특목고 및 자사고 독서 면접 대비 가이드
특목고 및 자사고 독서 면접 대비 가이드 많은 학생들이 특목고 및 자사고에 진학하고자 할 때, 독서 면접 준비가 중요한 과정 중 하나로 자리 잡고 있습니다. 특히 국제고, 외고, 과학고 등을 준비하는 학생들에게는 독서 습관과 독서 내용을 면접에서 효과적으로 설명하는 능력이 필수적입니다. 이번 글에서는 특목 자사고 면접에서 필요한 독서 준비와 면접 기출 문항들을 정리해 보았습니다. 독서…
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🔍 AI가 개발자를 도와주는 새로운 방식, GitSearch AI와 GitToDoc을 소개합니다
프로그래머라면 누구나 이런 생각을 한 적이 있을 겁니다. “내가 원하는 기능을 구현한 오픈소스 예제를 누가 좀 대신 찾아줬으면…”“코드는 다 짜놨는데, 문서화가 너무 귀찮아…” 다행히 요즘은 생성형 AI의 힘을 빌려 이런 고민을 해결할 수 있습니다. 이번 글에서는 개발자들이 시간을 절약하고 더 효율적으로 일할 수 있도록 도와주는 두 가지 도구를 소개합니다. ✅ 1. GitSearch AI – 자연어로…
간호사를 위한 ChatGPT 프롬프트
간호사는 환자의 직접적인 치료와 돌봄에서 핵심 역할을 하며, 다양한 상황에서 신속하고 정확한 의사 결정이 요구됩니다. 아래 제시된 프롬프트들은 간호사가 환자 관리, 의료 기기 사용, 응급 상황 대응, 그리고 감염 제어와 관련하여 자주 마주치는 상황들에 대한 대응 방법을 탐색하는 데 도움이 될 것입니다.
[자동매매가 궁금한 당신을 위한 쉬운 입문 시리즈]
누구나 이해할 수 있는 자동매매 이야기 – 전략부터 수익모델까지 ✅ 1편. 자동매매란 무엇인가요? ✅ 2편. 자동매매, 수익이 나는 이유는? ✅ 3편. 자동매매는 누가 쓰고 있을까? ✅ 4편. 자동매매 전략의 종류는 어떻게 나뉘나요? ✅ 5편. 자동매매에도 위험이 있나요? ✅ 6편. 자동매매 수익의 진실: 꿈인가 현실인가? ✅ 7편. 나는 자동매매를 어떻게 시작할 수 있을까? ✅ 8편. 자동매매…
대규모 언어 모델로 ‘다음 최선의 행동’을 위한 추천 시스템 구동하기
추천 시스템은 Netflix와 Amazon 같은 디지털 플랫폼에서 사용자 경험을 개인화하는 데 큰 역할을 합니다. 이러한 시스템은 복잡한 머신러닝 알고리즘을 사용하여 사용자의 행동, 선호도, 상호 작용을 분석하고 개인화된 추천을 생성합니다. 추천 시스템은 크게 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 방법으로 나눌 수 있습니다.
LLM 출력 파싱: 함수 호출 vs. LangChain
LLM 기반 애플리케이션의 출력을 통제하기 위한 방법에는 여러 가지가 있습니다. OpenAI의 Function Calling 기능은 출력을 일관되게 제공하는 반면, LangChain은 다양한 LLM과 출력 형식을 지원하며 유연성이 특징입니다. 선택은 사용하는 모델, 출력 형식, 그리고 특정 문제의 요구사항에 따라 달라질 수 있습니다.
7개의 ChatGPT 프롬프트로 지루한 작업 시간 줄이기
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.
로보플로우 데이터셋: 컴퓨터 비전 프로젝트의 시작점
컴퓨터 비전 프로젝트에서 데이터셋은 핵심적인 역할을 합니다. 좋은 데이터셋은 모델의 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소 중 하나이며, 특히 정확하고 풍부한 데이터는 성공적인 프로젝트를 이끌어낼 수 있습니다. **로보플로우(Roboflow)**는 컴퓨터 비전 프로젝트를 위한 방대한 데이터셋을 제공하여 개발자와 연구자들이 효율적으로 프로젝트를 진행할 수 있도록 돕습니다. 이번 글에서는 로보플로우의 데이터셋이 제공하는 기능, 주요 예제, 그리고 프로젝트에 활용할 수 있는…
로컬 문서를 사용한 개인 QA 애플리케이션 생성하기 – Llama-2 사용
LlamaIndex를 사용하여 로컬 문서에 대한 개인 QA 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이 시스템은 문서를 인덱싱하여 사용자의 질문에 실시간으로 응답하며, 모든 데이터는 사용자의 기기에서 개인적으로 처리되어 보안이 강화됩니다. 그러나 이 방식의 한계는 정확도와 데이터 공유의 어려움이며, 더 큰 모델과 최적화를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다.