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알고리즘/AI

랭체인 (LangChain)

1. LLM 서비스 개발 프레임워크, 랭체인 (LangChain)의 개념 및 필요성 개념 필요성 효율적인 LLM 기반 서비스 개발을 위해 다양한 언어…

검색 증강 생성 (RAG, Retrieval Augmented Generation)

1. AI 환각 해소, 검색 증강 생성 (RAG, Retrieval Augmented Generation)의 개념 및 필요성 개념 생성형 AI 모델의 정확성과 신뢰성…

트리 순회 (Tree Traversal)

1. 트리 순회(Tree Traversal)의 개요 (1) 트리 순회의 개념 트리 구조에서 트리의 모든 노드를 정확히 한 번씩 체계적으로 방문하는 과정…

합성 데이터 (Synthetic Data)

1. AI 학습 데이터 부족 문제 해결, 합성 데이터의 개요 (1) 합성 데이터의 개념 개념도 개념 개인정보 보호 및 고품질의…

인공지능 (Artificial Intelligence)

1. 인간의 지능을 모방한 기술, 인공지능의 개요 (1) 인공지능 (Artificial Intelligence)의 개념 및 특징 개념 인간의 지능을 모방하여 문제를 해결하거나…

프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)

1. 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)의 개요 (1) 프롬프트 엔지니어링의 부각 배경 특정 산업 또는 조직에서 대규모 언어 모델(LLM) 등 생성형(Generative) AI를…

엣지 AI (Edge AI)

1. 단말 장치 자체 AI 서비스, 엣지 AI (Edge AI)의 개념 개념도 개념 IoT, 모바일 장치 등 단말 장치의 신속한…

텐서플로 (TensorFlow)

1. 텐서플로 (TensorFlow)의 개요 개념 머신러닝 모델의 제작, 빌드 및 배포를 위해 개발 도구, 라이브러리, 커뮤니티 리소스로 구성된 엔드 투…

AIaaS (AI as a Service) 서비스와 활용 고려사항

I. 국내 기업과 기관에서의 인공지능 도입의 필요성 "디지털 전환의 핵심 기반 기술로 인공지능 도입이 필요" 현재 세계는 기계의 지능화를 통해…

머신러닝 파이프라인 (Machine Learning Pipeline)

I. 머신러닝 파이프라인(ML Pipeline)의 개요 가. 머신러닝 파이프라인의 개념 데이터 수집부터 전처리, 학습 모델 배포, 예측까지 전과정을 순차적으로 처리하도록 설계된…