지 제작에서 제약 혁신에 이르기까지 다양한 영역에서 잠재력을 제공합니다. 디지털 이미지가 살아나고 예술적 표현이 알고리즘에 의해 형성되는 시대에, AI가 간단한 문구를 생생한 시각 자료로 변환하는 경이로움을 감상해 볼 수 있습니다. 또는 오래된 사진을 보고 날카롭고 명확한 기억으로 되살아난 것을 볼 수 있습니다. 이 기술적 경이로움의 핵심에는 흔히 GANS로 알려진 매혹적인 2인조가 존재합니다. 두 명의 예술가 중 한 명은 혁신가입니다. 한 명은 일시적인 아이디어에서 세계를 마술로 그리고 다른 한 명은 현실주의자입니다. 다른 한 명은 현실주의자입니다. 무작위성에서 이야기를 돌립니다. 반면 현실주의자인 우리의 차별주의자는 그들의 진실성을 평가..

SW/인공지능 2023.10.01

이메일 및 모바일 제목 최적화를 위한 생성 AI 및 ML 모델 사용

Generative AI와 ML 모델을 동시에 사용하여 매력적인 주제 라인과 제목을 자동으로 만들어 최대의 참여도를 제공합니다. 이메일 및 푸시 알림의 제목과 제목은 참여율을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 디지털 통신은 사용자의 주의를 사로잡는 설득력 있는 제목과 간결한 푸시 알림 제목을 만드는 기술을 필요로 합니다. 마케터는 전달할 메시지의 톤과 의도된 대상 청중을 기반으로 제목을 만듭니다. 이 기술을 효과적으로 "교육"하고 디지털 통신을 위해 최적화함으로써 생성 AI 모델은 이 프로세스를 자동화하기 위한 흥미로운 방법을 제공합니다. 기사는 대규모 언어 모델과 결합하지 않고 효율적인 주제 라인을 생성하는 것입니다. 이들과 결합하여 개방적인 모델과 함께 학습하는 것입니다. 방법론 오늘날의 LLM이 ..

SW/인공지능 2023.09.30

AI 채택 장벽: 주요 과제와 이를 극복하는 방법

인공지능(AI)이 어떻게 비즈니스를 혁신하고 효율성을 높이며 생산성을 향상시키고 있는지 확인하고 AI 채택 장벽에 대해 논의할 것입니다. 인공지능(AI)은 최근 몇 년 동안 비즈니스 성과를 높이기 위해 매우 중요해졌습니다. 다양한 산업에 걸친 기업들은 효율성과 생산성을 높이기 위해 AI를 채택하기 시작했습니다. 그러나 완전한 AI 채택을 향한 우리의 길에는 여러 가지 장애물이 있습니다. 완전한 AI 채택으로 가는 길에 놓여 있는 몇 가지 장애물 중 일부에 대해 논의할 것입니다. 데이터 품질 및 가용성 기업이 인공지능을 구현하는 동안 직면하는 가장 중요한 과제 중 하나는 데이터의 품질과 가용성입니다. 모델은 훈련되기 위해 많은 양의 데이터를 필요로 합니다. 그러나 데이터는 깨끗하고 정확해야 하며 당면한 문..

SW/인공지능 2023.09.28

JS : 프론트 엔드 개발 동향 2023

현재 웹 개발의 세계를 형성하고 있는 최첨단 발전과 최고 수준의 혁신에 대해 자세히 알아보고 있습니다. 소프트웨어 개발은 끊임없는 진화와 끊임없이 변화하는 추세에 의해 특징지어집니다. 소프트웨어 개발자로서 최신 기술을 최신 상태로 유지하는 것은 매우 중요합니다. 이는 원활하고 매력적인 사용자 환경을 만드는 데 있어 프론트 엔드 개발에 필수적입니다. 프론트 엔드는 사용자가 직접 상호 작용하는 애플리케이션의 일부이므로 부드럽고 즐거운 사용자 경험의 우선순위를 정하는 것이 필수적입니다. 잘 구조화된 레이아웃을 보장하는 것부터 매혹적인 애니메이션을 통합하는 것까지 프론트 엔드 개발자는 기억에 남는 사용자 경험을 만드는 데 열쇠를 쥐고 있습니다. Clutch.co 이 2021년 실시한 설문조사에서 사용자들은 쉬운..

