Summary Introduction Code, Conept & Explanation Custom Vision 활용 가이드 1. Azure CLI로 리소스 그룹 관리하기 GUI 삭제 방법: Azure Portal을 통해 손쉽게 리소스 그룹을 삭제. CLI 삭제 추천 상황: 대량(100개 이상)의 리소스 그룹 삭제 - 시 효율적. CLI 명령어를 활용하면...

OpenCV와 Gradio를 활용한 실시간 얼굴 검출하는 방법을 소개합니다.

Azure AI Vision은 이미지 분석과 비디오 처리에 강력한 기능을 제공합니다. 이미지 검색 기능은 키워드 또는 다른 이미지와 유사한 이미지를 찾아주는 기술입니다.

Azure AI Vision 서비스는 컴퓨터 비전 기술을 통해 이미지를 분석하고 특정 용도에 맞는 모델을 학습시키는 도구입니다. 이번 글에서는 사용자 지정 모델(Custom Models) 생성 과정과 활용 방법에 대해 구체적으로 알아보겠습니다.

Microsoft Azure AI Vision 서비스는 이미지와 비디오 데이터를 효과적으로 분석하여 다양한 비즈니스 요구를 충족하는 데 유용한 도구입니다.

Azure AI Document Intelligence는 문서 데이터를 효율적으로 처리하고 비즈니스 인사이트를 제공하는 강력한 도구입니다.

Microsoft의 Azure AI Speech Services는 강력한 음성 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 다양한 기능을 제공합니다.

Microsoft Azure AI Speech 서비스는 음성 인식 및 합성 기술을 기반으로 다양한 애플리케이션을 지원합니다. 이 서비스는 텍스트를 음성으로 변환하거나 음성을 텍스트로 변환하는 등의 작업을 포함하며, 효율적이고 사용자 친화적인 경험을 제공합니다

Azure Custom Text Classification은 특정 텍스트 데이터를 기반으로 맞춤형 텍스트 분류 모델을 생성하고 배포할 수 있는 강력한 AI 도구입니다.

Azure Custom NER은 특정 도메인 및 사용자 지정 엔터티를 식별하는 데 최적화된 AI 서비스입니다. 이 글에서는 리소스 설정, 데이터 준비, 모델 학습 및 배포, 테스트 과정을 다룹니다.

Azure Custom Question Answering은 대화형 AI 시스템을 구축하는 데 도움을 주는 강력한 도구입니다. 이 가이드는 리소스 설정, 지식 기반 구축, 그리고 배포 및 테스트 과정까지의 주요 단계를 설명합니다.

Azure Conversational Language Understanding(CLU)은 사용자의 대화 데이터를 분석하여 의도(Intent)와 엔티티(Entity)를 식별하는 AI 서비스입니다.

Azure AI 서비스는 클라우드 기반 서비스로, 다양한 AI 기능을 제공하여 정교하고 지능적인 애플리케이션을 개발

Azure OpenAI와 AI Search를 활용한 RAG 및 콘텐츠 필터에 관해 소개합니다.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)은 대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 극복하기 위해 제안된 자연어 처리 기술입니다. RAG는 LLM이 외부 데이터베이스를 활용하여 더욱 정확하고 맥락에 맞는 답변을 생성하도록 돕습니다.

Azure OpenAI는 자연어를 기반으로 프로그래밍 코드를 생성하고, 기존 코드를 분석 및 개선하며, 개발 과정을 지원할 수 있는 강력한 도구입니다. 이를 활용하여 효율적인 개발 방법을 정리했습니다.

프롬프트 엔지니어링은 AI 모델의 성능을 극대화하기 위한 핵심 기술입니다. Azure OpenAI와 함께 활용하는 방법을 정리했습니다.

OPEN AI의 모델과 매개 변수, 4o에 관련해 정리했습니다. Azure OpenAI를 활용하여 AI 기능을 애플리케이션에 통합하는 방법을 정리했습니다.

JavaScript에서 여러 방식의 함수들과 이벤트들의 차이점과 특징, 웹스토리지, JSON에 대해 정리합니다.