오늘도 공부

GitHub - upstash/context7: Context7 MCP Server -- Up-to-date code documentation for LLMs and AI code editorsContext7 MCP Server -- Up-to-date code documentation for LLMs and AI code editors - upstash/context7github.com MCP 서버 시리즈 1편: Context7 – 지능형 맥락 엔진의 핵심🧠 "AI는 맥락을 이해하지 못하면 똑똑한 계산기일 뿐이다."🪧 들어가며AI의 진정한 지능은 ‘맥락’을 이해하는 능력에서 나옵니다. 단순한 질의응답 시스템은 이미 흔하지만, 사용자의 의도를 문맥 전체에서 파악하고 흐름을 잃지 않게 만드는 것은 완전..

📢 뉴스 (News)Anthropic, ASL-3 AI 안전 단계 도달 임박설명: Anthropic이 곧 AI Safety Level-3에 도달할 것으로 예상되며, 이에 대비한 안전 조치를 강화 중이다.출처: i.redd.it좋아요: 1 ｜ 댓글수: 1EU 위원장: "AI 인간 수준 추론, 내년 가능"설명: 기존에는 2050년으로 예측되던 AI의 인간 수준 추론 능력이 2026년으로 앞당겨질 수 있다는 EU의 발표가 충격을 주고 있다.출처: i.redd.it좋아요: 71 ｜ 댓글수: 58OpenAI, 조니 아이브의 AI 하드웨어 회사 인수설명: Apple의 전 수석 디자이너 조니 아이브의 회사가 OpenAI에 약 65억 달러에 인수됨.출처: The Verge좋아요: 64 ｜ 댓글수: 341500개 이상..

💡 미리보기: 이 글에서 다루는 내용Vibe Coding이란?AI와 함께하는 프로그래밍의 새로운 패러다임실전에서 통하는 Vibe Coding 꿀팁도구 선택부터 문서화까지: 실무형 접근법버그 디버깅과 리팩토링 요령AI와 협업하는 새로운 방법들 (음성, 이미지 활용 등)지속적인 실험이 만드는 차이🧠 Vibe Coding, AI 시대의 새로운 코딩 문화최근 개발자들 사이에서 뜨거운 화두가 되고 있는 Vibe Coding. 이름만 들으면 감성적으로 코딩하는 건가? 싶지만, 사실은 그보다 훨씬 실용적인 개념이에요. Y Combinator(이하 YC)의 파트너 톰은 지난 한 달간 이 방식으로 몇 가지 사이드 프로젝트를 진행해보았고, 놀라운 생산성과 학습 가능성을 직접 체험했다고 합니다.“Vibe Coding은 ..

How To Build An Agent | AmpBuilding a fully functional, code-editing agent in less than 400 lines.ampcode.com아래는 요청하신 위 링크인 "How To Build An Agent | Amp" 글을 기반으로 작성한 풍성하고 자세한 한글 블로그 포스트입니다. 원문의 구조는 유지하면서, 한국어 사용자에게 친숙하고 쉽게 이해될 수 있도록 재구성했습니다. 🧠 지금 당장 코드 에디팅 에이전트를 만들어보세요: Amp가 보여주는 간단하지만 강력한 방법부제: 알고 보면 속임수는 없다Thorsten Ball, 2025년 4월 15일에이전트를 만든다고 하면 엄청나게 어려울 것 같죠? GPT가 파일을 편집하고, 명령어를 실행하고, 오류를 피..

오픈AI 출신 Daniel Kokotajilo와 AI 전문가들이 함게 작성한 미래 예측 시나리오 중 초지능(superintelligenc) 이야기😎 ✅ 타임라인별 예측 시나리오1. 25년 중반: 실수하는 에이전트- AI 에이전트를 처음 경험하게 됨- 하지만 이론에 비해 쓸만한 수준은 아님 2. 25년 후반: 세계에서 가장 비싼 AI- 대규모 데이터 센터가 구축되고 있으며- GPT-4보다 1,000배 더 많은 컴퓨팅 파워로 모델 훈련이 가능해질 것 3. 25년 초반: 코딩 자동화- AI 에이전트는 보조자 없이 업무에 배치 가능- 여러 기업에서 에이전트들이 경쟁적으로 공개 시작 4. 26년 중반: 중국의 각성- 여러 통제로 인해 부족한 자원 속에서도 인상적인 발전을 하지만- 결국 중국 내 최고 연구원..

