IT지식
1.[IT] 개발자들의 종류 및 역할
개발자 포지션에 대해서 알아봅시다 : Front-end, Back-end, 데이터 관련 직종
2.[개념] MLOps vs AIOps
MLOps는 머신 러닝 모델 개발에 집중하는 반면, AIOps는 IT 운영 전반의 자동화와 최적화에 초점을 맞춥니다. 각각의 개념에 대해 알아봅시다
3.[개념] 생성 AI의 학습 방식: 제로샷·원샷·퓨샷 러닝
최근 챗GPT로 인해 부상한 제로샷(zero-shot), 원샷(one-shot), 퓨샷(few-shot) 러닝 기법은 데이터를 일일이 라벨링하지 않고도 머신러닝 모델을 학습시킬 수 있도록 해줍니다. 이를 같이 살펴보시죠!
4.[개념] 신호처리 및 푸리에 변환
📈 신호처리(Signal Processing)는 신호를 분석하고 변환하며 해석하는 기술과 방법을 연구하는 학문입니다. 푸리에 변환(Fourier Transform)은 시간 도메인에서 신호를 주파수 도메인으로 변환하는 수학적 기법입니다. 자세하게 살펴보시죠!
5.[트리] 트리 기반 ML 알고리즘
트리 기반 머신러닝(ML) 알고리즘은 데이터의 특징을 기반으로 트리를 생성하여 예측(Regression) 또는 분류(Classification)를 수행하는 방법입니다. 트리 ML 알고리즘의 계보에 대해서 학습해봅시다 😝
6.[기업] NVIDIA와 GPU 이야기
엔비디아는 젠슨 황의 리더십 아래 설립된 글로벌 반도체 기업으로, 그래픽 처리와 인공지능(AI) 분야에서 혁신을 이루어왔습니다. GeForce 256 출시로 GPU 시대를 열었고, 딥러닝과 AI 연구의 선두주자로 자리매김하며 컴퓨팅 기술의 미래를 이끌고 있습니다.
7.[개념] 데이터 기반 의사결정 방법
디지털 시대의 경쟁 환경에서 기업의 성공은 얼마나 효과적으로 데이터를 활용하여 고객의 요구를 이해하고, 이에 맞춰 제품과 서비스를 개선하는지에 달려 있습니다.
8.[IT] LLMOps와 RAG
최근 몇 년간 대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 다양한 산업에서 큰 변화를 일으키고 있습니다. LLM은 사람과 유사한 방식으로 텍스트를 생성하거나 질문에 답변할 수 있으며, 고객 지원, 의료, 법률, 콘텐츠 생성 등 수많은 분야에서 널리 활용되고 있습니다. 그러나 L
9.[트렌드] 2025년 트렌드 : LMM, LAM, AGENT, 그리고 FMOps
2023년 ChatGPT로 인해 LLM(Large Language Model)의 시대가 열리면서, 2024년은 LLM이 보다 고도화되면서 RAG, LLMOps 등 많은 시장 및 AI연구에 변화를 주고 있습니다.
10.[개념] CPU, GPU, 그리고 GPU 원리
[CPU와 GPU] 우리가 통상적으로 딥러닝과 머신러닝을 할때 코드로 아래와 같이 쉽게 CPU를 사용할지 GPU를 사용할지 정해주곤 합니다. 하지만 여러분들은 그 원리를 알고 계신가요❓