인공지능21 전문가가 알려주는 ChatGPT 번역 프롬프트 20선 (실전 예시 포함) ChatGPT 번역 프롬프트 20가지: 실전에서 바로 쓰는 꿀팁 대방출! AI 번역 시대, 제대로 활용하고 싶다면? 지금 바로 실전에서 써먹을 수 있는 ChatGPT 번역 프롬프트 20가지를 확인해보세요! #ChatGPT#번역#프롬프트 #AI번역#글로벌커뮤니케이션 #언어장벽#인공지능 #블로그팁#생산성#실전팁 목차 왜 번역 프롬프트가 중요한가? ChatGPT와 소통하는 7가지 꿀팁 실전! ChatGPT 번역 프롬프트 20가지 고급 활용법 & 추가 프롬프트 번역 실수를 줄이는 노하우 마치며 자주 묻는 질문 왜 번역 프롬프트가 중요한가? .. 2025. 5. 9. AI와 온톨로지: 인간 인지의 한계를 넘어 비즈니스 혁신을 이끄는 비밀 AI와 온톨로지: 인간 인지의 한계를 넘어 비즈니스 혁신을 이끄는 비밀#온톨로지 #AI #딥러닝 #팔란티어 #디지털트윈 #데이터분석 #비즈니스혁신 #인지과학 #기업경쟁력 #AI트렌드목차들어가며: 왜 '온톨로지'가 중요한가?온톨로지를 쉽게 이해하는 비유인간 인지의 한계와 불가지론고양이 비유: 데이터와 인식의 본질딥러닝은 어떻게 본질에 접근하는가?팔란티어의 온톨로지 시스템과 기업 적용AI 문제 해결, 온톨로지가 핵심인 이유미래 경쟁력: 온톨로지와 AI의 협업정리 및 실전 적용 팁들어가며: 왜 '온톨로지'가 중요한가?요즘 AI, 딥러닝, 데이터 분석이 화두입니다. 하지만 이 모든 것의 근간이자, 앞으로의 비즈니스 경쟁력에 결정적 영향을 미치는 단어가 있습니다. 바로 온톨로지(Ontology)입니다.온톨로지는 .. 2025. 4. 21. 온톨로지: 우리가 보는 세상은 진짜일까? 인식, 관계, 그리고 AI의 놀라운 연결고리 온톨로지: 우리가 보는 세상은 진짜일까? 인식, 관계, 그리고 AI의 놀라운 연결고리온톨로지라는 단어, 들어본 적 있으신가요? 혹시 당신이 사랑하는 사람, 좋아하는 물건, 그리고 세상을 바라보는 그 ‘시선’이 실제 현실과 얼마나 닮아 있는지 궁금했던 적은요? 오늘은 온톨로지라는 흥미로운 개념을 통해, 우리의 인식과 현실, 그리고 최신 AI 기술(딥러닝)까지 한 번에 연결해보는 여정을 떠나봅니다.🚀 목차온톨로지란 무엇인가?왜 온톨로지가 중요한가?가상 상황으로 알아보는 온톨로지온톨로지의 형성과정: 우리는 어떻게 대상을 인식하는가?관계의 오해는 왜 생길까? 인식의 변화와 온톨로지온톨로지와 현실의 간극: 진짜 세상과 머릿속 세상딥러닝과 온톨로지: 인간 인식의 한계를 넘어설 수 있을까?실생활/다양한 분야에서 온.. 2025. 4. 21. “스파스부터 덴스까지! 최신 리트리벌 기법 한눈에 정리하기” https://youtu.be/rKJUjdGa2mY?si=FQgTlojeQSka0rj_아래 글은 위 영상을 참조하여 현대의 정보 검색(Retrieval) 시스템이 어떻게 작동하며, 스파스(Sparse) 리트리벌과 덴스(Dense) 리트리벌이 어떤 차이를 보이는지에 대해 깊이 있게 다루고 있습니다.또한 BM25 알고리즘을 비롯한 고전 검색 기법부터 최근 이슈가 되고 있는 BERT 기반 쿼리 확장, ColBERT(토큰 단위 유사도 계산)까지 폭넓게 살펴봅니다. 검색 알고리즘과 모델 아키텍처에 대한 이론적 배경과 실무 적용 시 고려사항을 친절하게 설명했으니, 끝까지 읽으시면 현대 검색 기술의 ‘핵심 개념’과 ‘최신 트렌드’를 모두 파악하실 수 있을 것입니다.1. 검색 시스템의 기본 구조: 인덱싱과 재순위화현대.. 2025. 4. 