[Industrial AI] 3-1 AI의 기본 개념/용어

AI 개념인공지능(AI, Artificial Intelligence): 가장 큰 범주로, 인간의 지능을 모방하거나 특정 작업을 수행하는 컴퓨터 시스템을 포괄합니다.머신러닝(ML, Machine Learning): AI의 하위 분야로, 데이터를 통해 명시적 프로그래밍 없이 학습하는 알고리즘을 다룹니다.딥러닝(DL, Deep Learning): ML의 하위 …

[email protected] 2025-05-18 15:20
[Industrial AI] 2-3 AI 서비스 ROI 분석: 초기 도입 시 고려 사항

AI 서비스의 ROI(Return on Investment, 투자 수익률)는 AI 프로젝트의 경제적 타당성을 평가하는 핵심 지표로, (순이익 / 투자 비용) × 100으로 계산됩니다. 초기 도입 시 여러 요소를 신중히 고려해야 하며, 아래 표는 이를 정리한 내용입니다.항목설명예시초기 투자 비용AI 모델 개발, 하드웨어, 데이터 수집키오스크 구축, AI C…

[email protected] 2025-05-18 15:19
[Industrial AI] 2-2 챗봇의 진화와 기대치 관리

챗봇의 기대치 관리는 기술 발전에 따라 지속적으로 변화해 왔습니다. 특히 ChatGPT의 등장(2022년 11월)은 챗봇의 능력에 대한 사용자 기대치를 획기적으로 변화시킨 전환점이 되었습니다.ChatGPT 이전의 챗봇ChatGPT 이전의 챗봇은 주로 규칙 기반 시스템이나 단순한 머신 러닝 모델에 의존했습니다. 이들은 FAQ 처리, 기본적인 고객 지원, 키…

[email protected] 2025-05-18 15:19
[Industrial AI] 2-1 AI 서비스의 성공을 위한 전략 - 기대치 관리

AI 서비스의 기대치 관리는 사용자가 AI의 능력과 한계를 정확히 이해하도록 돕는 과정입니다. 과도한 기대는 실망으로 이어질 수 있으며, 이는 신뢰도 하락과 서비스 철회로 이어질 수 있습니다. 반면, 현실적인 기대치를 설정하면 만족도가 높아지고 지속 가능한 성공을 기대할 수 있습니다. 연구에 따르면, AI 프로젝트의 성공 요인은 명확한 문제 정의, 고품질…

[email protected] 2025-05-18 15:19
[Industrial-AI] 1-4: 휴머노이드의 눈부신 발전

휴머노이드 로봇의 발전최근 주요 로봇 참고운동선수를 따라하는 휴머노이드https://agile.human2humanoid.com/카네기멜론과 Nvidia에서 개발:Nvidia는 Isaccsim을 바탕으로 시뮬레이션을 통한 학습 가능기존에 시뮬레이션과 실환경의 차이를 반영하는 기술을 이번 발표에 적용됨가정용 휴머노이드https://www.1x.tech/ne…

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[Industrial AI] 1-3 로봇의 발전

휴머노이드 로봇과 협동 로봇의 산업적 영향1. 현재 산업에서의 적용 (2025년)1.1 제조업: 휴머노이드 로봇과 협동 로봇의 역할휴머노이드 로봇과 코봇은 생산성 향상, 안전성 개선, 인력 부족 문제 해결에 크게 기여하고 있습니다.휴머노이드 로봇:테슬라 옵티머스 (Tesla Optimus): 2025년 초 기준, 테슬라는 옵티머스를 공장 내에서 시범 운영…

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[Industrial AI] 1-2: AI 발전 예측

AGI의 현재 상태와 테스트 결과AI는 인간 수준의 지능을 평가하는 여러 테스트에서 성과를 보이고 있습니다. 예를 들어, OpenAI의 o3 모델은 ARC-AGI 벤치마크에서 87.5%를 기록해 인간 평균에 근접하며, WSC에서는 84% 정확도를 보였습니다. SAT 시험과 논문 작성에서도 AI는 점점 인간 수준에 가까워지고 있습니다. 특히, o3 모델은 …

[email protected] 2025-05-18 15:19
[Industrial AI] 1-1: AI 발전 동향

AI 기술 발전의 주요 역사1. 딥러닝의 기초와 발전1.1 역전파 알고리즘 (1986년)딥러닝의 기초는 1986년 제프리 힌튼, 데이비드 러멜하트, 로널드 윌리엄스가 역전파 알고리즘을 발표하며 닦였습니다. 이 알고리즘은 신경망 학습의 핵심으로, 가중치를 조정해 오류를 최소화하는 방법을 제공했습니다. 이는 인공신경망의 학습 가능성을 열었습니다.1.2 알렉스…

[email protected] 2025-05-18 15:18
[AI 트렌드] DeepSeek, Titan 250127

중국 딥시크 (R1: 2025-01-20) MoE 아키텍처 채택으로 학습 비용 절감,여러개의 전문가 모델과 질문을 분류해주는 게이트 모델로 구성.각각의 전문가 모델은 기존의 통합…

[email protected] 2025-01-27 10:06
와

와샌즈

[email protected] 2025-01-21 22:06