'AI 자연어 처리' 검색 분석 결과

🧵 너무 쉬운 AI 엔지니어 되는 방법 1. math & statistics (수학·통계) 2. python (파이썬) 3. classical ML (기본 머신러닝) 4. advanced ML (고급 머신러닝) 5. NLP (자연어 처리) 6. deep learning (딥러닝) 7. transformers (트랜스포머) 8. LangChain (랭체인) 9. LangGraph (랭그래프) 11. MCPS (멀티 컴포넌트 파이프라인 시스템) 12. finetuning (파인튜닝) 13. FastAPI (빠른 API 서버 프레임워크) 순서대로 하면 됩니닥 참 쉽죵~

스치니들 요즘 뜨고 있는 Ai DeepSeek 플레이스토에서 다운 받아봐 DeepSeek은 중국의 인공지능(AI) 기술 기업으로, 주로 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 AI 분야에서 혁신적인 솔루션을 개발하고 있습니다. 이 회사는 기업 및 개인 사용자에게 효율적이고 정확한 AI 도구와 서비스를 제공하여 업무 효율성을 높이고, 의사결정 과정을 개선하는 데 기여하고 있습니다. DeepSeek의 주요 제품 및 서비스에는 AI 기반의 데이터 분석, 자동화된 문서 처리, 지능형 고객 서비스 시스템 등이 포함됩니다. 또한, DeepSeek은 다양한 산업 분야에서 AI 기술을 적용하여 금융, 의료, 교육, 제조 등 다양한 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다. DeepSeek은 지속적인 연구 개발과 기술 혁신을 통해 AI 기술의 발전을 추구하며, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화하고 있습니다.

석박사님들과 연구원님들께 질문드립니다. 연구 분야를 결정하실 때 가장 우선시하셨던 점은 무엇인가요? 저는 고등학생 때부터 NLP(자연어 처리) 분야를 공부해왔고, 솔직히 자신 있는 분야이기도 합니다. 아직은 초보이지만, 그나마 논문을 작성할 수 있는 분야 역시 NLP이고 투고한 논문들도 다 NLP 분야예요. 현재 내년 1월 투고를 목표로 준비 중인 논문도 NLP 관련입니다. 하지만 최근에는 생성형 AI에 큰 흥미를 느끼고 있습니다. 특히 이미지 생성과 음성 처리 분야가 매우 재미있어 보이지만, 아직 실력은 부족하다고 생각합니다. 인생 선배님들께서 연구 분야를 정하실 때, 어떤 요소를 가장 중요하게 고려하셨는지 궁금합니다. 이제 슬슬 대학원 컨택하려고하니 고민이 많아지네요 😅

글로벌 AI 고연봉 직업 Top 10 1. AI 리서치 사이언티스트 : 1.8~3.1억 2. 머신러닝 엔지니어 : 1.4~3.7억 3. 데이터 사이언티스트 : 1.1~2.8억 4. AI 제품 매니저 : 1.7~2.5억 5. 컴퓨터 비전 엔지니어 : 1.6~2.3억 6. 자연어 처리 엔지니어 : 1.9~2.9억 7. 데이터 엔지니어 : 1.1~2.2억 8. AI 윤리/정책 전문가 : 1.2~2.1억 9. AI 시스템 설계자 : 1.8~2.9억 10. AI 컨설턴트 : 1.3~2.0억 ※ 미국 기준 2024년 대략적인 연봉 출처 : ZipRecruiter, Indeed, Coursera, Glassdoor 등 국내에서는 동일 직무라도 연봉 수준이 다르니 참고만 하시길

SK하이닉스는 미국 시장에서 ADR 상장을 추진 중입니다. 만약 미래에 영업이익이 100조 원을 달성한다면, 현재 420조 원의 시가총액은 투자자들에게 큰 기회가 될 것입니다. 1월 전에 이 기회를 잡아야 합니다. 100만 → 3억 현재가: 1,850원 목표가: 224,980원 (약 +4,200% 전망) OpenAI + SK하이닉스 + NVIDIA 이 회사들은 AI 대규모 응용, 자연어 처리, 딥러닝 등 기술에 강력한 하드웨어 지원을 제공합니다.

솔직히 파워 블로거 나도 하고 싶은데... 꾸준히 게시글 올리기 귀찮은 스친이들 있지? (사실 내가 그래 🤣) 이젠 ChatGPT 4.5를 이용하면 블로그 콘텐츠 작성은 물론, 게시까지 해준대! 글쓰기, 늘 시간이 오래 걸리는 일이었는데 주제만 던져주면 도입부터 결론까지 AI가 먼저 초안 써줌 이전 버전보다 자연어 처리 능력이 훨씬 강화돼서 구조도 짱짱하고, 논리도 더 탄탄해졌대! 편집도 귀찮아... 게시까지 자동으로 원한다면? 👇 댓글에 실전 자동화 방법 요약해둘게!

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AI 모델의 성능은 어떤 학습 방식을 채택하느냐에 따라 크게 달라집니다. 자연어 처리, 이미지 분석, 음성 인식 등 고도화된 기술 분야에서 AI는 점점 더 정교해지고 있으며, 그 중심에는 '사전학습'과 '미세조정'이라는 두 가지 핵심 과정이 있습니다.