아래 내용은 위 영상을 정리한 내용입니다. 위 영상을 꼭 보시길 바랍니다 Prompt Engineering www.kaggle.com 구글의 최신 프롬프트 엔지니어링 백서 리뷰 - 핵심 요약부터 실전 활용 팁까지!안녕하세요, 테닉클럽입니다! 정말 오랜만에 돌아왔는데요, 오늘은 구글에서 최근 공개한 **프롬프트 엔지니어링 백서(Prompt Engineering Whitepaper)**에 대해 심층적으로 살펴보고자 합니다. 많은 개발자와 AI 사용자들이 관심을 가지고 있는 만큼, 핵심 내용 요약과 함께 실전 적용 팁까지 함께 공유드릴게요.📌 프롬프트 엔지니어링이 왜 중요한가요?백서의 인트로 부분에서는 프롬프트를 작성할 때 고려해야 할 변수들이 정말 많다고 강조하고 있어요. 사용하는 모델, 트레이닝 데이터..

📣 Google Cloud Next 2025: 인공지능과 클라우드의 미래를 여는 대규모 발표 정리안녕하세요, 여러분!오늘은 Google Cloud Next 2025에서 공개된 혁신적인 기술과 발표 내용을 한눈에 보기 좋게 정리해보았습니다. AI 하드웨어부터 워크스페이스 자동화, 그리고 멀티에이전트 시스템까지—앞으로 비즈니스와 기술의 판도를 바꿀 강력한 소식들로 가득한 행사였는데요. 지금부터 하나씩 살펴볼게요!🌐 글로벌 네트워크 혁신: Cloud WAN 공개Google은 자사의 글로벌 프라이빗 네트워크를 전 세계 기업 고객에게 개방한다고 발표했습니다. 이름하여 **Cloud WAN (Cloud Wide Area Network)**인데요, 이 네트워크는 Google의 글로벌 인프라를 기반으로 구축되어, ..

2025년 4월, 구글 클라우드 넥스트 행사에서 획기적인 기술 하나가 세상에 모습을 드러냈습니다. 이름하여 'A2A 프로토콜', 즉 Agent-to-Agent 통신 규약인데요. 이 기술은 단순히 AI 개발에 국한되지 않고, AI 에이전트 간의 소통과 협업을 표준화하여 완전히 새로운 생태계를 여는 기반이 될 전망입니다.A2A 프로토콜이란?A2A는 "에이전트 투 에이전트"의 약자로, 서로 다른 개발사와 프레임워크에서 만들어진 AI 에이전트들이 마치 같은 언어를 쓰는 것처럼 소통하고 협업할 수 있도록 해주는 개방형 표준 통신 프로토콜이에요. 구글을 중심으로 아틀라시안, 세일즈포스, SAP, 몽고DB, 서비스나우 등 50여 개 이상의 기업이 참여해 공동으로 설계한 결과물입니다.기존에는 AI 에이전트가 각자의 플..

✅ Midjourney V7 주요 업데이트 요약📌 1. 전반적인 향상된 품질텍스트 프롬프트 이해력 대폭 향상이미지 품질이 전반적으로 높아짐 (질감, 손, 물체, 신체 표현 등 디테일 개선)이미지 프롬프트 해석력도 좋아짐🌟 2. 개인화(Personalization) 기본 활성화모델 개인화 기능이 기본적으로 켜져 있음사용자는 약 5분간 설정을 완료해야 사용 가능언제든지 켜고 끌 수 있음→ 사용자의 취향과 스타일을 더 잘 이해함⚡ 3. Draft Mode (초고속 초저비용 렌더링)속도 10배 빠름, 비용 1/2웹에서는 **'대화형 모드'**로 전환되어 음성으로 프롬프트 조작 가능프롬프트에 --draft를 붙여 수동 사용도 가능결과물은 표준 품질보다 낮지만 일관성 높은 반복 제작에 유리‘enhance’, ‘..

