기사 소개：제너레이티브 AI(Generative AI)는 AI와 머신러닝 알고리즘을 사용해 기계가 새로운 디지털 비디오, 이미지, 텍스트, 오디오 또는 코드를 생성할 수 있도록 하는 기술을 말합니다. 생성적 AI는 입력의 기본 패턴을 인식하고 유사한 출력을 생성하며 고품질 콘텐츠를 제공할 수 있는 잠재력을 가진 알고리즘에 의해 구동됩니다. 더욱 발전된 형태의 생성적 AI는 실제 환경을 모니터링하는 것 이상으로 콘텐츠를 생성하며 수학적 시뮬레이션과 이를 통해 드러나는 알려지지 않은 기능 패턴을 활용할 수도 있습니다. 일반적으로 이러한 유형의 기관은 스트레스 테스트 및 민감도 분석 적용에 의존합니다. 생성 AI의 5가지 주요 애플리케이션을 살펴보겠습니다. 향상된 신원 보호 생성 AI는 인터뷰에 가거나 온라인으로 작업하는 동안 어떤 이유로든 자신의 신원을 공개하기를 꺼리는 사람들의 실제 이미지를 숨기는 아바타를 만드는 데 도움이 됩니다. 심지어

2023-04-14 논평 0  1750

기사 소개：작성자丨컴파일: DomCouldwell丨프로듀스: Noah|51CTO 기술 스택(WeChat ID: blog51cto) McKinsey & Company 추정에 따르면 생성 인공 지능은 매년 세계 경제에 2조 6천억~4조 4천억 달러의 경제적 이익을 가져올 것으로 예상됩니다. 이 예측은 여러 시장의 고객에게 개선, 효율성 향상 및 신제품을 제공할 것으로 예상되는 63개의 새로운 애플리케이션 시나리오를 기반으로 합니다. 이는 의심할 여지 없이 개발자와 IT 리더에게 큰 기회입니다. 제너레이티브 AI의 핵심은 데이터에 있다. 데이터는 생성 AI에 주변 세계를 이해하고 분석하는 능력을 제공할 뿐만 아니라 혁신적인 잠재력을 강화합니다. 생성 AI 분야에서 성공하려면 기업은 데이터를 효과적으로 관리하고 준비해야 합니다.

2024-03-11 논평 0  1118

기사 소개：제너레이티브 AI(Generative AI)는 훈련 데이터의 분포를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 능력이 특징인 인공지능 모델의 일종으로, 이러한 새로운 데이터는 훈련 데이터와 다르다. 이러한 모델의 주요 목표는 통계적 방법을 통해 데이터 분포를 학습하고 이 학습을 사용하여 유사한 특성을 가진 새로운 데이터를 생성하는 것입니다. Generative AI는 자연어 처리, 이미지 생성, 오디오 생성 및 기타 분야를 포함하되 이에 국한되지 않는 광범위한 응용 프로그램을 보유하고 있습니다. 생성적 AI를 통해 훈련 데이터와 다르지만 유사한 특성을 지닌 새로운 데이터를 생성할 수 있어 다양한 활용 가능성을 제공합니다. 생성적 AI 모델은 일반적으로 신경망을 사용합니다. 신경망은 인간 뉴런 간의 상호 작용을 시뮬레이션하는 컴퓨팅 모델로, 대량의 데이터로부터 학습하여 데이터의 공통점을 추출할 수 있습니다.

2024-01-24 논평 0  1005

기사 소개：제너레이티브 AI는 이미지, 오디오, 텍스트 등 다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있는 강력한 기술입니다. 하지만 이 기술을 사용하기 위해서는 몇 가지 전제조건이 있으며, 몇 가지 중요한 주의사항이 있습니다. 1. 전제조건 1. 데이터의 양이 충분해야 합니다. 제너레이티브 AI는 풍부한 지식을 얻고 고품질 콘텐츠를 생성하기 위해 충분한 데이터가 필요합니다. 따라서 생성 AI를 사용하기 전에 데이터의 양이 충분한지 확인해야 합니다. 데이터의 양은 애플리케이션 시나리오에 따라 다르지만 일반적으로 데이터가 많을수록 좋습니다. 2. 하드웨어는 충분히 강력해야 합니다. 생성 AI에는 훈련 및 생성을 위해 많은 양의 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 따라서 생성 AI를 사용하기 전에 해당 작업을 지원할 만큼 강력한 하드웨어가 있는지 확인해야 합니다. 이는 일반적으로 GPU 또는 TPU 등을 사용하는 것을 의미합니다.

