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데이터중심의 AI 입문
16. 데이터중심AI 실천을 위한 서비스

데이터중심 AI강좌: 데이터세트 구축 및 효율적인 데이터 학습 방법 이번에는 데이터중심 접근법은 다양한 AI개발 케이스에서 효과를 발휘하고 있고 그 중요성이 널리 인식되고 있습니다. 이런 가운데 데이터중심AI의 실천을 지원하기 위한 도구를 서비스로 제공하는 기업들이 나오기 시작했습니다. 이번에는 그런 서비스들을 소개하고 사례연구와 같이 소개합니다. (1) Snorkel AI Snorkel AI는 미국 스탠퍼드 대학의 AI
댓글 0 Mar 24. 2025
데이터중심의 AI 입문
15. 데이터중심AI 사례

데이터중심 AI강좌: 데이터세트 구축 및 효율적인 데이터 학습 방법 이번에는 기업들의 AI개발 과정에서 데이터중심(Data centric)의 접근방법이 어떻게 활용되며 어떤 장점을 창출하고 있는지를 설명합니다. 해외 사례로는 전셰계에서 가장 높은 수준의 데이터중심 AI(DCAI)를 실천하고 있는 기업 '테슬라(Tesla)' 사례와 AI의 실용화는 물론 전세계적으로 AI연구를 이끌고 있는 Meta의 연구로 소개합니다. (1
댓글 0 Mar 24. 2025
데이터중심의 AI 입문
14. 로봇 데이터 수집

데이터중심 AI강좌: 데이터세트 구축 및 효율적인 데이터 학습 방법 (1) 로봇데이터 수집 로봇기반모델(Robotics Foundation Model)을 구축하려면, 앞서 살펴본 다양한 로봇에서 방대한 데이터를 수집해야 합니다. 데이터 수집방식은 매우 다양하고 그 분류법도 확립되지 않았습니다. 예를 들어 로봇동작생성 방법을 teach-by-showing, teleoperation, textual programming, au
댓글 0 Mar 24. 2025
데이터중심의 AI 입문
13. 로봇 데이터

데이터중심 AI강좌: 데이터세트 구축 및 효율적인 데이터 학습 방법 2012년에 열린 이미지 분류대회 ILSVRC(ImageNet Large Large Scale Visual Recognition Challenge)에서 AlexNet이 압도적인 정확도로 우승한 이래, 딥러닝이 크게 주목받기 시작했습니다. 그 결과 정보학분야, 특히 인공지능, 머신러닝, 컴퓨터비전에서 데이터 수집과 그 활용이 큰 발전을 이루었습니다. 이후 2
댓글 0 Mar 21. 2025
데이터중심의 AI 입문
12. 파인튜닝 모델 평가

데이터중심 AI강좌: 데이터세트 구축 및 효율적인 데이터 학습 방법 (1) 파인튜닝 모델의 평가 파인튜닝된 LLM은 파인튜닝 모델은 대화나 문장 생성 등 폭넓은 태스크에서 높은 범용성을 발휘할 것으로 기대됩니다. 이번에는 각 태스크에서 기대에 부합하는 동작을 하는지 적절히 평가하는 대표적인 방법들을 알아봅시다. 언뜻보면, "LLM의 파인튜닝 데이터"라는 이번 주제와 무관해 보일 수 있습니다. 그러나 모델성능평가 자체가 어
댓글 0 Mar 21. 2025
데이터중심의 AI 입문
11. 파인튜닝(미세조정), 지시데이터, 선호데이터

데이터중심 AI강좌: 데이터세트 구축 및 효율적인 데이터 학습 방법 파인튜닝(Fine-tuning)이란, 사전학습을 마친 대규모언어모델(LLM, Large Language Model)의 능력을 최대한 이끌어내어, 실제 다양한 과제에 적용하기 위해 필요한 학습기법을 말합니다. 최근 전세계적으로 많은 사람들이 사용하고 있는 ChatGPT, Claude와 같은 LLM 또한, 이 기술을 통해 높은 응답 성능을 실현하고 있습니다.
댓글 0 Mar 21. 2025
IT재발견 기업혁신 그리고 AI
IT 스터디 모임, 인맥 쌓기 그 이상의 가치

IT의 재발견, 기업혁신 그리고 AI 많은 분들이 기업의 IT부서나 IT업계(스타트업)에서 일하는 사람들을 대상으로 하는 스터디모임에 참여해본 경험이 있을 것입니다. 다른 회사에 아는 사람을 만드는 것에 만족하지 않고, 직장인이 해야 할 일은 무엇일까요? ▣ IT와 관련된 '그룹활동'을 좋아하는 기업들 'XX 스터디모임', 'XX커뮤니티' 등 한국기업에는 IT와 관련된 그룹활동이 필수적입니
댓글 0 Mar 20. 2025
IT재발견 기업혁신 그리고 AI
기업 내재화가 가속화되면 SI업체는 설 자리가 없을까?