아래글은 위 내용을 요약한 내용입니다.🖥️ 커서(Cursor) 최신 업데이트 정리🔧 1. 커서의 새로운 ‘매뉴얼 모드’ 도입기존의 '에디트 모드(Edit Mode)'와 '에이전트 모드(Agent Mode)'는 이번 업데이트로 변경되었는데요. 새롭게 등장한 **‘매뉴얼 모드(Manual Mode)’**는 사용자가 자주 쓰는 AI 모델과 환경 설정을 저장하고, Ctrl + L 단축키로 빠르게 전환할 수 있는 기능입니다.덕분에 다양한 개발 환경에서 반복되는 세팅을 일일이 다시 설정할 필요 없이 간편하게 불러올 수 있어요.🧵 2. 병렬 채팅 탭 지원: 여러 대화 동시에!기존에는 새 대화를 시작하면 기존 채팅이 사라졌기 때문에, 다시 이전 대화로 돌아가려면 히스토리에서 찾아야 했죠.하지만 이제는 Ctrl +..

지브리 스타일로 제작하는 이미지로 전 세계가 떠들썩 한데요, 여기서 한 발 더 나아가 영상으로 제작하는 시도도 같이 늘어나고 있습니다🙏AI Filmmaker라고 자신을 소개 하는 PJ Ace는 반지의 제왕 트레일러를 완전 새롭게 제작해서 공개 했는데요😎✅ 어떤 방식으로 만들었을까?- 이미지 제작을 위해 예고편 102개의 장면을 스크린샷으로 저장- 그 이후 Sora에서 리믹스 활용- Kling과 Luma를 활용해 영상화- Kling으로는 $250 가량의 크레딧을 사용했고 9시간 정도 소요되었다고자세한 영상은 아래 링크에서 확인이 가능합니다.https://x.com/PJaccetturo/status/1905151192948478055 X의 PJ Ace님(@PJaccetturo)Here’s a side-b..

[ GPT로 만드는 나만의 이모티콘]✅ 프롬프트 사용 예시▶️ (각 인물의 사진을 넣고) 이 사진을 활용해서 카카오톡용 이모티콘 12종류를 만들어줘. [XXX] 관련 대사도 넣어서 만들어줘

뤼튼테크놀로지스... 4월 3일 캐릭터와 채팅 할수 있는 기능 '크랙' 공개 예정GPT 3.5 시절에 '한국판GPT' 로 큰 사랑을 받았던 뤼튼테크놀로지스의 기존의 AI 챗봇 서비스를 독립 웹/앱 서비스로 단독 서비스 정식 출시를 진행한다고 합니다. 기능은 '가상의 캐릭터' 와 같이 실제로 채팅을 하는 느낌을 나게한 서비스 이며, 단순 채팅을 넘어서 작가가 만들어둔 이야기를 독자와 함께 양방향으로 전개를 이끌어 나갈수 있는 서비스도 추가한다고 합니다. (그냥 심심이랑 채팅은 아닙니다) 이미 외국에 캐릭터와 채팅 서비스를 제공하는 Character.AI는 24년 1월 기준에서 일일 방문자 수가 350만 명에 달할 정도로 외국에서 핫한 서비스이며, 단순 씹덕들의 서비스라고 해도 상당하게 돈을 잘 버는 BM이..

