우리는 AI, 기술 개발 및 NetCare 소식에 관한 글을 정기적으로 씁니다. 최신 정보를 받고 싶다면 페이지 하단에서 블로그 구독 신청을 할 수 있습니다.
AI 및 기타 ICT 뉴스
AI 디자인 권위
우리는 소프트웨어 개발의 전환점에 서 있습니다. 논의는 종종 어떤 AI가 가장 좋은 코드를 작성하는가(Claude vs. ChatGPT) 혹은 그 AI가 어디에 있어야 하는가(IDE 또는 CLI)와 관련됩니다. 그러나 이것은 올바른 질문이 아닙니다. 문제는 코드 생성이 아니라 그 검증입니다. 우리가 AI를…
강화 학습의 힘
지속적인 학습을 통한 더 나은 예측 TL;DR 강화학습(RL)은 행동을 통해 학습하는 모델을 구축하는 강력한 방법입니다. 단순히 과거 데이터에 맞추는 대신, RL은 보상과 피드백 루프를 통해 의사결정을 최적화합니다—실제 생산 및 시뮬레이션 모두에서…
AI 시뮬레이션 엔진: 실제 과거 데이터로 AI 예측을 검증
비즈니스 프로세스에 AI를 활용하는 것이 점점 고도화되고 있지만, AI 모델이 실제로 신뢰할 수 있는 예측을 하는지 어떻게 확신할 수 있습니까? NetCare는 AI 시뮬레이션 엔진을 도입합니다: 조직이 과거 데이터를 기반으로 예측을 검증할 수 있는 강력한 접근 방식입니다. 이렇게 하면…
아무도 당신의 웹사이트를 방문하지 않으면 어떻게 될까요?
ChatGPT, Perplexity, Google의 AI Overview와 같은 AI 검색 기술의 등장으로 사람들이 온라인에서 정보를 찾는 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. 전통적인 검색 엔진은 링크 목록을 보여주지만, AI 검색 엔진은 직접 답변을 제공합니다. 이는 콘텐츠 제작 및 유지 관리에 큰 영향을 미칩니다…
MIT 팀이 AI 모델에게 아직 알지 못한 것을 가르칩니다.
인공지능(AI)의 적용은 빠르게 성장하고 있으며 일상 생활과 의료, 통신, 에너지와 같은 고위험 산업에 점점 더 깊게 얽혀 있습니다. 그러나 큰 힘에는 큰 책임이 따릅니다: AI 시스템은 때때로 오류를 발생시키거나 불확실한 답변을 제공할 수 있습니다…
AI 기반 내부 지식 시스템
동료들이 제품, 정책, IT, 프로세스 또는 고객에 관한 질문에 빠르게 답변받기를 원하십니까? 그렇다면 자체 챗봇이 포함된 내부 지식 시스템이 이상적입니다. Retrieval-Augmented Generation(RAG) 덕분에 이러한 시스템은 그 어느 때보다 똑똑해졌습니다: 직원이 일반 언어로 질문하면 챗봇이…
AI 에이전트와 프로그래밍
인공지능(AI)은 우리가 프로그래밍하는 방식을 근본적으로 바꾸었습니다. AI 코딩 에이전트의 장단점에 대해 읽어보세요.
2025년 주요 AI 트렌드
인공지능(AI)은 2025년에 계속 발전하고 있으며 일상 생활과 비즈니스에 점점 더 큰 영향을 미치고 있습니다. AI의 주요 트렌드는 이 기술이 새로운 정점에 도달하고 있음을 보여줍니다. 여기에서는 AI의 미래를 형성할 핵심 개발 몇 가지를 논의합니다...
OpenAI O3를 발견하세요
인공지능(AI)은 우리가 일하고 혁신하는 방식에 여전히 큰 영향을 미치고 있습니다. OpenAI는 O3를 통해 기업이 더 스마트하고, 빠르며, 효율적으로 운영할 수 있게 하는 획기적인 신기술을 소개합니다. 이 진보가 귀 조직에 의미하는 바는 무엇이며, 어떻게 활용할 수 있을까요...
디지털 트윈. AI와 함께하는 IT 전략
조직의 미래는 디지털 트윈으로 구성됩니다: 인공지능을 활용해 변혁하고 의료 및 금융과 같은 분야를 강화하세요. 인공지능(AI)은 단순히 ChatGPT를 넘어섭니다. 2023년에 챗봇의 돌파구 덕분에 AI가 대중의 인식에 들어왔지만...
AI로 레거시 코드를 현대화
더 빠르고, 더 스마트하고, 더 지속 가능하게 소프트웨어 개발 분야에서 오래된 코드는 혁신과 성장의 장애물이 될 수 있습니다. 레거시 코드는 수십 년에 걸친 패치, 우회 방법 및 업데이트로 구성되어 있었으며, 한때는 기능했지만 현재는 유지 관리가 어렵습니다. 다행히도...
생성 AI 최신 동향
생성형 AI(genAI)의 세계는 급속도로 발전하고 있습니다. 처음에는 인간의 창의성을 따라잡는 기술을 꿈꾸었지만, 오늘날 우리는 우리를 놀라게 하고 영감을 주는 다양한 응용 프로그램을 보고 있습니다. 텍스트 생성부터 인공 이미지 및 비디오 제작까지: genAI는...
인공지능이 우리의 미래를 어떻게 형성할 수 있는지
인공지능(AI) 분야의 발전은 앞으로 무엇이 기다리고 있는지에 대한 질문을 제기합니다. Leopold Aschenbrenner의 최근 백서에서는 현재 상황과 우리에게 다가올 가능성을 흥미롭게 그려냅니다. 여기 몇 가지 주요 인사이트를 소개합니다...
합성 데이터: 더 나은 AI 모델을 위한 유용성
데이터는 디지털 전환을 하는 기업에서 당연히 중요한 역할을 합니다. 하지만 고품질 및 대량 데이터에 대한 수요가 증가함에 따라 프라이버시 제한과 전문 작업에 충분한 데이터 부족과 같은 문제에 자주 직면합니다. 여기서 개념이 등장합니다.
로봇공학이 경제에 미치는 영향.
수년간 산업에서 로봇은 단순 작업을 자동화해 왔습니다. 이는 지금까지 실업률 증가로 이어지지 않았지만, 이는 변할 것이라는 주장입니다. 드론과 자율주행 자동차의 등장으로 전체 운송 부문, 경찰 및 군대도 영향을 받을 것입니다.
인공지능 윤리적 학습
인공지능 분야에서 가장 큰 과제 중 하나는 단순히 지능적인 AI 시스템을 개발하는 것이 아니라 인간과 일치하는 윤리적 기준과 가치를 따르는 시스템을 만드는 것입니다. 이를 위한 접근법 중 하나는 법률을 활용해 AI를 훈련시키는 것입니다.
인공지능 로봇
Essent와의 대규모 프로젝트를 위해 인공지능 로봇을 구축했습니다. 이 프로젝트는 웹사이트를 통한 (실시간) 채팅을 직원과 AI 로봇 모두와 통합하는 것을 포함합니다. 또한 설문 데이터를 기록하기 위한 CRM 연동도 포함됩니다. 이 블로그는 주로 이에 관한 내용입니다.