13. “Mac Studio 클러스터 vs. M3 Ultra: 초대형 LLM을 위한 최적 하드웨어 선택 가이드” https://www.youtube.com/watch?v=d8yS-2OyJhw아래 글은 위의 유투브 영상을 시청하여 Mac Studio 클러스터와 M3 Ultra를 중심으로, 머신러닝 분야에서 필요한 대규모 언어 모델(LLM) 실행에 적합한 하드웨어 구성과 성능에 대해 다룬 심층 블로그 포스트입니다.Apple Silicon 기반 MLX(Distributed MLX) 활용과 8비트 모델 등 최신 트렌드를 포함해, 적절한 모델 배포와 효율적인 메모리 사용, 전력 소비를 균형 있게 분석합니다. 친절한 해설과 풍부한 예시로 진행되니, 끝까지 읽으시면 많은 도움이 될 것입니다!1. 들어가며: “고성능? 고용량? 내게 맞는 ML 하드웨어는?”최근 머신러닝(ML), 특히 대규모 언어 모델(LLM) 분야가 급격히 성장.. 2025. 4. 13. “월 10원! AWS 서버리스로 AI 웹사이트 전 세계 배포하기 완벽 가이드” https://youtu.be/vh_XiOch50I?si=5FQ5Cx9FsVxYf-ch아래 글은 위의 영상을 참조하여 AWS S3와 클라우드프런트(CloudFront), 그리고 AWS Certificate Manager(ACM)와 클라우드포메이션(CloudFormation)을 활용하여 “AI로 생성한 웹사이트를 저렴하게, 그리고 전 세계에 배포 가능한 형태”로 호스팅하는 방법을 자세히 정리했습니다. 월 10원 수준의 비용으로 운영이 가능하다는 점이 핵심이며, 이를 위해 서버리스 아키텍처와 CDN을 적극 활용합니다. 이제부터 하나씩 친절히 살펴보겠습니다!1. 들어가며: AI 시대의 웹사이트, 저렴하고 간편하게 운영하기인공지능 기술이 빠르게 확산되면서, 웹사이트 역시 AI를 활용해 제작·관리하는 사례가 늘고.. 2025. 4. 12. “Pre-Training GPT-4.5: 차세대 거대 언어 모델의 비밀과 AI 혁신의 미래” https://www.youtube.com/watch?v=6nJZopACRuQ&t=21s아래 글은 위 영상의 대한 내용을 정리한 것이며, OpenAI에서 GPT-4.5 모델을 개발하는 전 과정을 깊이 있게 다루며, 모델의 내부 메커니즘부터 시스템 안정화, 그리고 차세대 인공지능의 미래 가능성에 이르기까지 폭넓은 내용을 담고 있습니다.궁극적으로 AI가 어떻게 발전해 나가고, 그 과정에서 우리가 배울 수 있는 점이 무엇인지 함께 살펴보시기 바랍니다.1. 시작하며: “GPT-4.5가 등장하기까지”“GPT-4보다 10배 더 스마트한 모델을 만들겠다.”오픈AI 내부에서는 이미 2년 전부터 이렇게 야심 찬 목표를 내걸었습니다. GPT-4 출시로 전 세계의 찬사를 받았음에도, 연구원들은 여기서 만족하지 않았죠. 그들.. 2025. 4. 12. “VPS 자동화부터 오프라인 AI까지, 명령어 하나로 5분 만에 끝! Sidekick으로 간단히 시작하세요” Sidekick: VPS 자동화부터 로컬 AI 도우미까지!안녕하세요. 이번 포스팅은 “Sidekick”이라는 도구 하나로 베어메탈 환경(혹은 VPS) 셋업부터 오프라인 AI 모델 활용까지, 폭넓은 기능을 어떻게 빠르고 간단하게 구현할 수 있는지를 보여드리는 종합 가이드입니다.우리 개발자·운영자분들이 고민하는 사항 중 하나는, “서버를 직접 셋업하고 운영하려니 매번 같은 작업을 반복해야 한다”는 점일 것입니다. 또, “최신 AI 기술을 다루고 싶은데, 개인정보 유출이나 보안 문제, 네트워크 의존성 같은 부담도 크다”라는 고민이 있죠.Sidekick은 이러한 상황에서 든든한 ‘조수(Sidekick)’ 역할을 수행해 줍니다. 명령어 몇 줄로 VPS(또는 베어메탈 서버) 환경에서 도커, 로드밸런서, SSL 인증.. 2025. 4. 12. “Amazon Bedrock과 Contextual Retrieval로 검색 성능 극대화! 