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● 생성형 인공지능8

피지컬 AI시대에서 AGI 시대를 맞이하기 위한 기반 조성 현황2 : 온디바이스 관련 국가 정책 온디바이스 AI 관련 국가 정책 정리1. 정책 개요 및 추진 배경**온디바이스 AI**는 AI 모델이 클라우드가 아닌 기기(스마트폰, 자동차, 로봇 등) 내부에서 직접 실행되는 기술로, 데이터 보안 강화, 실시간 처리, 에너지 절감 등 다양한 장점을 가집니다.피지컬 AI 시대에 대응하고, 글로벌 AI 경쟁력 강화를 위해 한국 정부는 온디바이스 AI 생태계 조성과 반도체 산업 육성에 중점 정책을 추진하고 있습니다123.2. 주요 정부 정책 및 지원 사업1) 온디바이스 AI 서비스 실증·확산 사업주관 부처: 과학기술정보통신부, 정보통신산업진흥원(NIPA)목표: 공공 및 산업 현장에 온디바이스 AI 서비스 대규모 적용, 생태계 활성화주요 내용:국산 AI반도체 탑재 온디바이스 AI 기기 개발 및 실증지자체·공공.. 2025. 7. 8.

피지컬 AI시대에서 AGI 시대를 맞이하기 위한 기반 조성 현황1 국가와 기업들의 AGI 전환 준비: 구체적 실천 사례AI가 피지컬 AI에서 AGI로 도약하기 위해 필요한 요소(대규모 연산 인프라, 안정적 전력, 첨단 반도체 등)를 갖추기 위해, 각국 정부와 글로벌 기업들은 아래와 같은 구체적 과정을 거치고 있습니다.1. 데이터센터 대규모 건립 및 확장글로벌 데이터센터 건설 붐2025년 현재, 전 세계적으로 매달 100MW 이상의 신규 데이터센터가 건립되고 있습니다. AI 워크로드 증가로 인해 모든 데이터센터가 ‘AI 데이터센터’로 전환되는 추세입니다1.한국 전라남도에는 세계 최대 규모의 AI 데이터센터(최대 3GW, 350억 달러 투자)가 2025년 공식 발표되어 2028년 완공을 목표로 착공에 들어갔습니다. 이 사업에는 LG 창업주 손자인 브라이언 구가 이끄는 투자.. 2025. 7. 8.

AI 단계별 설명 (젠슨황의 피지컬 AI 4단계, 오픈 AI의 AGI 5단계) 엔비디아 CEO 젠슨 황은 2025년 1월 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2025 기조연설'피지컬 AI(Physical AI)'를 차세대 AI의 핵심 단계로 처음 명확히 언급인식 AI(Perception AI) 시대특징: AI가 인간의 감각처럼 데이터를 인식하고 해석하는 단계입니다. 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 이해 등 다양한 센싱 기술이 대표적입니다. 대표 사례: 얼굴 인식, 음성 비서, 번역기 등.생성형 AI(Generative AI) 시대 특징: AI가 텍스트, 이미지, 음악, 코드 등 다양한 콘텐츠를 스스로 생성합니다. 기존의 분석·분류 중심 AI에서 창작 능력을 갖춘 AI로 진화한 단계입니다. 대표 사례: 챗GPT, 미드저니, DALL-E, Stable Diffusion 등 생성형 모델.. 2025. 7. 8.

MAKE를 활용한 업무 자동화 이 영상은 Make 도구를 활용하여 자동화와 생산성 향상 방법에 대해 설명합니다. 기존의 도구들, 특히 IFTTT와 Zapier와의 차별점을 강조하며, 사용자가 노코드 플랫폼을 통해 간단하게 자동화를 구현할 수 있음을 보여줍니다. 여러 가지 구체적인 사례를 통해, 반복 작업의 피로감을 덜어주고 더 창의적이고 가치 있는 작업에 집중할 수 있도록 돕는 방법을 제시합니다. 또한, 구글 캘린더와 연동한 일정 관리 및 이메일 알림 시스템, 아침 체크리스트 자동화를 통해 날마다 효율적인 업무 관리를 어떻게 할 수 있는지를 제공합니다.https://lilys.ai/digest/3478817/1994003?s=1&nid=19940031. 📈 반복 작업 자동화를 위한 도구 소개Make는 반복되는 업무를 자동화하는 데 .. 2025. 4. 12.