위 영상을 요약한 내용입니다🧠 AI and the Future of Programming: A Deep Dive 🧩 1. AI의 현재 강점과 한계AI가 잘하는 것:반복적이고 예측 가능한 코드 작성API 연동, Stack Overflow 검색 대체템플릿 기반 작업자연어를 활용한 간단한 코드 생성AI가 약한 부분:Zigg 같은 문서가 적은 언어 처리디버깅, 특히 로직 오류 및 희귀한 버그디자인 감각이나 "taste" 같은 인간의 직관적 판단동기, 관심, 맥락 이해 부족 (e.g., AI는 "care"하지 않음)🛠️ 2. 개발자로서 AI와 잘 협업하는 법'AI 공감 능력'이 필요하다:AI는 인간이 아니다. 기본 상식, 맥락 기억이 부족하다. 마치 인턴을 가르치듯 명확하게 요구사항을 전달해야 한다.프롬프트..

🧠 Prompt Engineering 입문자를 위한 사고 기반 템플릿 10선“프롬프트에도 구조가 필요합니다”AI 언어모델을 잘 쓰기 위한 핵심은 결국 ‘어떻게 질문하느냐’, 즉 프롬프트입니다.특히 최근 주목받고 있는 Gemini 2.5 Pro처럼 ‘사고 기반 모델’은 단순 지시보다 단계적 사고와 논리 흐름을 유도하는 프롬프트에서 성능이 극대화되죠.오늘은 입문자도 쉽게 따라할 수 있는 사고 기반 프롬프트 템플릿 10가지를 예제와 함께 소개합니다.GPT, Gemini, Claude 전 모델에 적용 가능한 보편적 설계 방식이며, 특히 Gemini 2.5 Thought Token 흐름에 최적화되어 있어요.✅ 1. "이해 → 요약 → 확장" 템플릿다음 내용을 먼저 정확히 이해하고 요약한 뒤, 이를 기반으로 추가..

.프롬프트 최적화의 판을 바꾸는 AI 사고 시각화 기술2025년, 구글의 Gemini 2.5 Pro는 새로운 시대를 알렸습니다.이제 AI는 단순히 ‘정답’을 주는 것을 넘어, “어떻게 생각했는지” 그 사고 과정을 보여주는 수준에 도달했죠.그 중심에는 바로 **‘Thought Tokens(사고 토큰)’**이 있습니다.이 글에서는 Thought Token 기반 프롬프트 최적화 전략을 다음 네 가지로 나누어 심층 분석해봅니다.Thought Tokens 개념 정리구조 분석실전 예시프롬프트 작성 전략 가이드📌 1. Thought Tokens란?“AI의 머릿속을 들여다보는 창”Gemini 2.5 Pro는 질문에 답변을 생성할 때, 내부적으로 사고하는 과정을 토큰 단위로 시각화합니다.이는 마치 사람이 문제를 해결할..

🤖 AI 빅3 최종 진화 비교: Gemini 2.5 Pro vs GPT-4.5 vs Claude 3.7“지금 가장 똑똑한 AI는 누구일까?”2025년 들어 대형 언어모델(LLM)의 진화는 한계를 뛰어넘고 있습니다.이제 단순한 정보 제공이 아니라, ‘생각하는 인공지능’, ‘이해하는 AI’, 심지어는 **‘협력할 수 있는 AI’**로 나아가고 있죠.이 가운데 사용자들과 개발자들의 관심을 한 몸에 받고 있는 세 모델,Google의 Gemini 2.5 Pro, OpenAI의 GPT-4.5, 그리고 Anthropic의 Claude 3.7.이 세 모델은 각자의 철학과 전략으로 AI 패권을 두고 경쟁 중입니다.오늘은 이 세 모델의 사고 방식, 성능, 멀티모달 처리 능력, 실무 활용성, UX 차이점까지 전방위로 심층..