실무 엔지니어를 위한 완벽 가이드” 안녕하세요, 검색 솔루션과 AI 기반 서비스에 관심이 많은 분들을 위해 이번 글을 준비했습니다. 오늘은 Amazon Bedrock과 Contextual Retrieval을 활용해 검색 성능을 향상시키는 방법 및 현실적인 구성 방안에 대해 집중적으로 살펴보겠습니다. 최근에 공개된 AWS 공식 블로그(영문판)와 한국어판 자료에서 Amazon Bedrock의 개요와 Contextual Retrieval 사례들이 언급되었는데, 이를 토대로 국내 검색 서비스 환경에 적용할 수 있는 여러 가지 아이디어를 함께 나누고자 합니다.현대 사회에서 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, 단순히 텍스트 매칭이나 키워드 기반의 검색 기술만으로는 더 이상 사용자의 요구를 만족시키기 어렵습니다. 이 문제를 극복하기 위해 새롭.. 2025. 4. 12. “매일 쓰는 툴에 AI 붙이기: MCP로 구현한 실전 자동화 6가지” 안녕하세요! AI, 자동화, 업무 생산성에 관심 있는 독자 여러분께 오늘은 실질적으로 '지금 바로' 팀에 적용 가능한 최신 자동화 사례들을 소개해드리려고 합니다. 바로 MCP(Model Context Protocol)를 활용한 실제 유스케이스 6가지인데요, 모두 실제로 사용되고 있고, 효과가 입증된 워크플로우입니다.특히 LLM 기반 에이전트를 실무에 어떻게 통합할 수 있을지 고민 중인 분들에게 강력히 추천드리는 콘텐츠입니다. 글 끝까지 읽고 나시면, 오늘 당장 적용할 수 있는 영감 하나쯤은 얻으실 거예요.🔧 MCP란 무엇인가요?MCP(Model Context Protocol)는 대형 언어 모델(LLM)이 실제 업무 도구들—예: Slack, Google Calendar, Notion, BigQuery 등.. 2025. 4. 12. “스펙 걱정 끝! GPT 만든 OpenAI에서 무료로 AI 배우는 법” 안녕하세요, AI와 기술 교육에 관심 있는 독자 여러분! 오늘은 여러분께 정말 반가운 소식을 전해드리려 합니다. OpenAI에서 새롭게 선보인 OpenAI Academy가 바로 그 주인공입니다. AI 기술의 발전이 우리 일상 곳곳에 영향을 미치고 있는 요즘, 누구나 무료로 AI를 배울 수 있는 공간이 등장했다는 건 정말 큰 의미가 있죠.OpenAI Academy는 단순한 온라인 강의 플랫폼을 넘어, 진짜 실전형 AI 학습 커뮤니티로 탄생했습니다. 지금부터 그 놀라운 기능과 콘텐츠, 참여 방법까지 하나하나 친절하게 안내해 드릴게요!🎓 OpenAI Academy란?OpenAI Academy는 OpenAI가 주도하여 만든 무료 AI 학습 플랫폼입니다. 하지만 단순한 교육 사이트라고만 생각하면 오산! 이곳은 .. 2025. 4. 12. “Browser MCP로 시작하는 AI 기반 브라우저 자동화: Cursor·Claude·VSCode 연동 가이드” browsermcp.io에서 제공하는 Browser MCP가 무엇인지, 어떤 기능과 장점을 갖고 있으며, 실제로 어디까지 활용 가능하고 어떤 주의사항이 있는지를 최대한 친절하고 자세하게 안내해 보았습니다.자동화 기술, 특히 AI + 브라우저 통합 솔루션에 관심 있으신 분들이라면 끝까지 읽으시면서 어떤 이점이 있는지 사례와 팁을 함께 살펴보세요. 중간에 지루해지지 않도록 실제 사용자들의 경험담과 주의점도 곁들였습니다!1. Browser MCP란 무엇인가?1.1 MCP의 기본 개념먼저 MCP라는 용어부터 살펴봅시다. 사실 많은 분들이 “MCP가 뭔지 모르겠다”는 반응을 보이는데, 여기서 MCP는 흔히 “Model Context Provider”나 “Multi-Context Provider” 등의 약자로 쓰입.. 2025. 4. 