SW/JavaScript 2023.09.27

머신러닝 : Quantum AI :Quantum Computing 설명, 개요

양자 기계 학습과 현재의 과제, 기회, 평가 및 적시성 또는 성숙도에 대해 더 자세히 알게 될 것입니다. QML이란 양자 기계 학습은 양자 물리학과 기계 학습을 결합한 연구 분야입니다. 기계 학습 알고리즘의 효율성과 효과를 향상시키기 위해 빠르고 복잡한 계산에 대한 양자 컴퓨팅의 잠재력을 사용합니다. 이는 데이터 처리 속도를 높이고 데이터의 새로운 통찰력을 잠재적으로 밝힐 수 있습니다. QML의 과제 데이터 인코딩 체계: 양자 기계 학습 모델에 대한 입력으로 사용하기 위해 양자 상태로 변환해야 하는 많은 고전적인 데이터가 있습니다. 이 단계는 정확한 데이터 인코딩 체계가 양자 상태가 진폭, 기저 또는 회전으로 Bloch 구에서 적절하게 표현되도록 보장하기 때문에 중요합니다. QML 모델 설계: 데이터의 ..

SW/머신러닝 2023.09.26

기계 학습의 진위 파악 : 알고리즘, 모델 및 응용 프로그램 공개

다양한 알고리즘, 모델 및 실제 응용 프로그램을 검색하여 이 기술의 혁신 가능성을 엽니다. 머신 러닝은 더 넓은 인공지능(AI) 분야 내에서 빠르게 진화하는 분야입니다. 그것은 컴퓨터가 학습하고 데이터에 기초하여 예측 또는 결정을 내릴 수 있도록 하는 알고리즘과 모델의 개발을 포함합니다. 머신 러닝은 그것의 광범위한 적용과 복잡한 작업을 자동화하는 능력 때문에 최근에 점점 인기가 많아지고 있습니다. 기계 학습이란 그 핵심은 데이터로부터 배울 수 있는 수학적 모델과 알고리즘을 만드는 것입니다. 특정 작업을 수행하도록 컴퓨터를 명시적으로 프로그래밍하는 대신, 머신 러닝 알고리즘은 예측을 하거나 행동을 취하기 위해 데이터의 예시와 패턴으로부터 학습합니다. 학습하고 적응하는 이러한 능력은 머신 러닝을 복잡하고 ..

SW/머신러닝 2023.09.25

오늘날 AI 위협: 자동화된 세계에서 보이지 않는 도전

2023년에 부상하고 있는 AI 위협, AI 시스템 보안의 복잡성, AI 기반 국방, 규제 및 교육의 중요성에 대해 설명합니다. 세계가 점점 자동화됨에 따라 다양한 영역에서 인공 지능 (AI)의 역할은 기하급수적으로 성장했습니다. AI는 수많은 이점과 발전을 가져오지만, 또한 사이버 보안의 새로운 위협과 도전을 소개합니다. 이 기사는 이 기술과 관련된 잠재적인 위험과 취약성을 탐구하면서 AI 위협이 제기하는 보이지 않는 도전에 대해 자세히 설명할 것입니다. 인공지능 위협에 대한 이해 AI는 의료, 금융, 운송 및 더 많은 산업에 혁명을 일으켰습니다. 그러나 중요한 시스템 및 의사 결정 프로세스에 빠르게 통합되어 악성 행위자가 취약성을 활용할 수 있습니다. 20년 경력의 사이버 보안 전문가로서 사이버 위협..