🔥 드디어 공개된 Gemini 2.5 Pro!“생각하는 AI” 시대의 시작일까요?얼마 전까지만 해도 많은 사람들이 "Gemini 2.0 Pro는 언제 일반 공개될까?"라는 질문을 던지고 있었는데요, 구글은 그 기대를 한발 앞서 나갔습니다. 바로 **‘Gemini 2.5 Pro’**라는 실험적인 모델을 전격 공개한 것이죠. 이 모델은 단순히 ‘업그레이드’ 수준을 넘어, AI 모델이 어떻게 생각하고, 판단하고, 반응하는지를 보여주는 중요한 진화로 평가받고 있습니다.그렇다면 도대체 이 Gemini 2.5 Pro는 뭐가 그렇게 대단할까요?그리고 기존 Gemini 2.0 Pro와 비교했을 때 어떤 점이 달라졌을까요?🌱 Gemini 2.5 Pro, 무엇이 달라졌나?구글은 이번 2.5 Pro 모델을 "Thinki..

위 영상을 요약 정리한 내용입니다.GPT를 전문가처럼 활용하는 법: 프롬프트 공식 6종 실험기와 궁극의 ‘프라임’ 프레임워크 탄생기혹시 여러분도 ChatGPT에게 질문을 던졌는데, 너무 뻔하거나 두루뭉술한 답변을 받아 실망한 적 있으신가요? 뭔가 대단한 걸 기대했지만, 정작 돌아온 건 어디서 많이 본 듯한 일반론일 때 말이죠.그래서 오늘은 그런 아쉬움을 날려줄 강력한 해답을 준비해봤습니다. 바로 전 세계적으로 널리 알려진 ChatGPT 프롬프트 공식 6가지를 직접 실험해보고, 이들을 최적 조합해 완성한 **궁극의 프롬프트 프레임워크, ‘프라임(PRIME)’**을 소개해드릴게요.게다가, 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 프롬프트 템플릿과 프롬프트 챗봇도 직접 만들었습니다. 영상 뒷부분에서는 프롬프트 템플릿 활..

위 영상을 토대로 정리한 내용입니다. 🌱 "바이브 코딩(Vibe Coding)"은 유행이 아니다 – AI 시대, 새로운 코딩의 지배 방식"누가 밤사이 거대한 콩나무 씨앗을 뿌린 것처럼, 아침에 일어나 보니 세상이 달라져 있었어요."이 말은 단순한 비유가 아닙니다. 지금 소프트웨어 개발의 현장에서 벌어지고 있는 혁명적인 변화를 가장 잘 표현한 문장일지도 모릅니다.이번 블로그에서는 Y Combinator 파트너들과 스타트업 창업자들이 실제로 현장에서 체감하고 있는, 그리고 **AI가 주도하는 새로운 코딩 방식, ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’**에 대해 심층적으로 정리해봅니다.🔮 Vibe Coding, 대체 뭐길래?바이브 코딩이란 **"감각과 흐름(Vibe)을 따라 코드를 짜는 새로운 방식"**입..

https://www.youtube.com/watch?v=KnjWSWNmmOI&list=WL&index=7아래 내용은 위 영상을 요약했습니다. 영상을 보시길 추천드립니다. 안녕하세요, 개발자들의 클라우드와 AI 트렌드를 다루는 4사비 팟캐스트입니다. 이번 에피소드는 정규 방송은 아니지만, 최근 **로컬 LLM(Local Large Language Model)**에 대한 관심이 뜨거워진 김에 가볍게 모여 이야기 나눈 내용을 정리해봤어요.🎯 로컬 LLM, 왜 관심을 가지게 됐을까?진행자인 너구리고기 님과 유 님은 최근 **"로컬에서 LLM을 직접 돌려보는 것"**에 흥미를 가지게 됐다고 해요. 특히 Meta에서 공개한 LLaMA 3.3 모델이 등장하면서, 이 주제는 더욱 뜨거워졌죠.그런데 한 가지 의문이 ..

