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G – Goal Setting (목표 설정)What do you want as an outcome?대화의 주제를 정하고 원하는 결과를 명확히 한다. 목표가 어떤 의미가 있는지, 그 이유를 생각하게 한다. 질문 예시:무엇을 해결하고 싶습니까? 바람직한 기대 모습을 그려보신다면? R – Reality (현재 위치/문제의 확인)What is the curren…

[email protected] 2025-05-23 08:35
[AI Trend] Genspark.ai

AI Agent 서비스https://www.genspark.ai/슬라이드 작성 테스트원본글: https://www.shinand.com/blog/73/Genspark가 생성한 슬라이드: https://qodwbubw.gensparkspace.com/

[email protected] 2025-05-21 23:50
[ Industrial AI ] 11-1 AI 모델 공유하기

1. Google Colab무료 클라우드 Jupyter Notebook, 설치 없이 브라우저에서 모델 실행 및 공유.GPU/TPU로 딥러닝 모델(BERT 등) 실행, Google Drive로 데이터 저장, 링크로 공유.적용 사례: 스타트업에서 BERT로 고객 리뷰 감정 분석 PoC, 링크로 팀 공유.초보자 친화적, 환경 설정 불필요, 단 무료 티어는 실행…

[email protected] 2025-05-20 16:19
[AI Trend] Manus AI 베타 테스트

작업내용 (시간은 실제로는 더 걸림) : https://manus.im/share/wL3fXjVZGjII7lw49WQZCD?replay=1 결과물 웹페이지: https://xdwcpjfx.manus.space/결과물 웹페이지에 예약 링크 넣어달라는 요청의 결과물: https://yroxwwhd.manus.space/

[email protected] 2025-05-18 16:17
[AI Trend] 모델 붕괴

모델 붕괴(Model Collapse)란?모델 붕괴는 AI 모델이 자체 생성 데이터(또는 다른 AI가 만든 데이터)를 학습 자료로 사용하면서 점진적으로 품질이 저하되고, 출력이 왜곡되거나 현실과 동떨어진 결과를 내놓는 현상입니다. 이는 AI가 인간이 만든 고품질 데이터를 기반으로 학습하지 않고, 점점 더 "오염된" 데이터를 재활용하면서 발생합니다. 예를 …

[email protected] 2025-05-18 16:16
[Industrial AI] 10-2 데이터 타입별 오픈소스 및 상용 서비스

표: 데이터 타입별 주요 도구 요약데이터 타입도구주요 기능사용 사례구조화된 데이터Scikit-learn, PyCaret, XGBoost분류, 회귀, 자동화고객 이탈 예측, 매출 예측텍스트 데이터Hugging Face, NLTK, LangChainLLM, 텍스트 전처리, 챗봇 개발리뷰 분석, FAQ 챗봇이미지 데이터Ultralytics' YOLO, Open…

[email protected] 2025-05-18 15:30
[Industrial AI] 10-1 AI 모델/서비스 선정

1. 데이터 종류별 알고리즘 분류 다이어그램2.1 구조화된 데이터 (Structured Data)특징: 숫자/범주형 데이터 (예: 엑셀, CRM 데이터).알고리즘 군:트리 기반:의사결정나무: 단순, 해석 쉬움. 소규모 데이터 적합.예: 소매점 재고 부족 예측(판매량, 계절성).랜덤 포레스트: 다수 트리 결합, 과적합 방지. 중대규모 데이터.예: 은행 대출…

[email protected] 2025-05-18 15:30
[Industrial AI] 9-2 AI is everywhere

AI 기반 자료작성 (실 서비스 화면으로 설명)ppt 작성: gamma.app글과 다이어그램: napkin.ai구글+제미나이, 오피스+코파일럿, 노션 AI 등 기존 서비스와 AI챗봇 통합 지속 진행 중

[email protected] 2025-05-18 15:30
[Industrial AI] 9-1 AI로 자료 작성하기

AI 챗봇(ChatGPT, Grok 등)은 논문, 보고서, 발표 자료를 준비할 때 필수적인 도구다. 하지만 AI가 내 생각과 다른 초안을 주면 반복 수정하거나 새로 쓰게 된다. 초안은 내가 만든다. 내가 간략한 목차나 흐름을 잡고, AI에게 관련 자료(사례, 출처, 요약 등)를 만들거나 보강하라고 지시하면 내 의도를 충실히 반영할 수 있다. AI를 지식이…

[email protected] 2025-05-18 15:30
[Industrail AI] 8-4 Feature Engineering 사례

산업 Feature Engineering 사례제조업: 금속 산업에서의 예측 유지보수배경: 제조업에서는 설비 고장이 생산 라인 중단으로 이어져 큰 비용 손실을 초래합니다. 예측 유지보수는 이러한 문제를 해결하기 위해 센서 데이터를 활용하여 고장을 사전에 예측하는 전략입니다.사례 세부 내용: 연구는 금속 산업의 실제 데이터셋을 사용하여 47개의 특징을 분석하…

[email protected] 2025-05-18 15:29