2024-01-22 논평 0  975

기사 소개：생성적 AI의 물결 속에서 실제 애플리케이션 시나리오의 요구 사항을 충족하는 생성적 AI 서비스를 업계 사용자에게 제공하는 방법은 업계 디지털 혁신의 다음 초점입니다. "기업 혁신 가속화를 위한 Amazon 클라우드 기술 AIGC 가이드" 백서에서는 AIGC가 게임, 소매 전자 상거래, 금융, 미디어 엔터테인먼트 및 의료 건강과 같은 산업에서 일반적인 애플리케이션 시나리오를 가지고 있음을 지적합니다. AI 디지털 비즈니스의 개척자로서 AIGC는 차세대 디지털 비즈니스 모델의 새로운 장을 열 것으로 기대된다. “현재 제너레이티브 AI는 기업 혁신의 모든 측면에 적용되어 지능형 고객 서비스를 통해 고객 경험을 최적화하고, 자동 코드 생성을 통해 기술팀의 생산성을 향상시키며, 텍스트 생성을 통해 창의적인 콘텐츠 생성을 가속화하고, 업무 효율성을 향상시킵니다. 자동화된 문서 처리를 통해 조직 전체의 효율성 향상 등

2023-09-08 논평 0  884

기사 소개：생성적 AI는 기업에 혁신적인 기회를 제공하고 있지만, 이 새로운 시대에 고위 관리자는 코드 품질을 보장하고 기술적 위험을 줄이기 위해 생성적 AI 적용에 세심한 주의를 기울여야 합니다. 경영진은 AI 솔루션의 신뢰성과 보안을 신중하게 평가하고 잠재적인 문제를 적시에 감지하고 수정하기 위한 효과적인 모니터링 방법을 개발해야 합니다. 엄격한 기술 표준과 감독 메커니즘을 확립함으로써 기업은 초기 단계에서 조직을 변화시키고 IT 전략에 큰 영향을 미칠 수 있는 생성적 AI를 더 잘 활용할 수 있습니다. 대규모 언어 모델은 엔지니어링 민첩성을 가속화하지만 기술 부채 문제도 발생시킵니다. RedMonk의 수석 분석가이자 공동 창립자인 Stephen O'Grady는 다음과 같이 지적했습니다. "생성 시스템은 코드 생성을 증가시킬 수 있습니다.

2024-03-26 논평 0  1070

기사 소개：최근 Amazon Cloud Technology Generative AI Builders Conference에서 Amazon Cloud Technology Greater China 제품 부서의 총괄 관리자인 Chen Xiaojian은 Amazon Cloud Technology가 애플리케이션 시나리오, 도구 및 인프라, 데이터베이스, AI 네이티브 애플리케이션을 중심으로 구축하고 구축하고 있다고 언급했습니다. 이러한 5가지 수준의 생성적 AI 서비스는 기업과 개발자가 생성적 AI의 잠재력을 완전히 발휘할 수 있도록 지속적으로 지원합니다. 데이터의 대규모 급증, 풍부하고 확장성이 뛰어난 컴퓨팅 성능, 머신러닝 모델 기능의 지속적인 개선으로 인해 생성적 AI는 다양한 산업 분야에서 화두가 되었습니다. 기업에서는 생성적 AI 기술을 활용하여 비즈니스를 혁신하고 신속하게 경쟁 우위를 확보하세요. “제너레이티브 AI는 단지 큰 모델에 관한 것이 아닙니다. 오늘날 우리가 제너레이티브 AI에 대해 이야기할 때 대부분의 사람들은 기본 모델과 전체에 대해 이야기합니다.