IT의 재발견, 기업혁신 그리고 AI "기업 내재화가 가속화되면 SI업체는 설 자리가 없는 것은 아니다"라고 생각하는 분들이 생각보다 많지만, 필자의 생각은 다릅니다. 그렇다면 기업 내재화를 진행하는 기업은 파트너를 어떻게 선택해야 할까요? RFP 평가 이외에 중요시해야할 것은? 기업 내재화를 진행하는 한국 기업들이 늘고 있습니다. 다만, 사내 시스템의 모든 것을 내재화로 맡는 기업은 현재도
댓글 0 Mar 19. 2025
데이터중심의 AI 입문
10. 데이터중복제거

데이터중심 AI강좌: 데이터세트 구축 및 효율적인 데이터 학습 방법 (1) 데이터 중복제거 앞에서 텍스트 데이터의 필터링으로 대응할 수 없는 문제로 데이터세트 내에 중복문서가 존재하는 경우를 들 수 있습니다. 웹에서 수집한 텍스트 데이터에는 대량의 중복된 문서가 포함되는 것으로 알려져 있습니다. 아래에서는 대표적인 중복문서의 예시를 설명합니다. ▣ 특정 키워드를 제외한 부분이 일치하는 문서 데이터세트에는 특정 키워드를 제
댓글 0 Mar 18. 2025
데이터중심의 AI 입문
9. 사전학습, 노이즈제거필터링

데이터중심 AI강좌: 데이터세트 구축 및 효율적인 데이터 학습 방법 최근 몇년간, LLM(대규모언어모델, Large Language Model)은 자연어 처리분야에서 큰 돌파구를 가져왔습니다. LLM은 비교적 적은 양의 학습 데이터만으로도 다양한 자연어 처리 과제를 해결할 수 있으며, 알맞은 파인튜닝(fine-tuning)을 통해 특정 주제에 대해 사용자의 의도를 반영한 자연스럽고 유창한 응답을 생성할 수 있다고 알려져 있
댓글 0 Mar 17. 2025
IT재발견 기업혁신 그리고 AI
"비용절감을 위한 IT투자", 이 모순적인 현상은 왜?

IT의 재발견, 기업혁신 그리고 AI 한국기업들은 "IT 비용 절감"을 혁신 목표로 내거는 경우가 많습니다. 왜 이런 모순적인 현상이 일어나고 있을까요? 그리고 IT예산 삭감을 반복하면 도대체 무슨 일이 일어날까요? 많은 기업들이 디지털전환을 하면서 여러가지 사례가 소개되고 있습니다. 원래 디지털전환은 디지털 기술을 활용하여 혁신적인 비즈니스와 업무 프로세스를 창조하는 활동입니다. 그러나,
댓글 0 Mar 17. 2025
IT재발견 기업혁신 그리고 AI
한국기업의 생성형 AI 활용이 어딘가 어색한 이유

IT의 재발견, 기업혁신 그리고 AI 2024년에 돌아와 한국기업의 생성형 AI활용 및 개발 컨설턴트로서 매진하고 있는 필자는 "이대로는 안된다"라고 보고 있지만, 안되는 이유가 있을 것입니다. "생성형 AI를 할 수 없는 인간에게만 할 수 있는 일을 하자!"라고 하는 소리들은 AI시대를 살고 있는 우리들을 정말로 올바른 길로 인도하고 있는 것일까요? 한국은 물론, 전세계에서 생성형 AI는
댓글 0 Mar 17. 2025
랭체인으로 배우는AI소프트웨어개발
24. 퀴즈작성 및 채점 시스템(실무예제)

LLM 시대, LangChain(랭체인)으로 배우는 AI 소프트웨어 개발 이번에는 퀴즈 작성 및 채점 시스템을 만드는 방법을 통해 LLM을 추가하여 애플리케이션을 만드는 방법을 소개합니다. 챗봇 시스템에서는 사용자 메시지를 그대로 LLM에 전달하고 LLM의 출력을 그대로 표시했습니다. 그러나 챗봇 이외의 용도로 LLM출력을 사용하는 경우 LLM 출력에서 프로그래밍 방식으로 필요한 정보를 추출해야 합니다. 그래서 이번에는 LLM
댓글 0 Mar 14. 2025
랭체인으로 배우는AI소프트웨어개발
23. 멀티모달 RAG 챗봇(실무예제)