12. “GitHub 레포지토리 전용 MCP 서버: 빠른 맥락 이해와 자동화 구현하기” gitmcp.io가 어떤 방식으로 동작하며, 이를 통해 AI 어시스턴트가 어떻게 깃허브 프로젝트의 맥락을 더 깊이 이해하고 코드 작성 및 협업을 도울 수 있는지 구체적으로 살펴봅니다.끝까지 읽으시면 AI 개발 도구와 MCP 서버를 손쉽게 연결하여 개발 생산성을 높이는 데 도움이 되리라 믿습니다.1. MCP 서버란 무엇인가?우선 MCP 서버라는 용어가 익숙하지 않으신 분들을 위해 간단히 설명드리겠습니다.MCP는 “Multi-Context Provider” 혹은 “Model Context Provider” 등 여러 뜻으로 해석될 수 있으나, 여기서는 AI 모델(LLM)이 특정 GitHub 저장소의 컨텍스트를 깊이 이해할 수 있도록, 소스코드와 메타데이터를 제공해주는 서버를 의미합니다.이 MCP 서버가 코드 .. 2025. 4. 12. “Firebase Studio로 완성하는 AI 시대의 풀스택 클라우드 IDE” 1. 왜 우리는 Firebase Studio에 주목해야 할까?오늘은 Firebase Studio라는, 요즘 엄청난 화제를 몰고 다니고 있는 클라우드 기반 AI 앱 개발 환경을 소개해 보려고 합니다. 혹시 “AI 시대니까 나도 AI를 이용해 앱을 빠르게 만들어 보고 싶은데, 대체 어디서부터 시작해야 하지?” 하고 고민해보신 적 있으신가요?기존에는 백엔드(서버), 프론트엔드(웹), 모바일 앱 개발을 각각 다르게 처리하고, 호스팅이나 배포, 테스트를 위해서 또 다른 도구들을 사용해야 했습니다. 더구나 이제는 AI 모델까지 붙여야 하니, 걱정이 이만저만이 아니었죠.그런데 Firebase Studio를 쓰면 브라우저 하나만 열어서 초간단 프로토타이핑부터 실제 배포까지 한 번에 해결할 수 있다는 이야기가 들려옵니다.. 2025. 4. 12. Graph-based의 추천시스템의 성능 평가에 있어서, Recall, NDCG가 주요한 이유 Recall (재현율): Recall은 추천시스템에서 중요한 지표 중 하나입니다. 이는 실제로 사용자가 관심을 가지는 아이템 중 시스템이 얼마나 많은 아이템을 정확하게 추천하는지를 나타냅니다. 그래프 기반 추천시스템에서는 사용자와 아이템 간의 관계를 고려하기 때문에, 실제로 사용자가 연결된 아이템들 중 시스템이 몇 개를 성공적으로 찾아냈는지를 보여줍니다. 그렇기 때문에 Recall은 그래프 정보를 활용하는 추천시스템의 성능을 평가하는데 있어서 중요한 지표입니다. NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain): NDCG는 순위된 추천 목록의 품질을 평가하는 지표 중 하나입니다. 그래프 기반 추천시스템에서는 사용자와 아이템 간의 관계를 고려하여 추천 목록을 생성하는데, 이 .. 2023. 8. 7. 머신러닝에서 Precision(정밀도), Recall(재현율)의 차이 Precision(정밀도) 정밀도는 최대한 “정밀”하게 양성을 추출해야 하는 경우에 중요합니다. 알고리즘 매매에서 거액의 돈이 왔다갔다 하는데 잘못된 시그널에 따라 투자하면 안되기에 진짜 진짜 positive라고 확신하는 경우에만 양성으로 판단해야 할 때 precision을 높입니다. 통계적으로는 False Positive(Type I error)를 조심해야 하는 상황에서는 precision이 recall보다 중요합니다. Recall(재현율) 재현율은 최대한 많은 양성을 추출(recall)해내야 하는 상황에서 중요합니다. 은행에 복면을 쓴 누군가가 들어왔는데 저 사람이 강도인지 아닌지 확신이 없더라도 경보부터 울리고 봐야하기에, 양성(positive)이라는 강한 확신이 없더라도 최대한 많은 양성을 잡아내.. 2023. 8. 