쵸코쿠키의 연습장

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..

확산 모델은 놀랍도록 사실적인 이미지를 통해 생성 AI를 발전시키지만 컴퓨팅 요구와 윤리에 대한 한계가 존재합니다. 그들의 능력과 과제를 발견합니다. 현재 인공지능(AI) 연구는 생성 AI 능력이 다양한 부문과 활용 사례에서 어떻게 향상될 수 있는지에 초점을 맞추고 있습니다. 생성 AI의 힘은 다양한 광고 카피 변형을 만들고, 실제와 같은 이미지를 생성하고, 저품질 비주얼을 개선하는 등의 능력에 있습니다. 생성 AI는 주로 확산 모델에 의해 주도되며, 이는 AI 혁신의 한계를 밀어붙입니다. 이 글에서는 확산 모델이 무엇인지 알아보고, 그 이점, 도전 및 가능한 해결책을 탐구할 것입니다. 확산 모델: 개요 확산 모델은 파라미터화된 확률론적 프레임워크로, 훈련 데이터 세트에서 추출하여 완전히 새로운 데이터를..

오픈 소스 C 라이브러리인 멜론의 JSON 파서를 살펴보고, 그 특징을 잘 알려진 cJSON과 비교하여 차이점과 유사점을 이해합니다. 오픈 소스 C 라이브러리 멜론의 JSON 파서를 소개합니다. 많은 독자들이 cJSON에 대해 들어보거나 사용해보았을 것이라 생각합니다. 매우 유명한 오픈소스 프로젝트입니다. 이 글에서는 cJSON과 멜론의 JSON 구성요소를 비교하고자 합니다. 인코딩 다음과 같은 JSON을 구축하려고 합니다: { "name": "Awesome 4K", "resolutions": [ { "width": 1280, "height": 720 }, { "width": 1920, "height": 1080 }, { "width": 3840, "height": 2160 } ] } 그럼 먼저 cJSO..

GC 사이클 부작용을 완화하여 애플리케이션 성능을 최적화하고 호스팅 비용에 미치는 영향을 완화하는 데 도움이 되는 5가지 효과적인 전략을 자세히 설명합니다. Golang, Node.js, Java, .NET, Python 등과 같은 현대 프로그래밍 언어들은 메모리에서 참조되지 않은 개체들을 제거하기 위해 자동 가비지 컬렉션을 수행합니다. 이 자동 가비지 컬렉션은 개발자들에게 편리함을 제공하지만 과도한 CPU 소모라는 비용이 발생할 수 있습니다. 가비지 컬렉션에 할애되는 일정한 주기는 다음과 같은 몇 가지 부작용을 야기합니다: 애플리케이션 성능 저하: CPU 주기가 가비지 컬렉션으로 지속적으로 전달되므로 전체 애플리케이션 성능에 영향을 미칩니다. 클라우드 호스팅 비용 증가: 클라우드 호스팅 비용을 증가시킵..

jQuery와 Angular에 대해 알아봄으로써 웹 개발 기술을 향상시키고 2023년 개발을 위한 정보에 입각한 결정을 내립니다. 오늘날의 비즈니스 환경에서는 강력한 디지털 존재감이 필수적입니다. 웹 개발은 동적인 웹 애플리케이션을 위한 새로운 프레임워크와 라이브러리로 끊임없이 발전합니다. 이러한 플랫폼은 고객과 연결되어 비즈니스 생산성을 높입니다. 이러한 발전을 수용하는 것은 경쟁 시장에서 성공을 위해 필수적입니다. 성공적인 온라인 진출을 위해서는 시각적으로 매력적인 UI, 매끄러운 탐색, 최상의 컨텐츠, 모바일 응답성, 사용자 중심의 기능, 효율적인 출시 시간을 우선적으로 고려해야 하며, 적절한 프레임워크를 선택하여 개발 시간을 단축하고 효과를 보장해야 합니다. 웹 개발에서는 jQuery와 Angul..