DeepSeek(딥싱크)를 로컬에서 실행하고 파인튜닝하는 전체 프로세스DeepSeek(딥싱크)과 같은 오픈소스 LLM을 로컬에서 돌리고 파인튜닝하는 과정은 크게 다섯 단계로 나눌 수 있습니다.🔹 1. DeepSeek 모델 다운로드 및 로컬 실행DeepSeek 모델을 로컬에서 실행하려면, 먼저 Hugging Face에서 모델을 다운로드한 후, GPU에서 실행할 수 있도록 환경을 설정해야 합니다.✅ 필수 환경GPU 필수: 최소 24GB VRAM (DeepSeek-7B), 80GB 이상 추천 (DeepSeek-67B)CUDA 11.8+ 또는 ROCm (AMD GPU용)Python 3.8+PyTorch 2.0+Transformers 라이브러리✅ DeepSeek 모델 다운로드pip install torch tr..

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구현을 시작하는 데 꼭 기초 수학 지식이 필요한가?결론:👉 기본적인 이해 없이도 RAG를 구현할 수 있지만, 깊이 있는 튜닝과 최적화를 위해선 수학적 기초가 필요합니다.RAG 시스템을 만들기 위해 필수적으로 필요한 것은:LLM(Language Model, 예: GPT, Llama, Claude 등) 사용법벡터 데이터베이스(Vector Database, 예: FAISS, Pinecone, Chroma 등)텍스트 임베딩(Embedding) 개념과 활용프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) 및 LLM API 활용LangChain과 같은 프레임워크 사용이 요소들은 수학적 이론 없이도 API와 라이브러리를 활용해서 구현할 수 있습니..

이제 AI 개발자로 전환하기 위한 맞춤형 로드맵을 구성하겠습니다. 다음을 포함할 예정입니다:기초 수학 및 통계 개념 (필수적인 내용만 최소한으로 정리)머신러닝과 딥러닝 기초 및 실습 (RAG 및 파인튜닝을 위한 기본 모델 이해)자연어처리(NLP)와 최신 트렌드 (Transformer, LLM, 벡터DB 등)RAG와 파인튜닝 실무 적용 방법 (데이터 준비, 모델 선택, 벡터 DB 활용, Fine-tuning 기법 등)MLOps 및 배포 전략 (모델 운영 및 최적화, 클라우드 활용 방안)로드맵을 정리하여 공유드리겠습니다!경력 개발자를 위한 AI 학습 로드맵경력이 풍부한 웹/모바일 개발자가 AI 엔지니어링 분야로 전환할 때, 기존 경험을 살리면서 새로운 지식을 효율적으로 습득하는 것이 중요합니다. 아래 로드맵..

원문 : https://blog.sshh.io/p/how-cursor-ai-ide-works How Cursor (AI IDE) WorksTurning LLMs into coding experts and how to take advantage them.blog.sshh.ioCursor (AI IDE)의 작동 방식 이해하기AI 기반 코딩 도구인 Cursor, Windsurf, Copilot 등의 내부 작동 방식을 이해하면, 보다 일관되고 효율적인 코딩 환경을 구축할 수 있습니다. 특히 복잡한 코드베이스에서 AI IDE를 효과적으로 활용하려면, 이 도구들을 단순한 자동 완성 기능이 아닌, 특정 제약과 작동 원리를 갖춘 시스템으로 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 원리를 숙지하면 AI IDE를 마치 '치트 코..

https://www.youtube.com/watch?v=35nxORG1mtg&list=WL위 영상을 요약한 내용입니다. OpenAI의 새로운 Agents SDK 살펴보기최근 OpenAI에서 새로운 Agents SDK를 출시했습니다. 이 SDK는 기존의 Swarm 라이브러리를 기반으로 한 생산 환경용 업그레이드 버전으로, LangChain이나 Pydantic AI와 같은 다른 에이전트 프레임워크와 유사한 기능을 제공합니다. 이번 글에서는 Agents SDK의 주요 기능을 소개하고, 간단한 코드 예제를 통해 이를 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다.Agents SDK의 주요 기능OpenAI의 Agents SDK는 여러 기능을 포함하고 있으며, 그중에서도 다음과 같은 기능들이 핵심입니다:Agent Loo..