2023-10-27 논평 0  1296

기사 소개：작성자 | 계획 작성자: David Linthicum | Words 오늘날 AI의 힘을 의심하는 사람은 없지만 기업은 AI가 너무 많은 애플리케이션을 배포하고 확장 문제와 비용 초과를 초래할 수도 있다는 점을 인식해야 합니다. 저는 생성적 AI의 이점을 이해하고 있습니다. 저의 배경은 AI 개발과 엔터프라이즈 및 클라우드 아키텍처와의 통합입니다. 하지만 장점이 많은 반면 동시에 고려해야 할 단점도 있다는 것도 알고 있습니다. 제너레이티브 AI도 예외는 아니며, 개발 속도에 따라 이를 효과적으로 관리하고 부정적인 영향을 줄이는 방법을 결정하는 것이 중요합니다. 저는 클라우드 컴퓨팅 전문가가 이해하고 관리해야 하는 생성 AI의 세 가지 주요 단점을 제안합니다. 1. 너무 많은 클라우드 애플리케이션 배포 이것이 제가 보기에 가장 큰 문제입니다. 이제 생성적 AI 기반을 만들 수 있습니다.

2023-06-27 논평 0  1315

기사 소개：Generative AI는 비디오 게임 개발자가 매력적인 콘텐츠, 사실적인 비주얼, 몰입형 게임 경험을 만들 수 있는 흥미롭고 새로운 방법을 제공합니다. 이 기사에서는 일련의 실제 사례를 통해 생성 AI가 어떻게 게임 개발을 향상하고 가속화할 수 있는지 살펴보겠습니다. 생성 AI는 무엇을 할 수 있나요? 먼저 게임 개발의 몇 가지 주요 요소를 분석하고 생성 AI가 창의적 프로세스인 절차적 생성을 어떻게 촉진할 수 있는지 살펴보겠습니다. 크고 복잡하며 예측할 수 없는 환경은 모든 게임에서 독특하고 역동적인 게임 플레이 경험을 제공하기 위해 알고리즘을 통해 생성됩니다. 지형 생성. 생성적 AI는 현실적인 지형을 생성하고 게임 세계의 시각적 매력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 자동 모델링. 생성적 AI는 캐릭터 및 기타 요소의 3D 모델 생성을 단순화할 수 있습니다.

2024-04-29 논평 0  756

기사 소개：생성적 AI가 본격화되는 오늘날, AI가 세상에 가져올 변화는 말할 것도 없고, 인공지능이 주류 트렌드가 아니라는 점을 의심하는 사람은 아무도 없습니다. 그러나 기업이 AI와 클라우드 컴퓨팅의 충돌로 인해 발생할 스파크에 대해 생각할 때 먼저 실질적인 문제를 생각해야 합니다. 즉, 너무 많은 애플리케이션을 배포하면 확장 문제가 발생하고 비용 초과가 발생할 수 있습니다. 즉, 생성 AI를 핵심으로 하는 인공지능 기술을 적용하면 기업에 이익을 줄 수 있지만 문제도 있다. 우리는 그것을 종합적으로 고려하고 장단점을 고려해야합니다. 제너레이티브 AI의 급속한 확산에 비해 기술 혁신이 기업에 부정적인 영향을 미치지 않도록 이러한 신기술의 적용을 효과적으로 관리하는 방법에 대해 종합적으로 생각하는 것이 중요합니다. 특히 생성 AI는 클라우드에서 실행될 때 세 가지 문제에 직면하게 됩니다.

2023-07-12 논평 0  670

기사 소개：Salesforce가 실시한 설문 조사에 따르면 생성 AI 사용에 대한 명확한 정책이 없는 상황에서 응답자의 64%는 생성 AI를 사용하여 수행한 작업을 자신이 수행한 작업으로 간주한다고 인정했습니다. 생성적 AI의 인기가 계속해서 높아지는 가운데, 기업에서는 직원들이 승인 없이 이 도구를 사용하여 기업이 일부 위험에 노출될 수 없도록 생성적 AI 사용에 대한 정책을 명확하게 정의할 필요가 있습니다. 이는 14개국의 약 14,000명의 정규직 직원을 대상으로 한 최근 Salesforce 설문조사의 주요 결과입니다. 설문조사에 따르면 설문조사에 참여한 직원 중 4분의 1 이상(28%)이 직장에서 생성 AI를 사용하고 있으며, 절반 이상이 고용주의 승인이나 승인 없이 사용하는 것으로 나타났습니다.

2023-11-20 논평 0  942