인공지능
생성형 AI 윤리 가이드
1. 생성형 AI의 개념 및 윤리적 활용의 필요성 (1) 생성형 AI의 개념 및 파급효과 개념 파급 효과 대규모 데이터, 패턴…
대규모 언어 모델 (LLM, Large Language Model)
1. 대규모 언어 모델 (LLM, Large Language Model) 개요 (1) 대규모 언어 모델의 등장 배경 (2) 대규모 언어 모델의 개념…
벡터 데이터베이스 (Vector Database)
1. 벡터 데이터베이스 (Vector Database)의 개념, 필요성 개념 필요성 대량의 고차원 데이터 저장 및 조회 위해 컨텐츠 벡터 임베딩 및…
랭체인 (LangChain)
1. LLM 서비스 개발 프레임워크, 랭체인 (LangChain)의 개념 및 필요성 개념 필요성 효율적인 LLM 기반 서비스 개발을 위해 다양한 언어…
인공지능 (Artificial Intelligence)
1. 인간의 지능을 모방한 기술, 인공지능의 개요 (1) 인공지능 (Artificial Intelligence)의 개념 및 특징 개념 인간의 지능을 모방하여 문제를 해결하거나…
웹 3.0 (Web 3.0)의 구현 방안과 발전 전망
1. 웹 3.0 (Web 3.0)의 의미 시맨틱 웹 관점 폭발적으로 증가하는 정보를 의미론적으로 이해하고 의미와 맥락을 통해 가장 유사한 정보를…
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…
서비타이제이션 (Servitization)과 AI역할
1. 제조업의 위기와 서비타이제이션 (1) 제조업의 위기 글로벌 경기 둔화에 따른 가치 창출 Value Chain 부재 산업 구조조정의 미흡과 보호무역주의…
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…