https://www.youtube.com/watch?v=mZaQc2GDt8Q아래 내용은 위 영상을 요약한 내용입니다.  AI 기반 에이전트 프레임워크: 효과적인 워크플로우 패턴 분석최근 엔트로픽(Anthropic)에서 "Building Effective Agents"라는 흥미로운 기사를 발표했습니다. 이 기사에서는 다양한 산업 분야에서 AI 기반 에이전트 프레임워크를 구축한 경험과 인사이트를 공유했는데요. 1년 이상의 실전 경험을 바탕으로 효과적인 에이전트 시스템을 정리한 만큼, 매우 가치 있는 정보들이 포함되어 있었습니다.이러한 개념을 제대로 이해하기 위해 저는 직접 기사에서 소개된 워크플로우 블루프린트를 활용하여 n8n에서 실습해 보았습니다. 이번 글에서는 각 워크플로우를 단계별로 살펴보며, 효과적..

왜 MCP가 AI 통합의 미래인가?인공지능(AI)은 자동화, 의사 결정 개선, 생산성 향상 등을 통해 다양한 산업을 혁신하고 있습니다. 그러나 AI 기반 에이전트를 다양한 API 및 플랫폼과 통합하는 것은 항상 복잡하고 시간이 많이 소요되는 작업이었습니다. 이러한 문제를 해결하는 것이 바로 **모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)**입니다.기존 API 통합의 문제점MCP 이전에는 Slack, Gmail 또는 맞춤형 데이터베이스와 같은 API와 AI 에이전트를 통합하려면 수작업으로 구축해야 했습니다. 이 과정에는 다음이 포함됩니다:각 API의 문서를 이해하는 과정에이전트의 API 접근 권한을 제한하는 작업 (예: 이메일을 생성할 수는 있지만 삭제는 할 수 없도록 제한)API 호출을 올바르게 형식화하는 작업보안 ..

https://youtu.be/wado2Zz2kjY?si=FvgAlIsQC4ScV3Wb위 영상을 요약한 내용입니다. (위 영상 시청하시는걸 추천드립니다)영상 데이터 전처리란 무엇인가?지난 시간에는 영상 데이터가 무엇인지, 그리고 정답지가 얼마나 중요한지에 대해 알아보았습니다. 이제 본격적으로 영상 데이터 전처리에 대해 배워볼까요?영상 처리(Image Processing)란?영상 처리란, 인공지능이 등장하기 이전부터 사용되던 개념으로, 영상에서 노이즈(잡음)를 제거하고, 분석에 적합한 형태로 데이터를 변환하는 과정을 의미합니다. 예를 들면, 잘못 촬영된 영상의 색감을 조정하거나, 특정 영역을 강조하는 등의 작업이 포함됩니다.우리가 일상적으로 사용하는 "방수 처리", "코팅 처리"와 같은 표현처럼, 영상도 ..

중국, 세계 최초 완전 자율 AI 에이전트 '매니스' 공개 – AI 패권 경쟁 본격화?최근 AI 업계에서 큰 주목을 받고 있는 '매니스(Manis)'라는 인공지능 에이전트가 등장했습니다. 이는 중국에서 개발한 세계 최초의 완전 자율형 AI 에이전트로, 기존의 챗봇이나 자동화된 워크플로우를 넘어 인간과 같은 작업 수행 능력을 보여주고 있습니다. AI 패권 경쟁에서 미국이 선도하고 있지만, 중국 역시 이에 맞서 획기적인 기술을 선보이며 치열한 경쟁을 벌이고 있는 상황입니다.'매니스(Manis)'란 무엇인가?'매니스'는 단순한 챗봇이 아니라, 다양한 작업을 완전 자동으로 수행하는 AI 에이전트입니다. 기존 AI 모델들은 주로 정보를 제공하거나 간단한 명령을 수행하는 수준에 그쳤지만, 매니스는 개념과 실행을 연..