SW/인공지능 2023.09.24

GPT-4: 새로운 OpenAI 모델

최근 몇 년 동안 인공지능을 기반으로 한 자연어 시스템의 발전은 전례 없는 발전을 경험했습니다. 최근 몇 년 동안 인공 지능을 기반으로 한 자연어 시스템의 개발은 전례 없는 발전을 경험했습니다. 이러한 시스템 중에는 OpenIA 기반 대화 플랫폼의 최신 버전인 GPT-4가 있으며, 이는 우리가 기술과 상호 작용하는 방식에 혁신을 일으켰고 인간 의사소통에 대한 무한한 가능성을 열었습니다. GPT-4는 엄청난 양의 데이터로 훈련되었으며 이전보다 더 정확하고, 더 빠르고, 더 유연하도록 설계되었습니다. 주목할 만한 기능에는 대화 컨텍스트를 유지하는 기능, 추상적이고 창의적인 응답을 생성하는 기능, 다양한 컨텍스트 및 응용 영역에 맞게 사용자 지정할 수 있는 유연성이 포함됩니다. 이 글에서, GPT-4의 특징과..

SW/인공지능 2023.09.23

AI : 통신 사기 방지 전략에 미치는 영향

통신 사기는 통신 업계의 비즈니스 고객과 개인 고객 모두에게 영향을 미치는 널리 퍼져 있으며 계속해서 진화하는 문제입니다. 통신 사기는 통신 산업에서 기업과 개인 고객 모두에게 영향을 미치는 널리 퍼져 있고 계속 진화하는 문제입니다. 회사와 개인 모두에게 상당한 금전적 피해를 줄 수 있는 광범위한 사기 및 남용 활동을 포함합니다. PBX 해킹 및 SIMBox 우회를 포함한 잘 확립된 방법부터 플래시 통화 및 모바일 머니 사기와 같은 새롭게 진화하는 위협에 이르기까지 사이버 범죄자와 사기꾼이 사용하는 전략은 계속 변화하고 있습니다. Europol과 Trend Micro가 발행한 공동 보고서에 따르면, 통신 사기는 호황이고 매년 세계에 327억 달러의 비용이 듭니다. 통신 사기의 결과는 심각하여 재정적인 피..

SW/인공지능 2023.09.21

자바스크립트 : URL을 구문 분석하는 방법

URL 문자열에서 특정 데이터에 액세스하는 방법을 더 잘 이해하기 위해 자바스크립트의 URL 구문 분석 주제를 자세히 살펴볼 것입니다. 자바스크립트의 URL 구문 분석과 URL 문자열에서 특정 데이터에 액세스하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. URL의 구성 요소를 호스트 이름, 경로 이름, 쿼리 및 해시와 같은 개별 부분으로 분해하여 각 구성 요소를 스핀으로 사용합니다. 또한 자바스크립트의 URL 문자열을 다룰 때 몇 가지 중요한 팁과 모범 사례를 다룰 것입니다. 따라서 이 기사는 궁극적으로 자바스크립트를 사용하여 URL을 구문 분석하는 것과 관련된 모든 것을 원스톱으로 확인할 수 있습니다. 그러니 뒤로 물러서서 자바스크립트의 URL 작업에 대한 기본 사항을 익힐 준비를 하세요. URL 구문 분석이..

SW/JavaScript 2023.09.20

ChatGPT : 콘텐츠 제작을 좋게 변화시키다

로봇이 인간을 대체하는 초기 단계이지만, 이러한 변화는 규제되지 않은 기술의 전면에 우려를 가져올 것입니다. 세대 인공지능의 관심을 얻은 최근의 기술은 거의 없습니다. 기술 투자자 세쿼이아 캐피탈에 따르면, "세대 인공지능은 단지 더 빠르고 저렴해질 뿐만 아니라, 어떤 경우에는 인간이 손으로 만든 것보다 더 나은 것이 될 것입니다." 그것이 예술 작품, 글쓰기 또는 음성 증강에 사용되는지 여부에 상관없이, 생성 AI의 적용은 '단순한 재미로'를 넘어 진정한 비즈니스 가치를 제공하기 위해 확장되고 있습니다. 우리는 이미 그것이 산업 전반에 걸쳐 자리 잡고 있는 것을 보고 있습니다. 그리고 그것은 흥미롭지만 도전적인 차세대 AI 소프트웨어 및 솔루션의 시작일 뿐입니다. ChatGPT에 대한 빅테크 베팅 우리..