7. inductive, transductive graph setup 의 차이 인덕티브(inductive) 그래프 설정은 그래프의 일부 또는 새로운 노드에 대한 예측을 수행하는 상황을 가정합니다. 이 설정에서는 모델이 이전에 관찰된 노드의 특성과 연결 관계를 학습하여 새로운 노드에 대한 예측을 수행합니다. 즉, 모델은 관찰된 노드의 정보를 활용하여 새로운 노드의 특성을 일반화하고 예측합니다. 인덕티브 그래프 설정은 일반적으로 훈련 세트와 테스트 세트가 분리되어 있으며, 새로운 노드가 훈련 과정에서 접근할 수 없는 정보를 가지고 있는 상황에서 유용합니다. 트랜스덕티브(transductive) 그래프 설정은 그래프의 전체 또는 일부 노드에 대한 예측을 수행하는 상황을 가정합니다. 이 설정에서는 모델이 그래프의 전체 구조와 모든 노드의 특성을 고려하여 예측을 수행합니다. 즉, 모델은 그.. 2023. 8. 7. over-smoothing, over-squashing이란? 오버-스무딩(over-smoothing)과 오버-스쿼싱(over-squashing)은 머신 러닝 및 딥 러닝에서 발생할 수 있는 문제입니다. 오버-스무딩은 그래프 신경망(GNN)이나 합성곱 신경망(CNN)과 같은 모델에서 발생하는 현상입니다. 이 현상은 네트워크가 반복적으로 정보를 통합하면서 노드 또는 픽셀의 특징을 지나치게 평활화시키는 결과를 가져옵니다. 즉, 네트워크가 인접한 노드 또는 픽셀의 정보를 계속해서 평균화하면서 지역적인 특징이 희석되고, 전체적으로 유사한 특징을 가진 노드 또는 픽셀로 수렴하게 됩니다. 이로 인해 네트워크가 지역적인 차이를 인식하지 못하고 전체적인 특징만을 반영하게 되는 문제가 발생합니다. 오버-스쿼싱은 활성화 함수(activation function)를 사용하는 모델에서 .. 2023. 8. 7. spectral theory - graph adj matrix를 Laplacian으로 나타내는 프로세스와 Laplacian으로 표현하는 이유? 스펙트럴 이론은 그래프의 인접 행렬을 라플라시안으로 표현하는 과정입니다. 라플라시안으로 표현하는 이유는 그래프의 구조적인 특성을 파악하고 그래프에 내재된 정보를 추출하기 위해서이며, 라플라시안은 그래프의 행렬 표현 중 하나로, 각 정점의 연결 상태를 나타내는 인접 행렬을 사용하여 구할 수 있습니다. 이때, 라플라시안 행렬은 그래프의 노드 간 연결 관계와 차수(degree)에 기반하여 구성되고, 그래프의 노드 간 연결 관계를 나타내는 인접 행렬을 L이라고 한다면, 라플라시안 행렬은 L = D - A로 표현할 수 있습니다. 여기서 D는 차수 행렬(Degree Matrix)이고, A는 인접 행렬(Adjacency Matrix)입니다. 차수 행렬은 그래프의 각 정점의 차수를 대각 원소로 가지는 대각 행렬로 정의.. 2023. 8. 7. Jupyterlab setting Jupyterlab는 다음 명령어로 가능하며, 공식문서를 참조하면 다양한 설치 방법을 알 수 있다. : Jupyterlab Docs Link pip install jupyterlab Jupyter notebook이 설치된 후 jupyter lab --generate-config 명령어를 실행하면 config 파일이 /root/.jupyter/ 에 생성된다. 그리고 비밀번호를 설정하기 위해서 Ipython을 입력 후 >>> from notebook.auth import passwd >>> passwd() 을 실행하여 본인이 사용하는 비밀번호를 설정한다. 실행하게되면 암호화된 문자열이 나오는데 이를 복붙하여서 설정에 사용한다. 그리고 config file을 열어 아래와 같은 코드를 추가한다. c = get_.. 2023. 8. 7. 이전 1 2 다음 728x90 반응형