IT(정보기술)는 기술적인 진보뿐만 아니라 사회와 경제에 깊은 영향을 미쳐 왔습니다. 메인프레임 시대에서 시작해 인터넷과 모바일 혁명을 거쳐, 현재의 인공지능 시대까지 이어지는 IT의 발전은 다양한 경제적 변화를 불러일으켰습니다. 이번에는 이러한 기술 변화가 사회와 경제에 미친 영향을 중심으로 살펴보겠습니다. 1. 메인프레임 시대: 대규모 자본의 집중과 산업 효율화 메인프레임 컴퓨터의 도입은 산업 전반의 업무 효율성을 크게 높였습니다. 대기업과…
주식 투자에 있어 가장 중요한 요소 중 하나는 정보입니다. 적절한 정보를 빠르게 얻고, 이를 바탕으로 올바른 결정을 내리는 것이 성공적인 투자의 열쇠입니다. 그렇다면, 방대한 뉴스 속에서 내가 원하는 정보만 빠르고 효율적으로 받아볼 수 있다면 얼마나 좋을까요? 여기, 주식 투자자를 위한 맞춤형 뉴스 알림 서비스를 소개합니다. 서비스 개요 이 서비스는 주식 투자자들이 관심 있는 뉴스만 골라서…
자동매매는 전문가들만 사용하는 복잡한 시스템일까요?정답은 아니오입니다. 요즘은 개인 투자자부터 글로벌 금융기관까지다양한 사람들이 자동매매를 적극적으로 활용하고 있어요. 이번 글에서는 “자동매매를 실제로 누가, 왜, 어떻게 쓰고 있는지”세 가지 사례를 통해 쉽게 소개해드릴게요. ✅ 1. 월가의 비밀병기 – 알고리즘 트레이딩 팀 우리가 잘 아는 골드만삭스, 모건스탠리 같은 투자은행은이미 거래의 80~90%를 자동화하고 있습니다. “시장 가격이 특정 조건을 만족하면, 1초도…
프롬프트 엔지니어링은 개발자가 응용 프로그램을 구축하는 새로운 방법으로, 여러 가지 기술을 활용하여 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 성능을 최적화할 수 있습니다. LangChain 같은 라이브러리를 이용하면, 개발자들은 이러한 모델을 활용하여 사용자 친화적인 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 그러나 프롬프트 엔지니어링에는 LLM에 의존적이라는 제한점이 있고, 이로 인해 발생하는 컴퓨팅 및 재정 비용을 고려해야 합니다.
중고등학생들이 CHAT GPT를 어떻게 최적으로 활용할 수 있는지, 그리고 그것을 가능하게 하는 몇 가지 특별한 프롬프트에 대해 알아보려고 합니다. 이 프롬프트들을 통해, 학생들은 과제 작성, 언어 학습 등 다양한 학습 활동에서 CHAT GPT의 능력을 최대한 발휘할 수 있을 것입니다.
MCP 데이터베이스 서버는 AI 모델이 다양한 데이터베이스 시스템에 안전하게 접근하여 쿼리, 분석, 관리 작업을 수행할 수 있게 해주는 도구입니다. README.md 파일에 포함된 주요 데이터베이스 MCP 서버들을 살펴보겠습니다. 주요 기능 지원하는 데이터베이스 시스템 관계형 데이터베이스 클라우드 데이터베이스 NoSQL 데이터베이스 벡터 데이터베이스 시계열 데이터베이스 통합 솔루션 장점 및 활용 사례 이러한 MCP 데이터베이스 서버들은 AI 모델이 구조화된…
이 블로그에서는 오픈소스 LLMs를 사용하여 챗봇을 만드는 방법을 배울 것입니다. 우리는 Lit-GPT와 LangChain을 사용할 것입니다. Lit-GPT는 튜닝과 추론을 위한 오픈소스 LLMs의 최적화된 모음입니다. 이는 Falcon, Llama 2, Vicuna, LongChat 및 기타 성능이 뛰어난 오픈소스 대형 언어 모델을 지원합니다.
AI 기술은 단순히 하나의 응용 분야에 국한되지 않고, 다양한 산업과 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히 최근 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI(Generative AI)의 발전으로 인해 AI 활용이 더욱 주목받고 있습니다. 이번 글에서는 AI 기술이 활용될 수 있는 12가지 주요 사례군을 상세히 분석하고, 각각의 적용 방식을 살펴보겠습니다. 1. 예측 / 예측 분석 (Prediction / Forecasting) 정의:…
지루한 작업, 무거운 관리 업무, 여러분의 열정을 부추기지 않는 일들. 이런 일들이 사라지면, 오직 여러분만이 할 수 있는 작업에 집중할 수 있습니다. 여러분은 그렇게 세상을 바꾸는 데 자유롭게 됩니다.
이 플랫폼은 실시간 애플리케이션에서 인공 지능(AI)을 시연, 실행 및 배포할 수 있는 인프라를 제공합니다. 사용자들은 다른 사람들이 업로드한 모델과 데이터 세트를 찾아볼 수도 있습니다. Hugging Face는 개발자들이 자신의 작업을 공개적으로 공유하고 테스트할 수 있게 해주기 때문에 머신러닝의 GitHub로 종종 불립니다.
