AI 기사

AI 연속 학습: 머신러닝의 도전과 기회 AI 연속 학습의 중요성 증대 연속 학습의 정의 AI 연속 학습은 AI 시스템이 새로운 데이터를 지속적으로 수용하며 발전하는 능력을 의미합니다. 전통적 머신러닝 모델이 정적 데이터셋에 의존하는 것과 달리, 연속…

AI 윤리: 빠르게 진화하는 기술의 도전과 과제 AI 윤리의 이해 정의와 중요성 인공지능은 다양한 산업에 변혁을 가져오고 있습니다. 이에 따라 AI 윤리의 중요성도 더욱 부각되고 있습니다. AI 윤리는 AI 기술의 개발과 구현 과정에서 지켜야 할…

AI와 TV 제작의 미래: 시각적 스토리텔링의 혁신 AI와 TV 제작의 결합은 화면 속 이야기 전달 방식을 새롭게 정의하며, 기술과 인간 창의성을 매끄럽게 결합하는 혁신적 도구 및 방법론을 제공하고 있습니다. 이러한 진화는 영화 제작의 미래를 형성할…

AI 트레이닝 프레임워크: 윤리적이고 책임 있는 AI 구축 빠르게 진화하는 인공지능(AI) 분야에서 견고하고 체계적인 가이드라인의 역할은 과소평가될 수 없습니다. AI 트레이닝 프레임워크는 효과적일 뿐만 아니라 투명하고 책임 있는 AI 모델 개발의 청사진입니다. 본 기사는 이…

AI 기반 판매: 자동화를 통한 수익 최적화 혁신 AI의 판매 자동화 부상 현대의 복잡한 판매 환경을 탐색하다 보면, AI 기반 판매는 기업이 수익을 최적화하는 방식을 새롭게 정의하는 중요한 힘으로 부상하고 있습니다. 이 변화의 중심에는 전통적인…

AI 시스템 내 속성 연관성 편향 이해하기 인공지능(AI) 기술이 끊임없이 발전하면서 공정성과 편향 관리에 대한 우려가 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 특히, 속성 연관성 편향(attribute association bias)은 AI 시스템의 공정성에 중요한 영향을 미치고 있지만 그동안…

디지털 시대, AI 금융 비서로 재설정되는 금융 관리 재정 관리의 변혁: 관리에서 모니터링으로 새로운 금융 패러다임 개인 금융의 세계는 빠르게 변화하며, 적극적인 돈 관리에서 보다 수동적이지만 통찰력 있는 모니터링으로 전환하는 새로운 패러다임이 형성되고 있습니다. 이제…

생성형 AI 고객 경험: 디지털 시대의 상호작용 혁신 고객 서비스에서 AI의 역할 이해하기 AI 기술 개요 고객 서비스 분야에서 인공지능(AI) 기술은 고객 상호작용의 규칙을 새롭게 쓰고 있습니다. 생성형 AI와 그에 관련된 머신러닝(ML), 자연어 처리(NLP) 기술들은…

테슬라 인텔 칩 파트너십: AI 하드웨어 혁신의 게임 체인저 AI 하드웨어 혁신의 필요성 증가하는 AI 기능 수요 산업 전반에서 인공지능(AI) 기술이 점점 더 많이 활용됨에 따라 고성능 AI 하드웨어에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 금융 서비스…

AI 법률 요약: 법률 기술의 최전선 탐색 AI 법률의 이해 AI 법률의 정의와 중요성 AI가 산업의 중추가 되는 세계에서 AI 법률 요약의 이해는 필수적입니다. 튼튼한 법적 틀을 정립함으로써 정부는 AI 배치를 규제하여 안전하고 윤리적인 활용을…

로컬 머신에 오픈 소스 LLM 설치 방법 오픈 소스 LLM 기술의 부상은 AI의 민주화를 크게 촉진했습니다. 이러한 도구들을 적절한 컴퓨터 셋업만으로 누구나 접근 가능하게 만들면서, 오픈 소스 프로젝트는 과거에 독점 소프트웨어 회사 내부에서만 제한되었던 고급…

사물인터넷: 인류의 새로운 신경망 사물인터넷 이해하기 정의와 범위 사물인터넷(IoT)은 단순한 기술 혁신을 넘어, 기기와 센서, 시스템을 연결하여 끊김 없는 데이터 수집과 소통을 가능하게 하는 혁신적인 네트워크 생태계입니다. IoT의 핵심은 다양한 구성 요소, 특히 데이터를 포착하는…