SW/인공지능 2023.09.19

Java : InputStream 문자열로 변환하는 방법, 개요, 설명

Java에서 InputStream을 문자열로 변환하는 방법에 대한 단계별 지침. InputStream을 이해하고 BufferedReader를 사용하여 문자열로 변환합니다. Java는 개발자가 다양한 데이터 소스와 대상을 사용할 수 있도록 광범위한 I/O 클래스를 제공합니다. 가장 일반적인 사용 사례 중 하나는 InputStream을 문자열로 변환하는 것입니다. 이는 네트워크 연결에서 데이터 스트림을 사용하거나 파일을 읽을 때 특히 유용합니다. 이 문서에서는 Java에서 InputStream을 문자열로 변환하는 다양한 방법에 대해 설명합니다. 입력 스트림 이해 InputStream을 문자열로 변환하기 전에 InputStream이 무엇인지 잠시 알아보겠습니다. 자바에서 InputStream은 바이트 스트림을..

SW/Java 2023.09.17

ChatGPT에 대해 알아야 할 모든 것

OpenAI의 강력한 언어 모델인 ChatGPT에 대해 알아보십시오. 이 포괄적인 가이드에서 기능, 교육 및 애플리케이션에 대한 모든 세부 정보를 확인하십시오. ChatGPT는 세계적인 현상이 되었고 AI 기반의 AI 비서가 있는 시대를 가져왔습니다. 전 세계적으로, 사람들은 돈을 벌고, 강좌를 만들고, 영화 대본을 쓰고, 생산성을 향상시키고, 창의력을 높이기 위해 ChatGPT을 신나는 방법으로 사용합니다. ChatGPT에 대한 자료와 수치를 수집했습니다. ChatGPT에 대한 다음과 같은 흥미로운 사실들을 살펴봅시다: ChatGPT는 첫 선을 보인 지 5일 만에 고객 100만 명 고지에 올랐습니다(Greg Brockman, Open AI 공동창업자). ChatGPT는 출시 두 달 만에 1억 명의 사용..

SW/인공지능 2023.09.15

블렌더봇: 챗봇 개발을 위한 선행 AIML 모델

인공지능에서 블렌더봇은 대화형 에이전트로 분류됩니다. 위키피디아에 따르면 대화형 에이전트 또는 CA는 사람과 대화를 하도록 설계된 컴퓨터 프로그램입니다. 다시 말해서, 대화형 에이전트는 종종 인공지능에 의해 구동되는 자동화된 시스템으로 사람과 자연어 대화를 하도록 설계되었습니다. 이 글의 기초가 되는 Blenderbot에 대해서는 좀 더 자세히 논의할 것입니다. Facebook AI가 개발한 언어 생성 모델을 Blenderbot이라고 하는데, 특정 맥락이 주어지면 자연어(인간이 읽을 수 있는 언어)로 자신을 명확하게 표현하고 의미 있는 대화를 할 수 있습니다. 종속성 설치 및 Blenderbot 모델 가져오기 이제 Blenderbot을 실행하는 데 필요한 라이브러리 두 개를 설치합니다. Transform..