생성형 AI를 통한 웹사이트 제작! AI 기술의 발전을 통해 코딩을 모르는 사용자도 원하는 웹사이트를 쉽게 제작하는 방법을 소개하는 영상입니다. AI 코딩 도구를 활용하면 복잡한 코드 작성을 무료로 해결할 수 있으며, 창의적인 아이디어와 효과적인 질문이 중요합니다. '볼트 DIY'와 같은 오픈 소스 툴을 이용해 실제 웹사이트를 만들며, 구글 API의 무료 제공 기회를 활용하는 방법도 상세히 설명합니다. 이 영상은 노코드 환경에서 누구나 손쉽게 웹사이트를 제작할 수 있는 기회를 제공합니다. AI를 통해 웹사이트 제작의 문턱이 낮아진 시대를 이해하는 데 도움이 될 것입니다.핵심 용어AI 코딩: AI 코딩은 인공지능이 도와주는 코딩 방법으로, 복잡한 코드를 몰라도 원하는 웹사이트를 만들 수 있게 해줍니다. 마치 요리를 할 때 조리법을 알려주는 .. 2025. 4. 12.

생성형 AI의 진화 단계별 정리 (주요 회사별 AI 모델 소개 등) 생성형 AI는 지난 2년 동안 프롬프트 엔지니어링과 명령어 미세 조정에서 시작해 챗봇 답변의 정확성을 높이기 위해 외부 지식 소스를 통합하는 방향으로 빠르게 발전해 왔다. AI 모델의 진화① 머신러닝 딥러닝개발자가 규칙을 정하거나 데이터 정리를 진행예를 들어, 고객 문의를 분류하려면 "긍정"과 "부정" 태그를 일일이 붙여야 했죠.② 언어지능(LLM (Large Language Model))ⓐ 대규모 언어 모델 ( LLM )은 언어 생성과 같은 자연어 처리 작업을 위해 설계된 머신 러닝 모델의 한 유형LLM은 많은 매개변수가 있는 언어 모델이며 방대한 양의 텍스트에 대한 자체 감독 학습 으로 훈련되어 인간의 언어를 이해하고 답변을 생성하는 AI모델LLM은 패턴 학습으로 작동합니다. 인터넷 기사, 책, 논문.. 2025. 4. 9.

중국 AI 스타트업 딥 시크(DeepSeek)란 무엇일까? (미국 AI 업계 위기?) 중국의 AI 스타트업 딥 시크가 미국의 AI 시장에 미치는 영향에 대한 심도 있는 분석을 제공합니다. 저비용으로 미국의 거대 기업들과 견줄 만한 성능을 발휘하는 딥 시크의 출현은 미국 사회에 큰 긴장감을 주고 있습니다. 특히 딥 시크는 오픈 소스 모델을 통해 누구나 사용 가능한 AI를 제공함으로써 개발자들 사이에서 큰 주목을 받고 있습니다. 이러한 경쟁 속에서 미국의 막대한 투자 비용이 정당화되는지에 대한 의문이 제기되고 있습니다. 이 영상은 미국과 중국 간의 AI 패권 경쟁에서의 새로운 국면을 이해하는 데 큰 도움이 될 것입니다.[1]핵심 용어딥 시크: 중국의 AI 스타트업으로, 저비용으로 높은 성능을 가진 AI 모델을 개발하고 있습니다. 이 회사는 오픈 소스 모델을 제공하여 개발자들이 자유롭게 사용할.. 2025. 1. 28.

생성형 인공지능이란? 생성형인공지능정의 : 텍스트, 오디오, 이미지 또는 동영상 형태의 새로운 컨텐츠를 생성하도록 설계된 인공 지능 모델특징 : 사람과 유사한 반응을 생성하는 가상 비서를 설계하고, 동적으로 진화하는 컨텐츠가 포함된 비디오 게임을 개발하며, 특히 실제 데이터를 수집하는 것이 어렵거나 비현실적인 시나리오에서 다른 AI 모델을 학습하기 위한 합성 데이터를 생성하는 데 유용하게 사용생성형 AI가 적용되는 일반적인 워크플로데이터 수집: 생성할 컨텐츠 유형에 대한 예시가 포함된 대규모 데이터 세트를 수집합니다. 예를 들어, 사실적인 그림을 생성하기 위한 이미지 데이터 세트나 일관된 문장을 생성하기 위한 텍스트 데이터 세트가 수집됩니다.모델 훈련: 생성 AI 모델은 신경망을 사용하여 구축됩니다. 모델은 수집된 데이터 세.. 2025. 1. 27.

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