'인공지능 챗봇' 검색 분석 결과

<미국 테크 엘리트들 생각 (a16z)> 1. 인공지능 대부분은 이미 인간보다 똑똑함. - 사람들은 아직도 인공지능이 뭐 못한다고 생각하는데, 인간 중에서도 어차피 뭐 제대로 만들 수 있는 사람은 소수임. 인공지능은 이미 대부분 대중 수준은 넘었고 천재들이랑 경쟁하고 있음. 지금 인공지능이 못하는 거 대부분 인간도 못함. 2. 인공지능은 챗봇 형태에 머물지 않을 거임. - 컴퓨터나 인터넷도 초기에는 아주 불편한 텍스트 기반이었음. 지금의 챗봇은 아주 원시적인 형태일 뿐이고, 5년 10년 지나면 우리가 상상도 못한 전혀 다른 방식으로 AI를 사용하게 될 것임. (우리는 아직 AI의 진짜 모습을 모름) 3. 지능(IQ) 높다고 성공하는 시대는 끝났음. - 지능이랑 성공의 상관관계는 생각보다 낮음. AI가 지식은 많아도 타인의 마음을 읽는 '공감 능력'이나 결정적인 순간의 '용기' 같은 건 없음. 결국 복잡한 현실에서 판을 짜고 리드하는 건 여전히 인간의 영역임.

영문논문을 국문으로 요약하고 정리해서 볼 수 있는 SciSpace는 기본적으로 논문 검색 서비스를 제공하는 학술문서 전용 연구 플랫폼이다. SciSpace는 한글로 설정할 수 있기 때문에 영문 논문에 대한 접근성이 좋고, 인공지능 챗봇 기본 서비스는 무료로 이용할 수 있기때문에 가장 널리 알려진 논문관련 인공지능이다. https://anplab.tistory.com/m/79

딥시크. 챗gpt 따윈 비교도 안되는 국내1세대 인공지능 챗봇...'심심이' 그래 이게 바로 K-AI

챗봇 만들기, 인공지능 대화 모델 구현하는 법! 챗봇 만들기, 생각보다 어렵지 않아. 인공지능 대화 모델을 구현해서 똑똑한 챗봇을 만들어보자. 어디서부터 시작해야 할지 궁금하다면 아래 가이드를 참고해봐. 기초 개념 이해하기 챗봇을 만들기 전에 기본적인 개념을 이해해야 해. 챗봇은 주로 자연어 처리(NLP) 기술을 사용해 사용자와 소통하는데, 이게 챗봇의 핵심이야. NLP는 텍스트 데이터를 분석하고, 의미를 이해하는 과정을 담당해. 개발에 필요한 도구 챗봇을 만들 때 가장 많이 쓰는 도구는 파이썬과 같은 프로그래밍 언어야. 그리고 TensorFlow, PyTorch 같은 딥러닝 프레임워크를 활용하면 대화 모델을 구현할 수 있어. 처음이라면 Dialogflow 같은 툴도 괜찮아. 이건 구글에서 제공하는 챗봇 개발 플랫폼이라 상대적으로 쉽게 접근할 수 있지. #챗봇개발

🎓 인공지능 특수대학원 1년 회고 학교 수업은 모르겠고, 일단 발전함 비전공자라 기초만 알던 상태에서 시작했지만, AI의 세상에서 바이브 코딩으로 버티고, 해보고, 일단 만들었다. 모르면 찾고, 안 되면 돌아가고, 일단 실행 Thanks to ChatGPT 🔧 지난 1년간 해본 것들 요약 - Streamlit 앱 개발 - fly.io 활용해 개발 앱 배포 - LLM API 활용 + 프롬프트 엔지니어링 - RAG 구조 챗봇 구현(질문 임베딩 → 벡터DB 검색 → LLM 응답 생성) - 텍스트 기반 데이터 분석 & 시각화(워드클라우드, 유사도 분석, 기술군 추출 등) - 기초 머신러닝 모델 실습(KMeans, 간단한 분류기) - 자연어 처리 + 벡터 임베딩 실험 - AppSheet 활용 → 문서 자동화 🔧 나중에 해보고 싶은 것 - SLLM(small LLM) 모델 파인튜닝 - LLM + ML 조합의 하이브리드 모델 → 특허 분석

인공지능 5단계를 설파중(#) 1단계(챗봇) 2단계(추론) 3단계(에이전트) 4단계(혁신가) 5단계(조직) ~~~ AI궁극(댓글) 감노병사 복생

인공지능 챗봇 써보신 것 중에 어느게 제일 괜찮으세요? 추천좀..