SW/인공지능 2023.09.12

Java : Lambdas를 활용하여 Cleaner 코드 작성

더 깨끗한 코드와 더 나은 문제 분리를 달성하기 위한 Java 리팩토링의 실제 예를 보여드리겠습니다. 더 깨끗한 코드와 더 나은 관심사 분리를 달성하는 것을 목표로 하는 자바 리팩토링의 실제 예를 보여줍니다. 그 아이디어는 전문적인 환경에서 코딩에 대한 내 경험에서 비롯되었습니다. 프로덕션 코드의 원스 어폰 어 타임 일부 도메인 데이터를 유지하는 코드 작업을 할 때 결국 다음과 같은 결과가 나왔습니다: public void processMessage(InsuranceProduct product) throws Exception { for (int retry = 0; retry = MAX_RETRIES) { throw ex; } LOG.warn("Fail to execute database update. R..

SW/Java 2023.09.10

React Native : 애플리케이션에 대한 테스트 자동화

테스트 자동화를 통해 소프트웨어 개발 팀의 시간과 리소스를 절약하고 ROI를 향상하며 코드 결함을 방지하는 방법에 대해 알아보십시오. 20년 넘게 테스트 자동화는 소프트웨어 개발 팀이 작업량을 줄일 수 있도록 도와주었으며, 이에 따라 팀이 특히 릴리스 광풍 속에서 경험하는 시간과 리소스에 대한 부담을 줄여 왔습니다. 자동화된 테스트는 테스트 및 피드백 루프의 속도를 높일 뿐만 아니라 테스트를 통해 ROI를 향상시켜 회사의 비용을 절감할 수 있습니다. 인터넷 설문 조사 응답자의 24%는 첫 6개월 이내에 테스트 자동화에 대한 투자 수익을 얻었다고 주장합니다. 테스트 자동화는 디지털 전환/현대화 작업을 진행 중인 비즈니스의 출발점입니다. 자동화된 테스트는 코드 수정이 회귀 또는 새로운 결함을 초래하지 않도록..

SW/JavaScript 2023.09.09

Java : ZIP 파일 추출 및 암호 보호 제거 방법

두 개의 API를 사용하여 실행 준비가 된 Java 코드 예제를 사용하여 Java에서 ZIP 파일 추출을 자동화하는 방법에 대해 알아봅니다. ZIP 파일을 만드는 것은 설계상 간단하고 매우 직관적인 과정입니다. 주요 운영 체제(Windows, Linux, Mac 등)의 사용자는 부피가 큰 파일로 가득한 수많은 폴더를 몇 번의 클릭만으로 결합할 수 있으므로 문서 묶음을 즉시 관리 가능한 압축 보관소로 줄일 수 있으므로 해당 내용을 저장하고 공유하는 부담이 훨씬 줄어듭니다. ZIP 파일을 여는 것도 마찬가지로 쉽습니다. ZIP 파일을 다운받는 다운스트림 수신자는 파일의 내용을 다운로드하여 추출(또는 압축 해제)하면 안에 포함된 내용에 액세스할 수 있습니다. 암호 보호는 금상첨화입니다. 누구나 개인화된 암호로..

SW/Java 2023.09.08

ChatGPT : 고객 지원 및 Vector 데이터베이스의 역할 의미

AI 기반 지식 기반 개선에서 챗봇과 셀프 서비스 플랫폼이 어떻게 인기를 얻고 있는지 설명합니다. 대부분의 조직은 고객 서비스를 기회인 반면 오버헤드로 간주합니다. 판매 후에도 고객으로부터 지속적인 가치를 창출할 수 있습니다. 성공적인 기업은 고객 서비스가 고객을 유지하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 더 많은 수익을 얻을 수 있다는 것을 이해합니다. 추천, 추천, 추천 및 고전적인 구전을 통해 마케팅 및 판매 노력을 향상시키는 과소평가된 도구입니다. 그러나 고객을 지연 없이 실시간으로 서비스하는 것이 중요합니다. AI의 등장으로 이 요구 사항은 다소 달성 가능합니다. 인공지능으로, 그들이 이동 중에 그들을 도와줌으로써 그들의 여행 전반에 걸쳐 당신의 고객들을 지원할 수 있습니다. 또한, 인공지능이 주도하는..

SW/인공지능 2023.09.04
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