생성형 AI를 활용한 콘크리트 구조물 균열 분석: 가능성과 한계

생성형 AI의 활용 가능성을 확인하기 위해 ChatGPT와 Claude AI에 교량, 벽 등 콘크리트 구조물의 균열 사진을 제공하고 분석을 요청하였습니다. 제공된 사진만으로는 균열의 존재 여부를 확인하기 어려웠으나, 근접 촬영된 사진에서는 균열의 위치, 크기, 형태, 심각도를 비교적 정확하게 파악할 수 있었습니다. 생성형 AI는 균열 분석에 활용 가능성이 있으나, 정확한 판단을 위해서는 고해상도의 근접 사진이 필요할 것으로 보입니다.

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Generative AI 모델의 훈련 과정과 선택 가이드

생성적 AI 프로젝트 라이프 사이클에서는 기존 모델을 활용하거나 새로운 모델을 훈련시키는 선택 사이에서 시작합니다. 여러 기반 모델을 이용할 수 있고, Hugging Face와 PyTorch 같은 플랫폼에서 모델 선택을 돕는 허브를 제공합니다. 이 글은 언어 모델 훈련 방법에 대해 이야기하며, 특정 작업에 어떤 모델을 선택할지에 대한 가이드를 제공합니다. 대형 모델 훈련에 연관된 도전과 어려움도 짚고 넘어갑니다.

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7편. 나는 자동매매를 어떻게 시작할 수 있을까?

“자동매매, 관심은 있는데… 어디서부터 시작해야 할지 모르겠어요.” 많은 분들이 이런 고민을 하십니다.특히 개발을 잘 모르는 일반 투자자라면 더더욱 그렇죠. 그래서 이번 글에서는 개발자도 아니고 퀀트도 아닌 내가어떻게 자동매매를 현실적으로 시작할 수 있을까?단계별로 안내해드릴게요. 🚶 자동매매 시작을 위한 3단계 가이드 ✅ 1단계. 투자 스타일과 목표 정하기 자동매매는 “무작정 돌리는 프로그램”이 아닙니다.내가 어떤 스타일의 투자자인지 먼저 생각해봐야…

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위키피디아 웹 스크래핑: LLM 에이전트와 도구를 활용한 효율적인 정보 추출

LLM 에이전트, 도구, 함수 호출을 활용하여 위키피디아에서 노래 메타데이터를 추출하는 방법을 단계별로 살펴보았습니다. LangChain 프레임워크를 통해 GPT 3.5 Turbo 모델과 위키피디아 API를 연결하고, 사용자 정의 프롬프트와 출력 파서를 정의하여 원하는 정보를 구조화된 형식으로 추출할 수 있었습니다. 이 접근 방식은 유연성과 확장성이 높아 다양한 데이터 소스와 추출 태스크에 적용할 수 있는 강력한 도구이지만, LLM의 한계와 비용 등의 고려 사항도 존재합니다.

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💡 당신의 앱에 AI를 넣는 현실적인 12가지 방법

AI를 어떻게 쓰면 좋을까요? 너무 어렵고 고급스럽게 생각할 필요 없습니다.이 글에서는 챗봇도, RAG도, AGI도 등장하지 않습니다.AI가 직접 사용자와 대화하지도 않아요. 그 대신, 사람이 평소에 “그냥 보면 알지” 하고 넘기던 일들을 AI가 대신할 수 있는 실제 사례들을 소개합니다.복잡한 기술보다 중요한 건 *“그럴 듯한 아이디어”*입니다.하나라도 여러분의 서비스에 도움이 된다면 충분히 가치 있다고 생각합니다. 1. 🐶 AI로 맞춤…

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OpenAI 어시스턴트의 작동 방식

OpenAI의 어시스턴트 API는 개발자가 다양한 작업을 수행할 수 있는 강력한 AI 어시스턴트를 구축할 수 있도록 설계되었으며, 현재 베타 단계에 있습니다. 이 API를 통해 어시스턴트는 대화 스레드를 관리하고, 실행 단계를 통해 다양한 도구를 호출하며, 메시지에 주석을 달 수 있습니다. 하지만 베타 기간 동안 스트리밍 출력, 폴링 없는 알림, DALL·E 도구 사용, 이미지를 포함한 메시지 생성 등의 기능에 대한 제한이 있으며, 이러한 기능들은 향후 지원될 예정입니다.

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AI 기반 실시간 음성 비서 구축 서비스 소개

AI 기반 실시간 음성 비서 구축 서비스 소개 오늘날 기업들은 고객과의 소통을 혁신할 방법을 끊임없이 찾고 있습니다. 특히 전화 기반의 고객 서비스에서는 빠르고 자연스러운 상호작용이 중요한 요소가 되는데요. 저희는 Twilio와 OpenAI의 최첨단 Realtime API를 사용해 고객의 요구를 실시간으로 처리하고, 다양한 언어로 응답할 수 있는 AI 기반 음성 비서를 구축하는 서비스를 제공합니다. 이 글에서는 이 서비스의…

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