전체 글31 요즘 가장 핫한 ai, 딥시크에 대해 알아보자! 딥시크에 대해 알아보자!딥시크(DeepSeek)에 대해 궁금하신가요? 이번 글에서 딥시크가 무엇인지, 어떤 특징과 성과를 가지고 있는지, 그리고 어떤 논란과 우려가 있는지 자세히 설명드릴게요.딥시크란?딥시크는 2023년에 설립된 중국의 AI 스타트업으로, 짧은 시간 안에 빠르게 성장하며 세계적인 주목을 받고 있는 기업이에요. 창업자는 자오 밍(Zhao Ming)이라는 인물로, 구글 브레인(Google Brain)과 OpenAI에서 근무한 경력을 가진 뛰어난 전문가예요. 딥시크의 목표는 저렴한 비용으로 고성능 AI를 개발하여 AI 기술을 더 많은 사람과 기업이 활용할 수 있게 만드는 거예요.주딥시크 V3와 R1딥시크는 대형 언어 모델(LLM) 개발에 주력하고 있어요. 대표적인 모델은 딥시크 V3와 R1으로.. 2025. 3. 7. 알리바바 AI에 사용된 알고리즘에 대해 알아보자. 알리바바 AI에 사용된 알고리즘알리바바(Alibaba)는 세계 최대의 전자상거래 및 기술 기업 중 하나로, 인공지능(AI)을 활용해 방대한 사용자와 데이터를 관리하며 혁신을 이끌고 있습니다. 수억 명의 고객, 수십억 개의 상품, 그리고 글로벌 물류 네트워크를 다루는 알리바바의 운영 규모는 최첨단 AI 솔루션을 필요로 합니다. 이 블로그에서는 알리바바가 전자상거래, 클라우드 컴퓨팅, 물류 분야에서 사용하는 주요 알고리즘을 자세히 살펴보고, AI 스타트업에게 영감을 줄 수 있는 인사이트를 제공하겠습니다.알리바바의 AI 여정알리바바는 전자상거래 플랫폼에서 시작해 이제는 글로벌 테크 리더로 자리 잡았으며, 그 중심에는 AI가 있습니다. 매일 수억 명의 사용자를 연결하고, 수십억 건의 거래를 처리하며, 복잡한 물.. 2025. 3. 7. ai로 범죄를 예방하는 기술은 뭐가 있을까? AI로 범죄를 막는 기술범죄 예방과 수사는 인간의 직관과 경험에 의존해왔지만, AI의 등장으로 패러다임이 바뀌고 있습니다. 경찰, 법 집행 기관, 보안 기업들은 AI 기술을 활용해 범죄를 사전에 방지하고, 발생한 사건을 더욱 효과적으로 해결하고 있습니다. 이번 블로그에서는 AI가 어떻게 범죄를 막는지, 구체적인 기술과 사례를 살펴보겠습니다.1. AI 기반 범죄 예측 시스템 (Predictive Policing)경찰과 보안 기관은 AI를 활용하여 범죄 발생 가능성이 높은 지역을 예측하고, 사전에 대비하는 기술을 도입하고 있습니다.🔹 범죄 데이터 분석 및 패턴 인식AI는 방대한 범죄 데이터를 분석해 범죄 발생 패턴을 찾아냅니다.과거 범죄 기록, 인구 통계, 환경적 요인(조명, 거리 환경 등) 등의 데이터를.. 2025. 3. 6. AI와 축구의 만남, 라리가를 중심으로 본 혁신 사례 AI와 축구의 만남, 라리가를 중심으로 본 혁신 사례축구는 전 세계적으로 사랑받는 스포츠로, 기술 발전과 함께 그 모습도 빠르게 변화하고 있습니다. 특히, 인공지능(AI)의 도입은 축구의 여러 측면에서 혁신을 가져오고 있습니다. 이번 블로그에서는 스페인의 프로 축구 리그인 라리가(LaLiga)를 중심으로, AI가 축구에 어떻게 활용되고 있는지 살펴보겠습니다.1. 선수 퍼포먼스 분석과 경기 전략 수립🔹 실시간 데이터 수집 및 분석라리가는 선수들의 실시간 데이터를 활용하여 팬 경험을 혁신하고 있습니다. 선수들의 움직임, 패스, 슈팅 등의 데이터를 실시간으로 수집하고 AI를 활용하여 분석함으로써, 경기 전략 수립과 선수 퍼포먼스 향상에 기여하고 있습니다.🔹 부상 예방 및 관리AI는 선수들의 신체 상태와 피.. 2025. 3. 6. AI 데이터 라벨링 방법과 주의사항 AI 데이터 라벨링 방법과 주의사항, 정확한 모델 학습을 위한 가이드AI 모델의 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소는 데이터 품질과 라벨링의 정확성이다. 라벨링이 제대로 되어 있지 않으면 모델이 오작동하거나 학습 과정에서 편향이 발생할 수 있다. 이번 글에서는 다양한 데이터 라벨링 방법과 주의사항을 소개하며, AI 프로젝트에서 데이터를 라벨링할 때 반드시 고려해야 할 점을 정리해보자.1. 데이터 라벨링 방법데이터 라벨링 방법은 프로젝트의 목표, 데이터 유형, 예산 등에 따라 다르게 적용된다. 대표적인 라벨링 방법들을 살펴보자.① 수작업 라벨링 (Manual Labeling)라벨러(Annotator)들이 데이터를 직접 확인하고 라벨을 부여하는 방식이다.🔹 장점: 높은 정확도, 정밀한 데이터 생성 가능🔹 .. 2025. 3. 6. AI 데이터 라벨링이 왜 중요한가?, 다양한 사례로 알아보자. AI 데이터 라벨링이 왜 중요한가?, 다양한 사례로 알아보자.AI 모델을 개발하는 과정에서 가장 중요한 요소 중 하나는 바로 데이터다. 하지만 단순히 데이터를 많이 확보한다고 해서 좋은 모델이 만들어지는 것은 아니다. 데이터의 품질과 정교한 라벨링이 뒷받침되지 않으면 모델의 성능이 기대 이하로 나올 가능성이 크다. 그렇다면 AI에서 데이터 라벨링이 왜 중요한지, 그리고 어떤 사례에서 그 필요성이 강조되는지 살펴보자.1. 자율주행: 잘못된 라벨링이 사고로 이어질 수 있다자율주행 AI는 카메라, 라이다, 레이더 등 다양한 센서 데이터를 융합하여 객체를 인식하고 경로를 결정한다. 여기서 핵심은 차량, 보행자, 도로 표지판, 신호등 등 주변 환경을 정확하게 인식하는 것이다.사례: 신호등 인식 오류로 인한 오작동.. 2025. 3. 6. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