자동 매퍼인 ModelMapper와 MapStruct 중 하나를 선택하여 생산성과 유지보수성을 향상시키고 데이터 매핑의 오류를 줄이는 방법에 대해 알아봅니다. Java 애플리케이션에서 데이터 매핑은 개체를 한 유형에서 다른 유형으로 변환하는 일반적인 작업입니다. 이 프로세스는 특히 대규모 클래스와 중첩 클래스를 다룰 때 복잡하고 지루해질 수 있습니다. 이 작업을 단순화하기 위해 개발자들은 종종 자동 매핑 프레임워크로 전환합니다. Java에서 자동 매핑을 위한 두 가지 인기 있는 선택은 ModelMapper와 MapStruct입니다. 이 기사에서는 이 프레임워크를 비교하고 자동 매핑기를 사용하는 것이 수동 매핑보다 더 유용한 이유를 알아보겠습니다. 자동 매퍼의 필요성 비교에 앞서 수동 매핑보다 자동 매핑을..

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..

연구자들은 AI를 윤리적이고 신뢰할 수 있도록 모델의 복잡성과 해석의 용이성을 균형 있게 고려한 방법론을 지속적으로 개발해야 합니다. 자연어 처리, 생성 AI, 자율 시스템 등 다양한 영역에서 머신 러닝 모델의 사용에 큰 발전이 있었습니다. 반면, 모델의 복잡성과 규모가 증가함에 따라 내부에서 작동하는 방식에 대한 가시성이 떨어지고, 이로 인해 투명성과 책임성이 부족합니다. 이 문제를 해결하기 위한 중요한 연구 분야로 최근 모델의 설명 능력에 대한 아이디어가 부각되고 있습니다. 이 글에서는 머신 러닝 모델 설명 가능성의 중요성과 그와 관련된 어려움 및 해석 가능성을 향상시키기 위해 고안된 해결책을 탐구합니다. 모델 개방성과 인간이 이해할 수 있는 통찰력을 가능하게 하는 설명 가능성은 AI 시스템에 대한 ..

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..

자바는 휴대성과 신뢰성, 파이썬은 범용성과 단순성, 자바스크립트는 웹 개발, C++ 성능, Go 효율성에서 뛰어납니다. 소프트웨어 개발의 광대한 세계에서 올바른 프로그래밍 언어를 선택하는 것은 모든 프로젝트의 성공에 결정적입니다. 범용성과 휴대성으로 유명한 확고한 언어인 Java는 수십 년 동안 업계의 지배적인 힘을 발휘해 왔습니다. 하지만 새로운 언어와 전문화된 언어의 출현으로 개발자들은 종종 어떤 언어가 자신들의 필요에 가장 적합한지 궁금해 합니다. 이 글에서는 다른 인기 있는 프로그래밍 언어와 Java의 장점, 약점 및 이상적인 사용 사례를 비교 분석하여 다음 개발 노력에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 도와드리겠습니다. 1. 자바: 휴대성과 신뢰성의 왕 "한 번만 쓰고 어디서나 실행"하..

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 글은 뉴럴 네트워크와 딥 러닝의 기초에 대한 자세한 개요를 제공하는 것을 목표로 합니다. 신경망과 딥러닝은 다양한 영역에서 놀라운 발전을 가능하게 함으로써 인공지능과 머신러닝 분야에 혁명을 일으켰습니다. 이 연구 기사는 신경망과 딥러닝의 기초를 종합적으로 소개하는 것을 목표로 합니다. 신경망의 기본 구성 블록부터 시작하여 뉴런, 활성화 함수 및 계층의 개념을 조사합니다. 이어서, 딥 러닝 모델의 아키텍처와 작동 원리를 탐구하고, 그들의 능력, 장점, 그리고 잠재적인 적용을 강조합니다. 이 글의 끝까지 독자들은 신경망과 딥 러닝을 뒷받침하는 주요 개념에 대해 확실하게 이해할 것입니다. 인공지능(AI) 인공지능은 기계에서 인간과 같은 지능을 시뮬레이션하는 기술로, 다양한 인공지능 기술 중에서 신경망과 딥..