LLM 시대, LangChain(랭체인)으로 배우는 AI 소프트웨어 개발 많은 사람들이 LLM을 이용한 애플리케이션을 만들려고 할 때 생각하는 것이 ChatGPT와 같은 챗봇이 아닐까요? 이번에는 LangChain(랭체인)과 Streamlit을 사용하여 웹기반 챗봇을 만들면서 구현방법을 배워봅시다. 작성하는 챗봇은 멀티모달입력(이미지 및 텍스트)을 허용하고 LLM을 사용하여 답변을 생성합니다. 또한 답변 생성에는 앞서 소개했던
댓글 0 Mar 14. 2025
랭체인으로 배우는AI소프트웨어개발
22. LangGraph 기본과 응용

LLM 시대, LangChain(랭체인)으로 배우는 AI 소프트웨어 개발 (1) LangGraph(랭그래프)란? LangGraph(랭그래프)는 LangChain(랭체인)을 기반으로 하는 에이전트 프레임워크입니다. LangGraph(랭그래프)의 주요 특징은 복잡한 제어구조를 가진 워크플로우를 유연하게 표현할 수 있다는 점입니다. 이는 LangGraph(랭그래프)가 워크플로우 표현에 그래프를 채택하고 있기 때문입니다. 여기서 그래프
댓글 0 Mar 14. 2025
랭체인으로 배우는AI소프트웨어개발
21. 에이전트와 멀티에이전트 아키텍처

LLM 시대, LangChain(랭체인)으로 배우는 AI 소프트웨어 개발 (1) 에이전트란? 에이전트는 환경과 상호작용하고 상황에 따라 행동을 선택하는 프로그램입니다. 에이전트는 환경으로부터의 입력을 수신하고, 그 입력에 기초하여 행동을 선택하고 환경에 대한 출력을 생성합니다. LLM은 에이전트의 유력한 구현수단으로 주목받고 있으며 수많은 연구가 진행되고 있습니다. 최근 연구에서는 LLM을 이용한 에이전트가 ReAct(Yao
댓글 0 Mar 14. 2025
랭체인으로 배우는AI소프트웨어개발
20. 에이전트 및 도구 사용

LLM 시대, LangChain(랭체인)으로 배우는 AI 소프트웨어 개발 이전에는 RAG(검색증강생성)를 LangChain(랭체인)으로 실현하는 방법을 배웠습니다. RAG(검색증강생성)은 LLM이 수행하는 작업과 관련된 지식을 프롬프트에 통합하여 LLM응답의 품질을 향상시킬 수 있습니다. 이번에는 에이전트는 LLM이 논리적 추론능력을 활용함으로써 복잡한 작업을 자율적으로 수행할 수 있습니다. (1) 에이전트 개요 에이전트는 L
댓글 0 Mar 14. 2025
랭체인으로 배우는AI소프트웨어개발
19. RAG(검색증강생성) 지원

LLM 시대, LangChain(랭체인)으로 배우는 AI 소프트웨어 개발 LLM을 사용한 애플리케이션 개발에서 RAG(Retrieval Augmented Generation, 검색증강생성)은 중요한 역할을 합니다. LLM은 학습시에 얻은 지식에 근거하여 회답하지만, 일반용으로 공개되지 않은 정보나 최신정보등 학습시에 얻지 못한 정보에는 대응할 수 없습니다. 이것을 실현하는 것이 RAG(검색증강생성)ㅇ입니다. RAG(검색증강생성)
댓글 0 Mar 14. 2025
랭체인으로 배우는AI소프트웨어개발
18. 출력파서와 체인용 LCEL

LLM 시대, LangChain(랭체인)으로 배우는 AI 소프트웨어 개발 (1) 출력파서 LLM의 출력은 일반적으로 문자열로 리턴됩니다. 그러나, LLM의 출력을 프로그래밍 방식으로 사용할 때, 문자열을 구문분석하여 데이터구조로 변환해야 합니다. 이 해석 처리를 실시하는 컴포넌트가 출력파서입니다. LangChain(랭체인)은 아래 표와 같이 다양한 출력파서를 제공합니다. 파서입력은 LLM의 출력을 가정하기 때문에 문자열 또는
댓글 0 Mar 14. 2025
랭체인으로 배우는AI소프트웨어개발
17. 프롬프트 템플릿

LLM 시대, LangChain(랭체인)으로 배우는 AI 소프트웨어 개발 LangChain(랭체인)은 프롬프트를 재사용하기 위한 메커니즘으로 프롬프트 템플릿을 제공합니다. 지금까지의 예에서는 LLM에 건네주는 프롬프트를 미리 문자열로서 준비하고 있었습니다. 그러나 실제로는 프롬프트의 일부를 가변으로 유지하고 싶을 수도 있습니다. 방금 전 목성의 정보를 취득하는 프롬프트를 작성했지만, 다른 천체 정보도 취득하고 싶은 경우를 생각합
댓글 0 Mar 14. 2025

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