반응형 분류 전체보기345 88. 노코드 혁명: 프로그래밍 없는 미래로의 진입 00. 서론: 노코드의 등장 배경 1) 기술 발전에 따른 코딩 기술 접근성 필요 증가 기술의 급속한 발전과 디지털 혁신은 많은 산업 분야에서 전문 지식을 요구하게 되었습니다. 그러나 모든 사람이 복잡한 프로그래밍 언어를 배울 수 있는 것은 아닙니다. 이러한 상황에서 기술의 민주화, 즉 더 많은 사람들이 쉽게 기술을 접하고 사용할 수 있게 하는 것이 중요해졌습니다. 노코드(No-Code) 플랫폼은 바로 이러한 필요에 응답하여 등장했습니다. 노코드 플랫폼은 복잡한 코딩 없이도 사용자가 직접 애플리케이션을 개발할 수 있게 함으로써, 비전문가도 소프트웨어 개발에 참여할 수 있는 길을 열어주었습니다. 2) 노코드 도구의 등장 노코드 도구의 등장은 비즈니스, 교육, 창작 등 다양한 분야에서 혁신을 가능하게 했습니다.. 2024. 4. 21. 87. 미국이 삼성전자에 반도체 투자 보조금 지원 00. 서론 1) 삼성전자가 받은 역대 세 번째로 큰 규모의 반도체 보조금 삼성전자가 미국 정부로부터 받은 반도체 보조금은 약 9조 원에 달하는 거액입니다. 이 보조금은 미국 내에서 발표된 보조금 중 역대 세 번째로 큰 규모로, 삼성전자의 텍사스주 테일러에 위치한 반도체 공장 확장 및 새로운 생산 라인 설립을 위해 사용될 예정입니다. 이러한 투자는 미국 내 첨단 반도체 생산 능력을 대폭 확장하고, 글로벌 반도체 시장에서의 경쟁력을 강화하는 데 중요한 역할을 하게 됩니다. 2) 미국 정부의 반도체법 미국 정부는 2022년에 반도체법을 제정하여, 첨단 반도체의 국내 생산을 촉진하고 기술 자립을 강화하기 위한 광범위한 계획을 발표했습니다. 이 법안은 글로벌 공급망의 불안정성과 지정학적 리스크에 대응하여 미국의.. 2024. 4. 20. 86. 제파(JEPA): 새로운 AI 학습 방법 00. 서론 인공지능 기술은 지난 수십 년 동안 눈부신 발전을 거듭해 왔습니다. 이러한 발전의 초석은 데이터 처리 능력의 향상과 더불어 알고리즘의 진화에서 비롯되었습니다. 특히, 머신러닝과 딥러닝의 발전은 AI가 인간의 언어를 이해하고, 복잡한 문제를 해결하며, 심지어 창의적인 작업을 수행할 수 있게 만들었습니다. 최근에는 트랜스포머 모델이 등장하면서 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁명적인 변화를 이끌었고, 이는 GPT 시리즈와 같은 대형언어모델(LLM)의 개발로 이어졌습니다. 하지만 기존의 모델들도 여전히 한계를 지니고 있었습니다. 이러한 모델들은 대규모의 데이터에 의존하여 특정 작업에 매우 효과적일 수 있지만, 일반적인 상황에서 인간처럼 유연하게 사고하고 추론하는 능력은 부족했습니다. 이에 대한 해답.. 2024. 4. 19. 85. GPT-4 터보: OpenAI의 gpt 업그레이드 00. 서론 인공지능 기술은 최근 몇 년간 급속도로 발전하며 우리 일상과 비즈니스 환경에 깊숙이 자리 잡았습니다. 특히, 자연어 처리(NLP) 분야에서는 GPT 시리즈와 같은 대규모 언어 모델이 등장하며 전례 없는 수준의 언어 이해와 생성 능력을 선보였습니다. 이러한 기술의 발전은 디지털 커뮤니케이션, 콘텐츠 생성, 그리고 소프트웨어 개발 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 최근 오픈AI에서 출시한 GPT-4 터보는 이러한 연속선상에서 더욱 강화된 기능과 개선된 성능을 제공합니다. 이 업그레이드는 특히 사용자 경험을 개선하는 데 초점을 맞추고 있으며, '게으름' 문제와 같은 이전 모델의 한계를 극복하기 위해 설계되었습니다. GPT-4 터보는 기존 모델 대비 향상된 작문, 수학, 논리적 추론 및 코딩 .. 2024. 4. 18. 이전 1 ··· 62 63 64 65 66 67 68 ··· 87 다음 반응형