자바 개발자들은 효율적인 데이터 접근을 위해 Spring Data에 의존해 왔습니다. 자바 레코드를 통해 데이터 개체를 관리하는 방식이 크게 바뀌었습니다. 자바 개발자들은 효율적인 데이터 접근을 위해 Spring Data에 의존해 왔으나, Java Records의 도입으로 데이터 개체를 관리하는 방식이 크게 변화하였습니다. 이 글에서는 Java Records를 Spring Data 응용 프로그램에 통합하는 것에 대해 논의하고, Java Records를 사용하여 강력한 데이터 개체를 생성하고 Spring Data 내에서 잠재력을 보여줄 수 있는 실제 사례를 제공하는 이점에 대해 알아보겠습니다. 자바 레코드의 힘: 개요 Java 레코드는 데이터 개체를 정의하는 데 특히 적합한 불변의 데이터 구조를 나타내며,..

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..

머신러닝의 발전을 견인하고 AI 혁명을 촉진하는 데 있어 데이터의 중요한 역할을 탐구하여 그 중요성을 밝힙니다. 인공 지능의 계속 진화하는 풍경에서 한 가지 부인할 수 없는 진실이 눈에 띕니다. 가장 간단한 선형 회귀 모델에서 가장 복잡한 심층 신경망에 이르기까지 기계 학습 알고리즘은 예측을 하고 패턴을 인식하며 경험으로부터 학습하기 위해 데이터에 크게 의존합니다. 이 블로그에서 기계 학습에서 데이터가 수행하는 중요한 역할과 AI의 세계에서 "데이터는 왕"이라고 자주 말하는 이유를 자세히 살펴볼 것입니다. 데이터 기반 학습 프로세스 머신 러닝은 본질적으로 데이터를 통해 학습하는 과정입니다. 이 과정의 핵심에는 다음과 같은 주요 단계가 포함됩니다: 1. 데이터 수집 여기서 모든 것이 시작됩니다. 데이터가 ..

Generative AI가 Shift-Left Testing, 테스트 케이스 생성 자동화 및 우수한 소프트웨어 개발을 위한 예측 버그 발견을 어떻게 향상시키는지 알아보십시오. 예산 문제, 일정 지연, 막판 하자로 인한 프로젝트 실패 등을 경험하는 경우가 많은데, 이런 상황에 직면한 적이 있습니까? '그렇다'고 대답하면 혼자가 아닙니다. 빠듯한 일정과 한정된 예산 내에 비즈니스에 중요한 대규모 시스템을 개발해야 하기 때문에 비즈니스 가치를 신속하게 제공하는 데 중점을 둔 새로운 방법론을 채택하게 되었습니다. 이러한 접근 방식 중 하나가 Shift-Left Testing입니다. Generative AI는 소프트웨어 테스트를 포함하여 다양한 영역에서 유망한 기능을 보여주면서 평행한 궤도로 계속 진화하고 있습니..

BCI는 뇌-기기 통신을 가능하게 하고, Java는 라이브러리와의 개발을 지원하며, 과제는 신호 품질과 윤리를 포함합니다. BCI(Brain-Computer Interface)는 인간의 뇌와 외부 기기 간의 직접적인 의사소통을 가능하게 하는 획기적인 기술로 부상했습니다. BCI는 의료, 엔터테인먼트 및 보조 기술을 포함한 다양한 분야에 혁신을 일으킬 가능성이 있습니다. 개발자 중심의 이 기사는 BCI 기술의 개념, 응용 프로그램 및 과제에 대해 더 깊이 연구하고 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 Java가 BCI 응용 프로그램 개발에 어떻게 활용될 수 있는지 탐구합니다. BCI(Brain-Computer Interface)의 이해 BCI는 뇌 신호를 획득, 처리 및 변환하여 외부 장치를 제어할 수 있는 명..