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미니 컴퓨터의 무한 확장: 라즈베리파이에 AI를 들어간다. 라즈베리파이도 AI에 합류한다: 미니 컴퓨터의 무한 확장개요: 라즈베리파이, AI의 대중화를 이끌다요즘 인공지능(AI)은 산업 혁신의 핵심 동력으로 급부상하고 있습니다. 그 중심에 서는 것이 바로 라즈베리파이(Raspberry Pi)와 같은 소형 컴퓨터들인데요, 소형이라고는 하지만 이 미니 컴퓨터들이 AI 기술 접목을 통해 가능성의 지평을 넓히고 있습니다. 이제는 전문가 뿐만 아니라 일반인들 사이에서도 라즈베리파이를 이용해 AI 프로젝트를 쉽게 구현할 수 있는 환경이 조성되고 있는데, 이러한 접근성이 AI 기술의 대중화를 가속화하고 있습니다. 본문에서는 라즈베리파이가 어떻게 AI와 결합되어 다양한 혁신을 이끌고 있는지 자세히 살펴보도록 하겠습니다.라즈베리파이의 AI 도입 배경과 잠재력라즈베리파이는 저렴하.. 2024. 6. 5.
PASS 모바일신분증 가입자, 1000만명 시대 도입 PASS 모바일신분증 가입자, 1000만명 돌파PASS 모바일 신분증의 혁신과 가입자 증가 배경PASS 모바일 신분증은 최근 디지털 정체성과 개인 인증 영역에서 급속한 성장을 경험하고 있습니다. 기존의 플라스틱 신분증이 갖는 물리적 한계를 넘어서, PASS는 사용자의 편의성 향상과 함께 정보 보안을 강화하는 등의 다양한 이점을 제공하고 있습니다. 이러한 혁신적인 서비스 제공 덕분에 PASS 가입자 수가 빠른 속도로 증가하여, 최근에는 1000만명을 돌파하는 기념비적인 순간을 맞이했습니다. 그배경에는 스마트폰 사용률의 급증과 디지털 트랜스포메이션의 전반적인 흐름이 크게 작용하였습니다. 스마트폰이 일상생활에서 빼놓을 수 없는 필수품이 되어가면서, 디지털 신분증으로의 전환은 필연적인 흐름으로 받아들여지고 있습.. 2024. 5. 30.
CHATGPT4O의 혁신적 기능과 미래 지향적 인공지능 기술 CHATGPT4O의 혁신적 기능과 미래 지향적 인공지능 기술CHATGPT4O의 개요최신 인공지능 기술의 발전은 실로 놀랍습니다. 특히, CHATGPT4O는 그 혁신적인 기능으로 많은 이야기를 낳고 있으며, 인간과 기계의 상호작용 방식에 있어 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 이 독특하고 진화된 플랫폼은 다양한 분야에서 사용될 가능성을 탐구하며, 인공지능의 새로운 기준을 설정하고 있습니다. 이 글은 CHATGPT4O의 주요 기능과 그 기능이 우리의 일상과 업무 환경에 가져올 변화들에 대해 심도 깊게 분석합니다.CHATGPT4O의 기술적 이해CHATGPT4O는 자연어 처리(NLP)기술의 한계를 넘어서 대화형 인공지능의 새로운 지평을 여는 기술입니다. 이 기술은 복잡한 알고리즘과 머신 러닝 모델을 기반으로.. 2024. 5. 30.
GPT-4o("옴니")에 대한 전방위적 탐구 : 소개 및 적용사례 GPT-4o("옴니")에 대한 전방위적 탐구인공지능의 미래, "옴니(Omni)"적 지능을 향하여인공지능 기술의 발전은 상상을 초월하는 속도로 진행되고 있습니다. 이제 우리는 단순히 특정 작업을 수행하는 AI를 넘어서, 각종 지식과 능력을 종합적으로 갖춘 GPT-4o, 즉 "옴니"적 지능을 탐구하게 되었습니다. "옴니(Omni)"라는 용어는 '모두', '전반적인'이라는 의미를 담고 있으며, 지금까지의 인공지능이 각기 다른 분야에서 전문적인 역할을 수행하는 데 집중했다면, GPT-4o는 이러한 하드웨어 및 소프트웨어의 경계를 허물고 종합적인 지능을 추구합니다.GPT-4o의 특징과 능력 소개GPT-4o는 인간의 뇌 작용을 모방하는 딥러닝 알고리즘에 기초하여, 언어 이해, 추론, 학습 능력을 크게 향상시킨 모델.. 2024. 5. 17.
프롬프트와 AI 활용의 상관관계... AI활용 개발 방법과 프롬프트 팁 정리 AI 활용한 개발 방법과 프롬프트 팁 정리AI 개발의 기초 이해인공지능(AI)은 현대 기술의 최전선에서 중요한 역할을 수행하고 있으며, 그 적용 범위는 의료부터 자동차, 금융 서비스, 그리고 물론 소프트웨어 개발에 이르기까지 다양합니다. AI 개발의 문턱이 낮아지면서 프로그래머, 데이터 과학자, 심지어는 비전문가도 이 분야에 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 이러한 접근성 개선은 주로 오픈소스 프레임워크와 클라우드 기반의 AI 서비스 확산 덕분입니다. AI 개발을 시작하기 이전에, 기계학습(ML), 딥러닝(DL), 자연어 처리(NLP)와 같은 AI의 하위 분야에 대한 이해를 쌓는 것이 필수적입니다.프레임워크와 도구 선정AI 개발에 있어 프레임워크 선택은 프로젝트의 성패를 가를 수 있습니다. TensorF.. 2024. 5. 14.
LLM의 허점 5가지..."너무 모호해서 더 까다로운" LLM의 허점 5가지1. 일반화된 데이터 학습의 한계LLM(Large Language Models)은 방대한 데이터셋으로부터 언어 패턴을 학습합니다. 그렇기에 데이터셋에 포함된 언어의 다양성과 풍부함이 모델의 성능을 결정짓는 중요한 요소가 됩니다. 그럼에도 불구하고, 이 방대한 데이터는 특정 주제나 도메인에 편향되어 있을 수 있고, 그 결과 LLM은 실세계의 복잡한 언어 사용 상황에 대해서는 충분히 일반화된 대응을 하지 못할 수 있습니다. 예를 들어 전문적인 의학 용어나 법률적 단어를 처리하는 경우, LLM이 훈련된 데이터셋 내의 경험이 제한적일 경우 상황에 적합하지 않은 답변을 할 수 있습니다. 이는 LLM이 대량의 데이터는 가지고 있지만, 모든 개별 영역에 대해 깊이 있는 이해를 갖추지 못했음을 시사.. 2024. 5. 10.
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